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Dieser Cluster bietet eine umfassende Sicht auf die Konzepte, Methoden und Technologien der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens. Er umfasst grundlegende Prinzipien, Anwendungsfälle und aktuelle Trends in der Branche.
Dieses Segment behandelt die Rolle von Daten im Machine-Learning-Kontext. Dazu gehören Datentypen, Datenqualität, Feature-Definition, Vorverarbeitung und Transformation. Der Fokus liegt auf der strukturellen Vorbereitung von Daten als Grundlage für Modelltraining, nicht auf analytischer Auswertung oder Reporting.
Vorbereitung und Standardisierung von Rohdaten durch Reinigung, Transformation und Normalisierung zur Verbesserung von Analysen und Modellen.
Konzepte und Praktiken zur Umwandlung roher Daten in aussagekräftige Merkmale zur Verbesserung von Vorhersagemodellen.
Methodik zum zentralen Speichern, Versionieren und Bereitstellen von ML-Features für Training und Inferenz.