22.03.2022 • 3 Min.

Worum es in dieser folge des Data & Analytics lernen Podcast geht: Es gibt nicht den einen Weg zum Erfolg beim maschinellen Lernen, aber es gibt einige wichtige Schritte, die Sie unternehmen müssen, wenn Sie Ergebnisse erzielen wollen. Training, Validierung und Testen sind allesamt wesentliche Bestandteile des Prozesses. Beim Training erstellen Sie Ihre Modelle und Algorithmen. In dieser Phase optimieren Sie Ihren Code und bereiten ihn für die Produktion vor. Die Validierung ist wichtig, um zu beurteilen, wie gut Ihre Modelle bei unbekannten Daten abschneiden werden. Das Testen ist der letzte Schritt vor dem Einsatz Ihrer Modelle in der realen Welt. Jeder dieser Schritte ist für erfolgreiches maschinelles Lernen unerlässlich. Wenn Sie Zeit und Mühe in jeden einzelnen Schritt investieren, wird sich das langfristig auszahlen.