Welche Ansätze können verwendet werden, um die Qualität des Modells nach Erreichen eines Basisergebnisses zu verbessern?

Nachdem das Basisergebnis des Modells erreicht wurde, kann die Qualität mit den folgenden Ansätzen verbessert werden:

• Sammlung und Hinzufügung neuer Daten — Erweiterung und Diversifizierung der Trainingsstichprobe verbessert oft die Generalisierungsfähigkeit des Modells.
• Feinabstimmung der Hyperparameter (Hyperparameter tuning) — Auswahl der optimalen Modellparameter mittels Grid Search, Random Search oder Bayesian Optimization.
• Verwendung komplexerer oder geeigneterer Modellarchitekturen — z.B. Übergang von einfachen Modellen zu Ensembles oder tiefen neuronalen Netzen.
• Datenverarbeitung und -bereinigung — Entfernen von Rauschen, Umgang mit fehlenden Werten, Normalisierung und Skalierung der Merkmale.
• Feature-Engineering — Erstellung neuer Merkmale, die Muster in den Daten besser widerspiegeln.
• Regularisierung — Verhinderung von Overfitting durch L1-, L2-Regularisierung oder Dropout.
• Ensemble-Methoden — Kombination mehrerer Modelle zur Verbesserung der Stabilität und Genauigkeit.
• Kreuzvalidierung — für eine zuverlässigere Bewertung der Qualität und Modellauswahl.

Diese Methoden helfen, die Genauigkeit, Stabilität und Generalisierungsfähigkeit des Modells zu erhöhen.