Das war eine wirklich detaillierte und aufschlussreiche Erklärung und Empfehlung. Ich werde die notwendigen Schritte unternehmen, um das Überanpassungsproblem zu überwinden.
Einer unserer wiederkehrenden ML-Pipelines überpasst sich in letzter Zeit ständig während des täglichen Trainings. Das ML-Modell ist das Werbepersonalisierungsmodell für unsere E-Commerce-Website. Was denkst du, könnte das Problem sein? Es könnte mehrere Gründe geben, warum dein Modell überpasst. Einige mögliche Gründe sind:

- Unzureichende und voreingenommene Daten: Die zur Modellerstellung verwendeten Trainingsdaten sind möglicherweise nicht vielfältig genug, um die gesamte Bevölkerung zu repräsentieren. Sie könnten voreingenommen gegenüber bestimmten demografischen Merkmalen oder Regionen sein, was zu einer Überanpassung an die verfügbaren Daten führt.

- Datenleck: Das Modell kann auf Merkmalen trainiert werden, die während der Produktion nicht verfügbar sind, was zu einer Überanpassung führt. Wenn dein Modell beispielsweise auf Merkmalen wie Zeit und Datum trainiert wird, kann es sich an diesen Merkmalen überanpassen, anstatt die zugrunde liegenden Muster zu lernen.

- Komplexe Modellarchitektur: Deine Modellarchitektur kann zu komplex sein, mit zu vielen Parametern, was zu Überanpassung führt. Dies kann auftreten, wenn das Modell versucht, die Trainingsdaten auswendig zu lernen, anstatt die zugrunde liegenden Muster zu erkennen.

- Ungeeignete Hyperparameter: Die für das Training des Modells verwendeten Hyperparameter sind möglicherweise nicht für die gegebenen Daten geeignet, was zu Überanpassung führt. Zum Beispiel kann eine hohe Lernrate dazu führen, dass das Modell zu schnell konvergiert und die Daten überanpasst.

- Fehlende Regularisierung: Regularisierungstechniken wie L1, L2 und Dropout können Überanpassung verhindern, indem sie die Komplexität des Modells reduzieren und die Verallgemeinerung fördern.

Um das Überanpassungsproblem anzugehen, könntest du Folgendes versuchen:

- Sammle mehr vielfältige und unvoreingenommene Daten.

- Überprüfe auf Datenlecks, indem du die im Modell verwendeten Merkmale überprüfst und sicherstellst, dass sie während der Produktion verfügbar sind.

- Vereinfache die Modellarchitektur oder verwende Techniken wie Early Stopping, um Überanpassung zu verhindern.

- Passe die Hyperparameter an, um sicherzustellen, dass sie für die Daten geeignet sind.

- Wende Regularisierungstechniken wie L1, L2 und Dropout auf das Modell an.

- Überprüfe die Leistung des Modells mithilfe eines Holdout- oder Validierungsdatensatzes und passe das Modell bei Bedarf an.
Es freut mich zu hören, dass die Erklärung hilfreich war. Viel Glück bei der Bewältigung des Überanpassungsproblems in deiner ML-Pipeline!