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, die darauf ausgelegt sind, neue Daten zu erzeugen. In der statistischen Praxis werden Modelle oft anhand von Gütekriterien wie Güte der Anpassung, Vorhersagegenauigkeit und Robustheit bewertet, wobei Techniken wie Kreuzvalidierung, Regularisierung und Hypothesentests eingesetzt werden. Modellgeneration umfasst auch die Auswahl von Merkmalsexamen, Transformationen und die Berücksichtigung von Unsicherheit.

Speziell in der künstlichen Intelligenz bezeichnet der Begriff Generative Modelle, die Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Daten lernen und neue Dateninstanzen erzeugen können, etwa durch Gaussian-Mixture-Models, Variational Autoencoders oder Generative Adversarial Networks. Anwendungen finden sich in Wissenschaft, Technik, Wirtschaft und Simulation, etwa zur Vorhersage, Szenariobildung oder Entscheidungsunterstützung.

Herausforderungen sind Datenqualität, Überanpassung, Interpretierbarkeit, Reproduzierbarkeit und ethische Aspekte. Eine verantwortungsvolle Modellgeneration erfordert Transparenz, Dokumentation und regelmäßige Aktualisierung.