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näkemys - Maschinelles Lernen, Datenanalyse
Effiziente Datenwerteermittlung für Maschinelles Lernen: EcoVal, ein leistungsfähiger Rahmen
EcoVal, ein effizienter Rahmen zur Schätzung des Werts von Daten für Maschinelles Lernen, nutzt einen zweistufigen Ansatz, bei dem zunächst der Wert von Datenclustern und dann der Wert einzelner Datenpunkte innerhalb dieser Cluster bestimmt wird. Dieser Ansatz ermöglicht eine deutlich schnellere Datenwerteermittlung im Vergleich zu bestehenden Methoden wie Data Shapley.
Bayerische Regressionsmarkte: Ein Bayesianischer Ansatz zur Datenfreigabe und Leistungsoptimierung
Durch den Einsatz eines Bayesianischen Rahmens können Regressionsmarkte eine allgemeinere Klasse von Regressionsproblemen berücksichtigen und die Unsicherheit in den Parameterschätzungen besser abbilden. Dies ermöglicht eine fairere Vergütung der Teilnehmer und reduziert finanzielle Risiken.