Datensatz-Splitting-Strategien
Verschiedene Ansätze zur Aufteilung eines Datensatzes in Trainings-, Validierungs- und Testsets, um die Generalisierungsfähigkeit eines KI-Modells korrekt zu bewerten.
Kategorie: Training, Daten & Fine-Tuning
Datensatz-Splitting-Strategien sind Methoden, die angewendet werden, um einen verfügbaren Datensatz in drei separate Teilmengen aufzuteilen: das Trainingsset, das Validierungsset und das Testset. Diese Aufteilung ist fundamental für die Entwicklung und Bewertung von KI-Modellen, um sicherzustellen, dass das Modell nicht nur die Trainingsdaten 'auswendig lernt', sondern auch auf unbekannten Daten gut funktioniert (Generalisierungsfähigkeit).
Synonyme / Tags
- Dataset Partitioning Strategies
- Datenaufteilungs-Methoden
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