Bei der Entwicklung der Schiffserkennungskomponente muss der Hersteller auf 
verschiedene Datensätze für das Training des KIl-Modells zurückgreifen, um einen 
hinreichend großen, gesamtheitlichen Datensatz zu erhalten. Den 
zusammengeführten Datensatz prüft der Hersteller auf unterschiedliche Aspekte 
und formuliert folgende Fragestellungen: 
Ist die statistische Verteilung der im Datensatz vorkommenden 
Bilddaten zu peilender Objekte repräsentativ für die Realanwendung? 
Sind nur solche Bilddaten enthalten, die auch von der 
Anwendungsdomäne abgedeckt sind (u.a. klare Sichtverhältnisse im 
Tageslicht)? 
Sind die Bilddaten richtig klassifiziert? 
Unter der Betrachtung der obigen Fragestellungen passt der Hersteller 
gegebenenfalls den Datensatz an. 
D2 | Beschreibung des Datensatzes 
Bei der Entwicklung eines Kl-Systems verwendet der Hersteller einen oder mehrere 
Datensätze. Bereits durch die Ausübung von Datenqualitätsmanagement und 
nsbesondere beim Training von ML-basierten Kl-Modellen sollte sich der Hersteller mit 
den verwendeten Datensätzen auseinandergesetzt haben. Denn, wie zuvor erwähnt, 
ı1aben die Datenqualität, aber auch schon der verwendete Trainingsdatensatz einen 
erheblichen Einfluss auf das Verhalten der Kl-Modelle. 
Damit die Prüfstelle das Verhalten der KIl-Modelle untersuchen kann, muss sie über 
ainreichende Kenntnisse zu den Eigenschaften der Trainingsdatensätze verfügen, damit 
sie sich eigenständig geeignete Testdatensätze beschaffen kann. Diese Eigenschaften 
der Datensätze sind von dem Hersteller im Rahmen der Datenbeschreibung an die 
Prüfstelle frühzeitig zu kommunizieren. Insbesondere muss durch den Hersteller 
angezeigt werden, wenn das Training auf öffentlich verfügbaren oder erwerbbaren 
Datensätzen erfolgt. 
Die Datenbeschreibung liefert komponentenweise eine Beschreibung der bei der 
Entwicklung verwendeten Datensätze. Eine Möglichkeit zur Beschreibung eines 
Datensatzes wird im Folgenden tabellarisch entlang zweier Achsen (s. Abbildung 20) 
veranschaulicht und anhand eines AlS-Datensatzes kurz beispielhaft erläutert. Daten in 
einem Datensatz bestehen aus einer oder mehreren Dimensionen (horizontale Achse in 
Abbildung 20). Die Dimensionen repräsentieren in einem AlS-Datensatz statische und 
dynamische Variablen, wie z.B. die MMSI-Nummer der Schiffe, ihre Positionen und die 
Zeit der Schiffspositionen. Jede Dimension lässt sich beispielsweise anhand ihres 
Dimensionstyps (nominal, ordinal oder numerisch) unterscheiden und bei numerischen 
Dimensionstypen ferner zwischen diskreten und kontinuierlichen Dimensionen 
ınterscheiden (Navlani et al., 2021). Die möglichen Werte jeder Dimension lassen sich 
mit der Angabe des möglichen Wertebereich einschränken. Wenn vorhanden, müssen 
auch die Beziehungen zwischen den Dimensionen angegeben werden. 
Fraunhofer Ch 
‚JerifAl 
Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie