0102192446 (Bild: © aga7ta - stock.adobe.com)
Definition

Was ist Model Drift?

Model Drift ist ein Begriff aus dem Umfeld des maschinellen Lernens. Er bezieht sich auf das Phänomen, dass die Vorhersagegenauigkeit von Machine-Learning-Modellen mit der Zeit nachlassen kann. Ursachen hierfür sind beispielsweise, dass Annahmen oder Variablenbhängigkeiten, die beim Erstellen und Trainieren der Modelle noch gültig waren, sich über die Zeit verändert haben. Maßnahmen wie das Retraining oder Tuning der Modelle können den Model Drift beseitigen.

Weiterlesen

Anbieter zum Thema

Der Autor: James Hodge ist leitender Datenstratege und Field CTO bei Splunk (Bild: Splunk)
Datenanalysen in der Formel 1

Daten für jede Entscheidung

In der vergangenen Formel-1-Saison rückten die Teams im Mittelfeld zusammen und sorgten für spannende Duelle – nicht zuletzt aufgrund der umfassenden Regeländerungen: Höheres Gewicht, größere Reifen, neue Aerodynamik-Vorschriften und eine neue Strecke waren nur ein Teil davon. Hinzu kam ein mit 23 Rennen gut gefüllter Rennkalender, der das Zeitfenster für Änderungen an den Autos so klein wie nie machte. Das neue Reglement erforderte von den Teams umso mehr, nützliche Daten zu sammeln und auszuwerten, um ihre Autos an die Spitze zu bringen.

Weiterlesen

Bildergalerien

Downloads