Was ist Datenerweiterung?

Wie gut ein Modell mit neuen, unsichtbaren Daten außerhalb des Trainingssatzes abschneidet.

Wenn Benchmark-Testbeispiele oder ähnliche Varianten in Trainingsdaten vorhanden sind, erhöht sich die gemeldete Leistung.

Eine Sammlung strukturierter oder unstrukturierter Beispiele, die für Schulung, Validierung oder Tests verwendet werden.

Sehr große und komplexe Datensätze, die skalierbare Speicher- und Verarbeitungstechniken erfordern.

Trainingsansätze, die es einem Modell ermöglichen, kontinuierlich aus neuen Daten zu lernen, ohne Vorkenntnisse zu vergessen.

Fortgesetztes Training zu domänenspezifischen Daten, um ein vorab trainiertes Modell an eine bestimmte Aufgabe anzupassen.