Erratenbarkeit beim maschinellen Lernen und in der KI verstehen

„Erratenswert“ bezieht sich auf etwas, das auf der Grundlage verfügbarer Informationen oder Hinweise vorhergesagt oder erwartet werden kann. Im Kontext von maschinellem Lernen und KI ist ein erratenes Ergebnis oder Ergebnis eines, das auf der Grundlage der verwendeten Daten und Algorithmen vernünftigerweise erwartet werden kann ist möglicherweise in der Lage, die Art eines neuen Bildes anhand der Muster und Merkmale, die es aus den Trainingsdaten gelernt hat, mit hoher Genauigkeit richtig zu erraten. In ähnlicher Weise kann ein Sprachmodell, das auf einem gro+en Textkorpus trainiert wird, möglicherweise das nächste Wort in einem Satz basierend auf dem gelernten Kontext und den Grammatikregeln erraten Helfen Sie dabei, die Leistung eines Modells oder Algorithmus zu bewerten. Wenn ein Modell in der Lage ist, das Ergebnis einer Aufgabe mit hoher Genauigkeit richtig zu erraten, deutet dies darauf hin, dass das Modell aus den Trainingsdaten nützliche Muster und Beziehungen gelernt hat. Wenn ein Modell andererseits nicht in der Lage ist, das Ergebnis einer Aufgabe genau zu erraten, kann dies darauf hindeuten, dass das Modell mehr Trainingsdaten benötigt oder dass die zugrunde liegenden Algorithmen Einschränkungen aufweisen.