Communications & Distribution
Durchführung der Datenaufbereitung, einschließlich Preprocessing, Transformation, Aggregation und Balancing, zur Sicherstellung hochwertiger Modelleingabedaten.
Auswahl und Evaluierung des besten Modells passend zur spezifischen Problemstellung, unter Berücksichtigung klassischer und moderner Ansätze wie Deep Learning.
Entwicklung und Optimierung von Modellarchitekturen, insbesondere die Definition der Layer-Anzahl, Layer-Typen und deren Anordnung.
Identifikation und Vermeidung von Overfitting durch geeignete Methoden wie Cross-Validation, Dropout und Regularisierung.
Analyse und Minimierung von Bias im Modell durch gezielte Prüfungen und Anpassungen in Datensätzen sowie Modellierungsansätzen.
Durchführung effektiver Hyperparameter-Tuning-Verfahren, beispielsweise mittels Grid Search, Random Search oder Bayes'scher Optimierung.
Nutzung statistischer Methoden und Tools zur Evaluierung der Modellergebnisse, unter anderem mit Präzisions-, Recall- und F1-Score-Analysen sowie Konfusionsmatrizen.
