24.03.2022 • 10 Min.

Algorithmen für maschinelles Lernen benötigen eine große Menge an Daten, um Muster genau zu "lernen". Je mehr Daten in den Algorithmus eingespeist werden, desto genauer sind seine Vorhersagen. Allerdings sind nicht alle Daten gleichwertig. Einige Daten sind wertvoller als andere, weil sie mehr Informationen enthalten und der Algorithmus leichter daraus lernen kann. Datenwissenschaftler verwenden in der Regel viel Zeit auf die Bereinigung und Vorverarbeitung von Daten, bevor sie sie in den Algorithmus für maschinelles Lernen einspeisen. Denn schlechte oder irrelevante Daten können dazu führen, dass der Algorithmus die falschen Muster "lernt" und ungenaue Ergebnisse liefert. Daher ist es wichtig, dass Sie die verwendeten Daten sorgfältig auswählen und sicherstellen, dass sie von guter Qualität sind, bevor Sie sie in das maschinelle Lernmodell einspeisen.