Modellvalidierung
Model Validation beschreibt Verfahren zur Bewertung und Absicherung von Machine-Learning-Modellen durch Tests, Metriken und Datenprüfungen. Ziel ist, Robustheit, Generalisierbarkeit und Fairness sicherzustellen sowie unerwünschtes Verhalten oder Datenfehler früh zu erkennen. Der Fokus liegt auf reproduzierbaren Validierungs‑pipelines und dokumentierten Akzeptanzkriterien. Es umfasst Trainings-, Validierungs- und Produktionsprüfungen.
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