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Log Loss, oder logarithmischer/Cross-Entropy-Loss, ist eine wichtige Kennzahl zur Bewertung der Leistung von Machine-Learning-Modellen – insbesondere für binäre Klassifikation – indem sie die Abweichung zwischen vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten und tatsächlichen Ergebnissen misst und falsche oder übermäßig selbstsichere Vorhersagen bestraft.
Monte-Carlo-Methoden sind rechnergestützte Algorithmen, die wiederholte Zufallsstichproben verwenden, um komplexe, oft deterministische Probleme zu lösen. Sie werden häufig in den Bereichen Finanzen, Ingenieurwesen, KI und mehr eingesetzt und ermöglichen die Modellierung von Unsicherheiten, Optimierung und Risikobewertung durch die Simulation zahlreicher Szenarien und die Analyse probabilistischer Ergebnisse.
