Ground Truth

Ground Truth ist ein relatives Konzept. Dabei wird der Messwert, der mit einer bestehenden und zuverlässigen Messmethode ermittelt wird, als Vergleichswert im Verhältnis zum Messwert verwendet, der mit einer neuen Messmethode ermittelt wird. Dieses Konzept wird im Bereich des maschinellen Lernens übernommen und der Prozess der Verwendung des trainierten Modells zum Ableiten von Stichproben kann als umfassendes Messverhalten betrachtet werden.Im Bereich Deep Learning bezieht sich Ground Truth (im Englischen allgemein verwendet, bedeutet es „Grundwahrheit“ oder im Chinesischen „Benchmark-Wahrheit“, einfach verstanden als der wahre Wert) auf die genauen Bezeichnungen oder Daten, die zum Trainieren und Bewerten von Modellen verwendet werden. Ground Truth wird verwendet, um die Leistung von ML-Modellen zu bewerten sowie Modelle zu trainieren und zu validieren.

Wenn Sie beispielsweise ein ML-Modell zur Klassifizierung von Tierbildern entwickeln, wäre die Grundwahrheit die richtige Bezeichnung für jedes Bild, z. B. „Katze“, „Hund“ oder „Vogel“. Das Modell wird anhand eines Datensatzes trainiert, der Bilder und die entsprechenden Ground-Truth-Beschriftungen enthält. Seine Leistung wird anhand der Genauigkeit bewertet, mit der es die richtigen Beschriftungen für neue, noch nie gesehene Bilder vorhersagt.

Insbesondere bei großen Datensätzen kann das Erhalten echter Beschriftungen ein zeit- und arbeitsintensiver Prozess sein. Oft ist eine manuelle Überprüfung und Kommentierung jedes einzelnen Falls im Datensatz erforderlich, was sehr zeitaufwändig sein kann. In einigen Fällen können Ground-Truth-Labels mithilfe automatisierter Methoden erstellt werden. Diese Verfahren sind jedoch möglicherweise weniger zuverlässig und erfordern mehr manuelle Auswertung und Korrektur.

Bedeutung der Ground Truth für maschinelles Lernen

Ground Truth ist ein entscheidendes Element des maschinellen Lernens, da es einen Standard für den Vergleich der Leistung von ML-Modellen bietet. Es ist auch ein Schlüsselelement vieler Aufgaben des maschinellen Lernens, wie etwa des überwachten Lernens, bei dem Modelle mithilfe echter Bezeichnungen trainiert und validiert werden. Im Gegensatz dazu muss das Modell beim unüberwachten Lernen lernen, Muster und Korrelationen in den Daten ohne explizite Anweisungen zu erkennen, da die Ground-Truth-Beschriftungen möglicherweise nicht zugänglich sind.

Verweise

【1】https://encord.com/glossary/ground-truth-definition/

【2】https://zh.wikipedia.org/wiki/