Cross-Validation ist ein Begriff, der vor allem in den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation eine wichtige Rolle spielt.<\/p>\n
Mit Cross-Validation bezeichnet man eine Methode, bei der ein computergest\u00fctztes Modell \u2013 zum Beispiel eine K\u00fcnstliche Intelligenz, die Bilder oder Texte analysieren soll \u2013 auf eine ganz bestimmte Art getestet wird. Ziel ist es, herauszufinden, wie gut dieses Modell wirklich ist und wie zuverl\u00e4ssig es auch bei neuen, unbekannten Daten funktioniert.<\/p>\n
Stellen Sie sich vor, Sie haben eine gro\u00dfe Tabelle mit Daten, etwa tausende Kundeneintr\u00e4ge. Anstatt das Modell nur mit einem Teil dieser Daten zu trainieren und mit dem anderen zu testen, wird bei der Cross-Validation die gesamte Datenmenge mehrfach unterschiedlich aufgeteilt. Jedes Mal trainiert das Modell mit einem Teil und pr\u00fcft dann am verbleibenden Teil seine Leistung. So ergibt sich ein viel genaueres Bild davon, wie zuverl\u00e4ssig das Modell in der Praxis ist.<\/p>\n
Durch Cross-Validation l\u00e4sst sich vermeiden, dass ein Modell zu \u201eoptimistisch\u201c bewertet wird, weil es zuf\u00e4llig besonders gut auf einen bestimmten Datensatz passt. Unternehmen nutzen diese Methode, um bessere Entscheidungen bei der Entwicklung von K\u00fcnstlicher Intelligenz und datenbasierten L\u00f6sungen zu treffen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"