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Im Bereich des maschinellen Lernens (ML) ist Interpolation der Prozess der Schätzung des Werts einer Funktion oder eines Datensatzes an Punkten zwischen bekannten Datenpunkten. Interpolation wird häufig verwendet, um fehlende Werte in einem Datensatz zu ergänzen oder Rauschen oder Unregelmäßigkeiten in den Daten zu entfernen.

Es gibt verschiedene Methoden, die für die Interpolation beim maschinellen Lernen verwendet werden können, darunter lineare Interpolation, Polynominterpolation und Spline-Interpolation. Die Wahl der Interpolationsmethode hängt von den Eigenschaften der Daten und den Zielen der Analyse ab.

Der einfache Prozess der linearen Interpolation besteht darin, eine gerade Linie zwischen zwei bekannten Datenpunkten zu legen und diese Linie zur Berechnung des Funktionswerts an den Zwischenpositionen zu verwenden. Obwohl diese Methode schnell und einfach anzuwenden ist, ist sie für Daten mit komplexeren Mustern möglicherweise nicht geeignet.

Das Anpassen einer Polynomfunktion an die Datenpunkte während der Polynominterpolation kann flexibler und für Daten mit komplexen Mustern geeigneter sein. Wenn die Daten einen gleichmäßigen, kontinuierlichen Trend aufweisen, wird bei der Spline-Interpolation eine gleichmäßige Kurve an die Datenpunkte angepasst.

Beim maschinellen Lernen kann Interpolation verwendet werden, um fehlende Werte in einem Datensatz auszufüllen, was beim Umgang mit unvollständigen oder verrauschten Daten sehr nützlich ist. Es kann auch verwendet werden, um Unregelmäßigkeiten in Daten zu beseitigen, was zur Verbesserung der Genauigkeit und Robustheit von Modellen des maschinellen Lernens beiträgt.

Die Rolle der Interpolation in der Computervision

Verweise

【1】https://encord.com/glossary/interpolation-definition/