Bias vs Variance: Der Schlüssel zum Erfolg bei ML‑Interviews

Wenn Sie sich auf ein Machine‑Learning‑Interview vorbereiten, steht eines der grundlegendsten Konzepte im Mittelpunkt: der Bias‑Variance‑Tradeoff. Dieses Thema ist nicht nur ein abstraktes theoretisches Detail, sondern bildet die Basis dafür, zu verstehen, warum ein Modell in der Praxis funktioniert oder scheitert. Ein zu hoher Bias führt zu einer zu einfachen Modellierung, während ein zu hoher Variance‑Wert auf ein überangepasstes Modell hinweist, das bei neuen Daten versagt.

Ob Sie bei Google, Netflix oder einem Start‑up interviewen, die Fähigkeit, den Bias‑Variance‑Tradeoff zu erklären und konkrete Beispiele aus der Praxis zu nennen, hebt Sie von anderen Kandidaten ab. Es zeigt, dass Sie nicht nur die Theorie beherrschen, sondern auch wissen, wie Sie Modelle für reale Anwendungen optimieren können.