Einflussapproximation

Influence Approximation bezieht sich auf die Schätzung des Einflusses von Triplets in den Trainingsdaten auf das Verhalten von maschinellen Lernmodellen. Diese Aufgabe zielt darauf ab, kritische Datenpunkte zu identifizieren, indem der Beitrag jedes Trainingsbeispiels zu den Vorhersageergebnissen des Modells quantifiziert wird. Dies optimiert die Modellleistung und verbessert die Datenqualität. Im Kontext der Methodik bietet Influence Approximation eine wissenschaftliche Grundlage für die Modellfehleranalyse und die Datenaufbereitung, was zur Steigerung der Robustheit und Generalisierungsfähigkeit des Modells beiträgt.