So funktioniert es
Zielwerte können Kategorien oder Zahlen sein. Ein Teil der Daten bleibt für die unabhängige Prüfung zurück. Die Qualität der Kennzeichnung beeinflusst unmittelbar, was das Modell lernen kann.
Beispiel aus dem Arbeitsalltag
Bereits bearbeitete E-Mails werden mit Kategorien wie Rechnung, Bewerbung und Service markiert. Daraus entsteht ein Modell, das neue Nachrichten vorsortiert.
Worauf es ankommt
Uneinheitliche Kategorien führen zu widersprüchlichen Trainingssignalen. Vor dem Modellbau sollten Fachleute klären, was die Klassen bedeuten und wie Grenzfälle behandelt werden.