Datentrainings
Datentrainings bezeichnet den Prozess der Erstellung und Nutzung von Datensätzen zum Training von Modellen des maschinellen Lernens und anderer datengetriebener Systeme. Ziel ist es, Muster aus den Daten zu erkennen, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu ermöglichen. Typischerweise umfasst ein Datenset Merkmale (Eingaben) und, bei überwachtem Lernen, Zielvariablen oder Labels.
Der Ablauf umfasst Datensammlung, Bereinigung und Qualitätsverbesserung, Annotation oder Labeling, sowie Feature Engineering. Anschließend erfolgt die
Die Qualität der Datentrainings beeinflusst die Leistungsfähigkeit des Modells stark. Wichtige Aspekte sind Repräsentativität, Datendiversität, Abdeckung
Anwendungen finden sich in Computer Vision, natürlicher Sprachverarbeitung, tabellarischen Vorhersagen und vielen anderen Bereichen. Herausforderungen umfassen
Zusammenfassend bildet das Datentraining die Grundlage für die Leistungsfähigkeit eines Modells. Gute Datentrainings zeichnen sich durch