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Vor dem erfolgreichen Machine Learning kommt die Datenjagd
Geschrieben am Mittwoch, 02. Dezember 2020 von firmenpresse
Adarsh Kyadige, Senior Data Scientist im KI-Team von Sophos nennt erste Schritte und Unwägbarkeiten beim Erstellen von Machine-Learning-Modellen
K
W
Verf
In den meisten Fiefern?
Diese Frage gilt unabh
Sind ausreichend Daten vorhanden, um ein gutes Modell zu trainieren? Sofern es das Hardware-Budget nicht
Sind die Prognosen bei einem
Sind diese Daten eine genaue Darstellung der realen Verteilung? Sind gen
Besteht konstanter Zugang zu einem st
Zusammenstellen der Daten
Die notwendigen Daten f
Weitere Herausforderungen und ein Fluch
Wenn die Daten gesammelt und aggregiert sind, w
Fehlende Daten: Manchmal sind vielleicht nicht f
Doppelte Daten: Auch wenn dies im Hinblick auf die Modell-Performance kein besonders alarmierendes Problem darstellt, sollten doppelte Daten aus dem Datenspeicher entfernt werden, um den Modelltrainingsprozess effizienter zu gestalten und m
Verschiedene Normalisierungsschemata: Geringe Unterschiede in der Art und Weise, wie die Daten verarbeitet und gespeichert werden, k
Freitextfelddaten: Dies verdient eigentlich eine Kategorie fn auseinandersetzen muss.
Stetige Aktualisierung
Die Datendrift schlieen, um sicherzustellen, dass die Leistung weiterhin innerhalb der erwarteten Grenzen liegt.
Im Sicherheitsbereich sehen wir zum Beispiel eine gro
Dies war eine kurze Zusammenfassung der typischen Schritte, die unternommen werden m
Das Experiment kann beginnen.
K
W
Verf
In den meisten Fiefern?
Diese Frage gilt unabh
Sind ausreichend Daten vorhanden, um ein gutes Modell zu trainieren? Sofern es das Hardware-Budget nicht
Sind die Prognosen bei einem
Sind diese Daten eine genaue Darstellung der realen Verteilung? Sind gen
Besteht konstanter Zugang zu einem st
Zusammenstellen der Daten
Die notwendigen Daten f
Weitere Herausforderungen und ein Fluch
Wenn die Daten gesammelt und aggregiert sind, w
Fehlende Daten: Manchmal sind vielleicht nicht f
Doppelte Daten: Auch wenn dies im Hinblick auf die Modell-Performance kein besonders alarmierendes Problem darstellt, sollten doppelte Daten aus dem Datenspeicher entfernt werden, um den Modelltrainingsprozess effizienter zu gestalten und m
Verschiedene Normalisierungsschemata: Geringe Unterschiede in der Art und Weise, wie die Daten verarbeitet und gespeichert werden, k
Freitextfelddaten: Dies verdient eigentlich eine Kategorie fn auseinandersetzen muss.
Stetige Aktualisierung
Die Datendrift schlieen, um sicherzustellen, dass die Leistung weiterhin innerhalb der erwarteten Grenzen liegt.
Im Sicherheitsbereich sehen wir zum Beispiel eine gro
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