Datenbewertung

Die Bewertung von Daten im maschinellen Lernen zielt darauf ab, den Wert von Daten oder Datensätzen für nachgelagerte Aufgaben zu ermitteln. Dies wird erreicht, indem jedem Element im Trainingsdatensatz ein Skalar zugewiesen wird, der dessen Beitrag zur endgültigen Leistung eines bestimmten Modells widerspiegelt. Dadurch wird die Entscheidungsfindung erleichtert. Die Datenbewertung hängt nicht nur von spezifischen Modellen ab, sondern beinhaltet auch modellunabhängige Konzepte wie die kooperative Spieltheorie, Schätzungen der Verallgemeinerungsfähigkeit neuronaler Netze und die optimale Transporttheorie. Ihr Ziel ist es, strenge und praktische Methoden zur Messung des Datenwerts bereitzustellen, um Datenmärkte zu optimieren und den Prozess des Modelltrainings zu verbessern.