Datenvorbereitung

Datenbereinigung ist der Prozess der Identifizierung und Korrektur von Fehlern oder Inkonsistenzen in Datensätzen.

Datenvorverarbeitung ist der Prozess des Säuberns und Transformierens roher Daten in ein verwendbares Format für Analyse und maschinelles Lernen.

Datenaufbereitung ist der Prozess des Säuberns und Transformierens roher Daten in ein verwendbares Format für Analyse.

Die Beispielauswahl ist der Prozess der Auswahl bestimmter Datenpunkte für das Training von KI-Modellen.

Menschliche Annotation ist der Prozess, bei dem Daten von Menschen gekennzeichnet werden, um das Training und die Leistung von KI-Modellen zu verbessern.

Modellvorbereitung umfasst die Organisation und Verfeinerung von Daten für ein effektives KI-Modelltraining und -bewertung.

Oversampling-Techniken sind Methoden, um das Klassenungleichgewicht in Datensätzen zu beheben, indem die Anzahl der Instanzen in der Minderheitsklasse erhöht wird.