Zielgerichtete Modellanpassung ist besonders relevant in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation. Hier geht es darum, digitale Modelle – etwa Prognosemodelle oder Software-Modelle – so zu verändern, dass sie einen bestimmten Zweck noch besser erfüllen.
Stellen Sie sich vor, ein Unternehmen nutzt eine Software, die vorhersagt, wie viel von einem Produkt in den nächsten Monaten verkauft wird. Wenn sich das Kaufverhalten der Kunden plötzlich ändert, zum Beispiel durch eine Preisaktion, liefert das alte Modell womöglich ungenaue Ergebnisse. Bei der zielgerichteten Modellanpassung wird das Modell nun gezielt an die neuen Bedingungen angepasst – etwa, indem neue Daten verwendet oder bestimmte Berechnungen verändert werden. So bleibt die Vorhersage nützlich und zuverlässig.
Der Vorteil der zielgerichteten Modellanpassung: Modelle werden schnell und effektiv aktuell gehalten, ohne komplett von vorn anfangen zu müssen. Das spart Zeit und Kosten. Mit dieser Methode bleiben Unternehmen flexibel und wettbewerbsfähig, weil sie schnell auf Veränderungen reagieren können.
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