Kernmengeentdeckung

Core Set Discovery bezieht sich auf die Identifikation des kleinsten Trainingsdatensatzes im maschinellen Lernen, der es einem überwachten Lernalgorithmus ermöglicht, die gleiche Leistung zu erzielen wie bei der Verwendung des gesamten Datensatzes. Das Ziel ist es, die Effizienz des Algorithmus durch die Reduzierung der Menge an Trainingsdaten zu verbessern, während die Modellleistung beibehalten wird. Diese Methode hat erheblichen Anwendungswert in der Verarbeitung großer Datenmengen, Ressourcenoptimierung und Beschleunigung des Modelltrainings.