Kubernetes, Kotlin, KI und Co.:
Entwickler-Trends 2020
Nachhaltige Evaluationsprozesse für Machine Learning-Algorithmen
„Der Machine Learning-Hype geht weiter - doch die Frage stellt sich, inwiefern die Modelle auch halten, was sie versprechen. Im Trainingsszenario liefern sie oft die gewünschten Resultate, in der Praxis zeigen sich aber immer wieder Schwächen. Oft werden diese erst spät erkannt, da eine Evaluation der getroffenen Vorhersagen nicht stattfindet. Schon die Trainingsdaten müssen daher besser auf den Einsatz realen Einsatzgebiet abgestimmt werden und die Ergebnisse im Live-Betrieb überwacht werden. Hier nachhaltige Evaluationsprozesse zu entwickeln, wird künftig eine noch größere Herausforderung für die Informations- und Kommunikationstechnologie-Branche.“
Andreas Gerauer, CTO Tickaroo
Quelle:
Tickaroo