ML-Modelle transformieren die Arbeitswelt in fast allen Bereichen, von der medizinischen Diagnose bis hin zu Produktionslinien. Aber wie können wir die Robustheit dieser Modelle erhöhen, um Datendrift zwischen Trainings- und Produktionsdaten zu beheben?
Die Antwort liegt in der Domänenanpassung, der Anwendung trainierter Algorithmen von einer oder mehreren Quelldomänen auf eine Zieldomäne mit denselben Merkmalen oder Charakteristika, aber anderen Datenverteilungen.
In diesem Whitepaper wird erläutert, wie Domänenanpassung verwendet wird, um robuste Machine-Learning-Modelle zu erstellen, die weniger anfällig für Datendrift sind und in Produktionsumgebungen eine gute Leistung erbringen, selbst wenn sich die Datenverteilung ändert.
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Erfahren Sie, wie sich Domänenanpassung verwenden lässt, um robuste Machine-Learning-Modelle zu erstellen, die weniger anfällig für Datendrift sind.