Der Prozess der Anpassung und Verbesserung von KI-Entscheidungssystemen oder Modellen, um sicherzustellen, dass die von der KI ausgegebenen Konfidenzwerte (z.B. Wahrscheinlichkeiten für eine Klassifikation) die tatsächliche Korrektheit oder Unsicherheit ihrer Vorhersagen oder Entscheidungen möglichst genau widerspiegeln.