Modellgeneration
Modellgeneration bezeichnet den Prozess der Erstellung von Modellen, die ein reales System, einen Prozess oder ein Phänomen abbilden. Modelle dienen der Vereinfachung, Erklärung, Vorhersage und Entscheidungsunterstützung. Der Prozess umfasst Problemdefinition, Datensammlung und Vorverarbeitung, Modellwahl, Parameterschätzung, Validierung und Implementierung. Je nach Ziel können Modelle mechanistisch (theoriegetrieben), statistisch (datengetrieben) oder hybride Ansätze kombinieren. Mechanistische Modelle beruhen auf Gesetzmäßigkeiten und Rechenregeln, statistische Modelle auf Wahrscheinlichkeitsannahmen und Datenbezug; hybride Ansätze integrieren beides.
Zu den häufigen Typen gehören statische Modelle, dynamische Modelle, diskrete und kontinuierliche Modelle, sowie generative Modelle,
Speziell in der künstlichen Intelligenz bezeichnet der Begriff Generative Modelle, die Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Daten lernen und
Herausforderungen sind Datenqualität, Überanpassung, Interpretierbarkeit, Reproduzierbarkeit und ethische Aspekte. Eine verantwortungsvolle Modellgeneration erfordert Transparenz, Dokumentation und