Look-Ahead Bias
Wer im Training die endgültige Version einer Zahl verwendet, die zum Entscheidungszeitpunkt noch vorläufig war, blickt im Modell auf eine Zukunft voraus, die niemand hatte.
Glossar
Verzerrungen in Anlage-Datensätzen
Drei Begriffe, ohne die ein Gespräch über KI in der Anlage unvollständig bleibt. Jeder Eintrag erklärt den Mechanismus, nennt ein Beispiel und beschreibt, was im Datensatz dagegen getan werden kann.
Sampling Bias
Ein Datensatz ist nie der Markt, sondern eine Auswahl. Wer die Auswahl nicht kennt, lernt eine kleinere Welt, als das Modell später vorfindet.
Survivorship Bias
Ein Datensatz, der nur die heute noch vorhandenen Titel enthält, blendet alle Aussteiger aus — die überlieferte Vergangenheit war nie die echte.
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