Risiken von ML-Modellen · Frage 21 von 60
Welche Arten von Risiken adressiert der ML-Modelltest?
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Lösung
- B Funktionale Risiken wie Verzerrung, Überanpassung und gegnerische Schwachstellen
- D Nicht-funktionale Risiken wie mangelnde Robustheit und Performanz-Effizienz
- E Risiken bei der Bereitstellung
Erklärung
Im ML-Modelltest geht es um funktionale Risiken wie Verzerrung, Überanpassung und Anfälligkeit für Täuschung, um nicht-funktionale Risiken wie fehlende Robustheit oder zu langsame Vorhersagen und um Risiken beim Ausrollen.