Daten für ML: Vorbereitung, Labeling und Qualitätssicherung

Daten für ML: Vorbereitung, Labeling und Qualitätssicherung Die effiziente Nutzung von Daten ist grundlegend für den Erfolg von maschinellen Lernmodellen (ML). In diesem Artikel beleuchten wir die wesentlichen Schritte zur Datenvorbereitung, vom Labeling bis zur Qualitätssicherung, um optimale Ergebnisse zu erzielen. 1. Die Bedeutung der Datenvorbereitung Die Vorbereitung von Daten [...]

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