KI News: Kurz und klar.

In der rasanten Integration von KI-Agenten in Unternehmensanwendungen wird deutlich, dass herkömmliche Benchmarks die Komplexität echter Geschäftsprozesse nicht abbilden. Der neue Benchmark UNDERWRITE richtet sich gezielt an die Versicherungsbranche und wurde in enger Zusammenarbeit mit Fachleuten entwickelt, um reale Herausforderungen einzufangen.

Traditionell werden Wettervorhersagen aus der Sicht des Vorhersagers bewertet – ein Ansatz, der in der Praxis jedoch nicht immer die entscheidenden Fragen beantwortet. Eine neue Studie (arXiv:2512.14779v1) untersucht, wie Vorhersagen aus der Perspektive derjenigen beurteilt werden können, die auf Basis dieser Daten Entscheidungen treffen.

In der Welt der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) stehen Attributionsmethoden im Mittelpunkt, wenn es darum geht, die Entscheidungen von Modellen nachvollziehbar zu machen. Typischerweise werden diese Methoden anhand von Fidelity‑Messgrößen wie Insertion und Deletion bewertet, die beide auf einer sogenannten Baseline‑Funktion beruhen. Diese Baseline verändert die Pixel eines Eingangsbildes, die laut Attributionskarte als besonders wichtig gelten.

In vielen KI‑Anwendungen für soziale Wirkung wird die Leistungsfähigkeit von Modellen vor allem danach beurteilt, wie gut sie ein bestimmtes Ergebnis vorhersagen können. Sobald jedoch eine Intervention – etwa ein politisches Programm oder ein medizinisches Verfahren – das Ergebnis beeinflusst, kann die klassische Bewertung verzerrt werden.

Das Tutorial präsentiert zehn praktische One‑Liners, die die Leistungsfähigkeit von Scikit‑learn und Pandas nutzen, um Machine‑Learning‑Workflows effizienter zu gestalten. Durch kompakte Code‑Snippets lassen sich Aufgaben wie Datenvorverarbeitung, Feature‑Engineering und Modellbewertung schneller und sauberer umsetzen.

Die Bewertung von Deep‑Learning‑Modellen ist ein zentraler Bestandteil des gesamten Modelllebenszyklus. Während klassische Modelle schnell Leistungskennzahlen liefern, greifen sie oft nicht auf die spezifischen Zielsetzungen von Anwendungen ein.