Gibt mehr Daten immer bessere Ergebnisse?
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Der Beitrag untersucht die weit verbreitete Annahme, dass mehr Daten automatisch zu besseren Modellergebnissen führen. Durch gezielte Experimente mit unterschiedlichen Stichprobengrößen, Attributmengen und Modellkomplexitäten wird gezeigt, dass die Beziehung nicht immer linear verläuft und dass zusätzliche Daten manchmal sogar die Leistung verschlechtern können.
Der Artikel erschien erstmals auf der Plattform Towards Data Science und bietet damit einen kritischen Blick auf die Praxis des maschinellen Lernens, indem er die Grenzen der „more data“-Strategie aufzeigt.
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