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KI & Engineering Programme›🤖 AI- & ML-Interviews›Lektionen›Tiefe Einblicke in die Modellbewertung
📊
AI- & ML-Interviews • Experte⏱️ 20 Min. Lesezeit

Tiefe Einblicke in die Modellbewertung

Öffentliche Lektionsvorschau

Beherrschen Sie die Metriken, Methoden und Kompromisse der Modellbewertung – das Thema, das ML-Ingenieure von ML-Praktikern unterscheidet.

Programm
AI- & ML-Interviews
Niveau
Experte
Lesezeit
20 Min. Lesezeit

Lernziele

Am Ende dieser Lektion verstehst du:

  • ✓🎯 Klassifizierungsmetriken: Jenseits der Genauigkeit
  • ✓📈 AUC-ROC und AUC-PR: Das Gesamtbild
  • ✓📐 Regressionsmetriken
  • ✓🔄 Kreuzvalidierungsstrategien
  • ✓🌐 Offline- vs. Online-Bewertung

Lektionsübersicht

  1. 🎯 Klassifizierungsmetriken: Jenseits der Genauigkeit
  2. Präzision, Rückruf und F1
  3. Wann welche zu verwenden ist
  4. 📈 AUC-ROC und AUC-PR: Das Gesamtbild
  5. ROC-Kurve
  6. Precision-Recall-Kurve
  7. 📐 Regressionsmetriken
  8. Mittlerer quadratischer Fehler (MSE)
  9. Mittlerer absoluter Fehler (MAE)
  10. R² (Bestimmungskoeffizient)
  11. 🔄 Kreuzvalidierungsstrategien
  12. K-Fold-Kreuzvalidierung
  13. Geschichtete K-Faltung
  14. Zeitreihenaufteilung
  15. 🌐 Offline- vs. Online-Bewertung
  16. A/B-Tests für ML-Modelle
  17. ⚖️ Umgang mit unausgeglichenen Datensätzen
  18. 🔑 Wichtige Erkenntnisse

Einführende Vorschau

„Ihr Modell hat eine Genauigkeit von 95 % – versenden Sie es!“ Wenn Ihnen dieser Satz nicht sofort unangenehm ist, ist diese Lektion genau das Richtige für Sie. Die Modellbewertung ist das Interviewthema, das Kandidaten, die Modelle trainiert haben, von denen unterscheidet, die sie eingesetzt haben. Interviewer prüfen das Bewertungswissen, weil es Aufschluss darüber gibt, ob Sie verstehen, was ein Modell tatsächlich tut – und ob es vertrauenswürdig ist. ---

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