interpretierbarkeit

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Einführung in die Interpretierbarkeit Die Interpretierbarkeit von Lernmodellen ist entscheidend, um das Vertrauen in deren Entscheidungen zu stärken und ihre Anwendung in sensiblen Bereichen wie Medizin, Finanzen oder Recht zu ermöglichen. Interpretierbarkeit bedeutet, dass Menschen nachvollziehen

Verständnis der Problemstellung Die Wahl der Verlustfunktion hängt stark von der Art des Lernproblems ab. Zunächst ist es wichtig zu verstehen, ob es sich um ein Regressionsproblem, ein Klassifikationsproblem oder eine andere Art von maschinellem Lernproblem handelt. Bei Regressionsaufgaben versucht

Ungenaue oder fehlerhafte Adressdaten Eine der häufigsten Fehlerquellen bei der Geolokalisierung von Lieferadressen liegt in unvollständigen, fehlerhaften oder schlecht formatierten Adressdaten. Wenn beispielsweise die Straße falsch geschrieben ist, Hausnummern fehlen oder Postleitzahlen nicht korrekt

Overfitting tritt auf, wenn ein Lernmodell die Trainingsdaten zu genau lernt, inklusive der zufälligen Schwankungen oder des Rauschens. Dadurch wird das Modell sehr gut darin, die Trainingsdaten vorherzusagen, verliert aber die Fähigkeit, neue, unbekannte Daten verlässlich zu verarbeiten. Dies führt

Grundlegende Architektur Alle drei Modelle, ChatGPT von OpenAI, Bard von Google und Claude von Anthropic, basieren auf der Transformer-Architektur, die seit 2017 in der Forschung dominierend ist, insbesondere für natürliche Sprachverarbeitung. Die Transformer-Architektur verwendet dabei Mechanismen