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Human-in-the-Loop (HITL) ist ein Ansatz in der KI und dem maschinellen Lernen, bei dem menschliche Expertise in das Training, die Feinabstimmung und die Anwendung von KI-Systemen integriert wird, um die Genauigkeit zu erhöhen, Fehler zu reduzieren und die Einhaltung ethischer Standards zu gewährleisten.
Ein Wissensstichtag ist der genaue Zeitpunkt, nach dem ein KI-Modell keine aktualisierten Informationen mehr hat. Erfahren Sie, warum diese Daten wichtig sind, wie sie KI-Modelle beeinflussen, und sehen Sie die Stichtage für GPT-3.5, Bard, Claude und weitere.
Transferlernen ist eine leistungsstarke KI/ML-Technik, die vortrainierte Modelle an neue Aufgaben anpasst, die Leistung mit begrenzten Daten verbessert und die Effizienz in verschiedenen Anwendungen wie Bilderkennung und NLP steigert.
Underfitting tritt auf, wenn ein Machine-Learning-Modell zu einfach ist, um die zugrunde liegenden Muster der Trainingsdaten zu erfassen. Dies führt zu schlechter Leistung sowohl bei unbekannten als auch bei Trainingsdaten, oft aufgrund mangelnder Modellkomplexität, unzureichendem Training oder unzureichender Merkmalsauswahl.
