Generalisierbarkeitsproblem (KI)
Die Herausforderung für ein KI-Modell, auf neuen, ungesehenen Daten oder in neuen Umgebungen genaue und zuverlässige Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, die sich von den Trainingsdaten unterscheiden.
Kategorie: Risiken, Grenzen & Bias
Ein gut generalisierendes KI-Modell ist in der Lage, die Muster und Beziehungen in den Trainingsdaten zu lernen und dieses Wissen auf unbekannte Situationen zu übertragen. Das Generalisierbarkeitsproblem entsteht, wenn ein Modell zu spezifisch auf die Trainingsdaten zugeschnitten ist (Overfitting) oder nicht genügend relevante Merkmale gelernt hat (Underfitting).
Synonyme / Tags
- KI-Generalisierungsdefizit
- AI Generalization Issue
- Transferierbarkeitsproblem KI
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