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Prozess, mit dem ein Modell für maschinelles Lernen aus Daten Parameter lernt und generalisierbare Vorhersagen ermöglicht.
Model Training beschreibt den Prozess, mit dem ein maschinelles Lernmodell aus Trainingsdaten Parameter lernt und umfasst Datenvorbereitung, Optimierung, Validierung sowie Hyperparameter-Tuning und Evaluierung. Eingesetzt in ML- und KI-Pipelines ist es zentral für Vorhersagequalität und Produktionsreife. Typische Herausforderungen sind Overfitting, Datenqualität und Reproduzierbarkeit.
Misst die Vorhersagegüte auf dem Validierungsset.
Gesamtdauer des Trainingsprozesses pro Lauf.
CPU/GPU-Auslastung und Speichernutzung während des Trainings.
Batch-Trainingspipeline verwendet Benutzer- und Transaktionsdaten für personalisierte Empfehlungen.
Supervised Training auf annotierten Bilddatensätzen zur Erkennung von Läsionen.
Zeitreihenmodell trainiert auf Sensordaten zur frühzeitigen Erkennung von Ausfällen.
Datenexploration, -bereinigung und Feature-Engineering durchführen.
Trainings- und Validierungs-Splits definieren und versionieren.
Trainingspipeline mit Monitoring, Checkpoints und Logging aufsetzen.
Modelle validieren, versionieren und in die Registry aufnehmen.