Glossar

Vorbereitung und Bereinigung von Rohdaten für das maschinelle Lernen

Open-Source-Framework zur Überwachung und Validierung von ML-Modellen

Metrik zur Bewertung von Klassifikationsmodellen, die Präzision und Recall harmonisch mittelt

Prozess der Auswahl relevanter Merkmale zur Verbesserung der Modellleistung

Verfahren zur systematischen Auswahl der optimalen Hyperparameter für ein ML-Modell

Methode zur Bewertung von ML-Modellen durch mehrfache Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsets

Überwachung von ML-Modellen in der Produktion zur Leistungsmessung

Abfolge von Schritten zur Entwicklung und Implementierung von maschinellen Lernmodellen

Kombination aus Machine Learning und Operations für den Lebenszyklus von ML-Modellen

Prozess des Deployments von ML-Modellen in Produktionsumgebungen

Degradation der Modellleistung durch Veränderungen in den Datenverteilungen

Metrik, die angibt, wie viele der als positiv klassifizierten Instanzen tatsächlich positiv sind

Live-System, in dem ML-Modelle für Endnutzer bereitgestellt werden

Metrik, die angibt, wie viele der tatsächlich positiven Instanzen korrekt identifiziert wurden

Open-Source-Bibliothek zur Datenaufzeichnung und -validierung für ML-Systeme