Machine Learning: Was ist ein Modell?
Ein Modell im Sinne des Machine Learning beschreibt ein Verfahren, dass aus Eingabe-Werten in einem bestimmten Format (Texte, Zahlen, Vektoren) eine neue Erkenntnis errechnet. Der Unterschied zum âAlgorithmusâ besteht darin, dass das Modell von mehreren internen Parametern abhĂ€ngt, die mit eine Trainings-Datensatz erst optimal âeingestelltâ werden mĂŒssen. ZusĂ€tzlich zu den Parametern, die vom Training feinjustiert werden, gibt es noch Konfigurationsparameter, die durch das Training nicht automatisch angepasst werden, die aber trotzdem eine Anpassung des Modells und damit dessen LeistungsfĂ€higkeit gewĂ€hrleisten. Bei diesen Parametern spricht man von Hyper-Parametern. Und das Suchen nach optimalen solcher Parameter nennt sich Hyper-Parameter-Tuning.