Die Herausforderungen bei der Genauigkeit von AI-Erkennungstools umfassen Datenqualität, unzureichendes Training, Bias und Overfitting. Datenqualität kann durch sorgfältige Datenauswahl und -bereinigung verbessert werden. Unzureichendes Training kann durch ausreichende Trainingszeit und -ressourcen behoben werden. Bias kann durch vielfältige Datensätze und bewusste Modellierung reduziert werden. Overfitting kann durch Techniken wie Kreuzvalidierung und Regularisierung vermieden werden.