Optimierung durch Data Science: Die Synergie von Six Sigma und maschinellem Lernen (Teil 5)
In den letzten beiden Teilen unserer Serie haben wir einen detaillierten Blick auf Supervised und Unsupervised Learning geworfen und die grundlegenden Modelle und Algorithmen vorgestellt, die uns bei der Analyse von Daten in Six-Sigma-Projekten zur Verfügung stehen. In diesem Teil werden wir nun näher darauf eingehen, wie wir die Leistung dieser Modelle evaluieren und die Qualität unserer Vorhersagen sicherstellen können.
Modellentwicklung und -evaluation – wie gut sind die Modelle?
TÜV SÜD Akademie Six-Sigma-Serie – Teil V
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