Modellvalidierung

Bei der Modellvalidierung handelt es sich um den Prozess der Leistungsbewertung eines Machine-Learning-Modells (ML) anhand eines Datensatzes, der vom Trainingsdatensatz getrennt ist. Dies ist ein wichtiger Schritt im ML-Modellentwicklungsprozess, da er dazu beiträgt, sicherzustellen, dass das Modell auf neue, unbekannte Daten verallgemeinert werden kann und nicht zu stark an die Trainingsdaten angepasst wird.

Wie validiert man Computer-Vision-Modelle?

Die Modellvalidierung kann auf verschiedene Arten erfolgen, beispielsweise durch Holdout-Validierung, Kreuzvalidierung und Bootstrapping. Die Holdout-Validierung unterteilt die Daten in einen Trainingssatz und einen Validierungssatz. Der Trainingssatz wird zum Trainieren des Modells verwendet und der Validierungssatz wird zum Auswerten des Modells verwendet. Der Prozess der Kreuzvalidierung umfasst das Aufteilen der Daten in verschiedene Gruppen und das Trainieren und Auswerten des Modells für jede Aufteilung. Beim Bootstrapping müssen die Daten durch Stichprobenziehung mit Ersetzung erfasst werden, um eine große Anzahl von Datensätzen zu generieren, für jeden Datensatz ein Modell zu trainieren und die Ergebnisse auszuwerten.

Die Modellvalidierung ist ein entscheidender Schritt bei der Entwicklung von ML-Modellen, um etwaige Probleme mit der Modellleistung oder -generalisierung aufzudecken. Es kann auch verwendet werden, um die Leistung vieler Modelle zu bewerten oder um zu entscheiden, welches Modell für eine Aufgabe besser geeignet ist.

Insgesamt ist die Modellvalidierung ein wichtiger Teil des maschinellen Lernens und ein entscheidender Schritt beim Erstellen und Bewerten von ML-Modellen. Dies ist ein entscheidender Schritt im Modellentwicklungsprozess, um sicherzustellen, dass das Modell auf neue, ungetestete Daten verallgemeinert werden kann.

Verweise

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