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Kreuzvalidierung ist eine statistische Methode zur Bewertung und zum Vergleich von Machine-Learning-Modellen, bei der Daten mehrfach in Trainings- und Validierungssätze aufgeteilt werden. So wird sichergestellt, dass die Modelle gut auf unbekannte Daten generalisieren und Überanpassung vermieden wird.
Overfitting ist ein entscheidendes Konzept in der künstlichen Intelligenz (KI) und im maschinellen Lernen (ML). Es tritt auf, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu genau lernt, einschließlich Rauschen, was zu einer schlechten Generalisierung bei neuen Daten führt. Erfahren Sie, wie Sie Overfitting mit effektiven Techniken erkennen und verhindern können.
Regularisierung in der künstlichen Intelligenz (KI) bezeichnet eine Reihe von Techniken, die dazu dienen, Überanpassung (Overfitting) in Machine-Learning-Modellen während des Trainings durch das Einführen von Einschränkungen zu verhindern, um eine bessere Generalisierung auf unbekannte Daten zu ermöglichen.
Trainingsfehler in KI und Machine Learning ist die Abweichung zwischen den vom Modell vorhergesagten und den tatsächlichen Ausgaben während des Trainings. Er ist eine wichtige Kennzahl zur Bewertung der Modellleistung, muss jedoch zusammen mit dem Testfehler betrachtet werden, um Überanpassung oder Unteranpassung zu vermeiden.
