Model Ensembling ist ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz und Big Data. Es beschreibt eine Methode, bei der mehrere verschiedene Modelle zusammenarbeiten, um bessere Ergebnisse zu erzielen als ein einzelnes Modell allein.
Stellen Sie sich vor, Sie fragen drei Wetterdienste, ob es morgen regnen wird. Jeder Dienst nutzt eigene Methoden und hat unterschiedliche Stärken. Wenn Sie das Ergebnis aller drei berücksichtigen (z.B. nach Mehrheitsprinzip), ist die Vorhersage meist zuverlässiger als die Meinung nur eines Dienstes. Genau das passiert beim Model Ensembling: Verschiedene Algorithmen, die vorher einzeln trainiert wurden, bündeln ihre Vorhersagen, um Fehler zu minimieren und genauer zu werden.
Das macht Model Ensembling besonders wertvoll, wenn Daten unterschiedlich interpretiert werden können oder einzelne Modelle sich irren könnten. In der Praxis wird diese Technik zum Beispiel in der Kreditvergabe eingesetzt: Mehrere KI-Modelle analysieren die Bonität eines Antragstellers, und die kombinierte Bewertung liefert eine besonders robuste Entscheidung.
Model Ensembling erhöht also die Qualität von Vorhersagen und hilft Unternehmen, sicherere und informiertere Entscheidungen zu treffen.
Deutsch 
English (UK)