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Glossary

0-9
1-shot learning3D convolution5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization2-stage detector9-layer network0-shot learning4D data
A
AGI / Artificial General IntelligenceAttentionAutoencoderAlgorithmArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBatch NormalizationBERTBiasBoosting
C
ClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkChatbotClassifier / ClassificationCross-Validation
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
EncoderEmbeddingEnsemble LearningEpochExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFine-tuningFusion / Multimodal FusionFeature ExtractionForward Propagation
G
Graph Neural Network (GNN)GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGrounding
H
Hierarchical ModelHyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristic
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
Kernel TrickKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKnowledge Distillation
L
Learning RateLarge Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLSTM / Long Short-Term Memory
M
ModelMachine Learning (ML)Meta-learningMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Neural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalization
O
Objective FunctionOptimizerOne-hot EncodingOnline LearningOverfitting
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQ-learningQuality EstimationQuantizationQueue / Buffer
R
Representation LearningRegularizationReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RNN / Recurrent Neural Network
S
SamplingSelf-Supervised LearningSequence ModelingSoftmaxSupervised Learning
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Universal Approximation TheoremU-NetUnderfittingUncertainty EstimationUnsupervised Learning
V
Validation SetVanishing / Exploding GradientVariational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemX-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Zero-gradient phenomenonZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZygosity in augmentation

Was ist der Validierungsdatensatz

Der Validierungsdatensatz ist ein kritisches Konzept im maschinellen Lernen und im tiefen Lernen. Er dient als Teil des Datensatzes, der in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze unterteilt wird und zur Anpassung der Hyperparameter des Modells und zur Bewertung seiner Leistung verwendet wird. Durch die Verwendung eines Validierungsdatensatzes können Forscher die Leistung des Modells während des Trainings überwachen, um Überanpassung zu vermeiden und sicherzustellen, dass das Modell auch bei unbekannten Daten effektiv funktioniert.


Die Verwendung des Validierungsdatensatzes ist entscheidend, um die Genauigkeit und die Generalisierungsfähigkeit eines Modells zu verbessern. Er bietet einen Mechanismus, um während des Trainingsprozesses mehrere Tests und Anpassungen durchzuführen. Ohne einen Validierungsdatensatz können Entwickler Schwierigkeiten haben, die Schwächen des Modells effektiv zu identifizieren, was zu ineffizientem Modell-Design und fehlerhaften Entscheidungen führt.


Im typischen Workflow des maschinellen Lernens wird der Datensatz zunächst in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze unterteilt. Der Trainingsdatensatz wird zum Trainieren des Modells verwendet, der Validierungsdatensatz zur Modellanpassung und der Testdatensatz zur endgültigen Leistungsbewertung. In der Regel beträgt die Größe des Validierungsdatensatzes etwa 10%-20% des Datensatzes. Während des Trainings verwenden Entwickler die Ergebnisse des Validierungsdatensatzes, um zu bestimmen, ob die Parameter des Modells angepasst werden müssen.


Validierungsdatensätze werden in verschiedenen Bereichen wie der Bilderkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und den Empfehlungssystemen weit verbreitet eingesetzt. Zum Beispiel können Entwickler bei der Verwendung von Faltungsneuronalen Netzen zur Bildklassifizierung den Validierungsdatensatz nutzen, um die beste Lernrate und die Netzwerkarchitektur auszuwählen. Häufig verwendete Bibliotheken für maschinelles Lernen wie TensorFlow und PyTorch unterstützen die Definition und Verwendung von Validierungsdatensätzen.


Mit der ständigen Weiterentwicklung der Technologien des maschinellen Lernens entwickelt sich auch das Design und die Nutzung von Validierungsdatensätzen weiter. In Zukunft könnten automatisiertere Validierungsmethoden wie die Hyperparameter-Suche auf Basis von Bayesscher Optimierung entstehen, die die Effizienz und Genauigkeit von Modellen weiter erhöhen.


Der Hauptvorteil eines Validierungsdatensatzes besteht darin, dass er die Leistung des Modells effektiv überwachen und das Risiko der Überanpassung verringern kann. Der Nachteil ist jedoch, dass eine falsche Auswahl des Validierungsdatensatzes zu ungenauen Modellanpassungen und falschen Bewertungen führen kann.


Beim Erstellen eines Validierungsdatensatzes ist es entscheidend, seine Repräsentativität sicherzustellen, damit er die Leistung des Modells in realen Anwendungen genau widerspiegeln kann. Darüber hinaus ist es wichtig, übermäßige Anpassungen an dem Validierungsdatensatz zu vermeiden, um Verzerrungen zu verhindern.