Eine Organisation trainiert ein Modell für maschinelles Lernen (Digital Leader)

Richtige Antwort: C) Eine Erhöhung der Trainingsdaten.
A) Eine Erhöhung der Speicherkapazität kann zum Speichern größerer Datensätze erforderlich sein, hat jedoch keinen direkten Einfluss auf die Vorhersagegenauigkeit. Die Speicherkapazität hängt eher mit der Fähigkeit zusammen, Daten zu speichern und zu verwalten, als mit der Verbesserung der Leistung von Modellen für maschinelles Lernen.

B) Eine höhere Netzwerkbandbreite ist wichtig für die effiziente Übertragung von Daten zwischen Speicher-, Verarbeitungs- und Trainingskomponenten der Maschine Lernabläufe. Dies ist jedoch kein Hauptfaktor für die Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit. Die Bandbreite wirkt sich auf die Geschwindigkeit der Datenübertragung aus, verbessert jedoch nicht unbedingt die Qualität der Daten oder des Modells selbst.

C) Die Erhöhung der Menge an Trainingsdaten ist eine der effektivsten Möglichkeiten, die Leistung und Genauigkeit zu verbessern von maschinellen Lernmodellen. Diversifiziertere und repräsentativere Daten können dem Modell helfen, komplexe Muster und Beziehungen zu lernen, was zu besseren Generalisierungs- und Vorhersagefähigkeiten führt. Mit größeren und vielfältigeren Datensätzen kann das Modell ein breiteres Spektrum an Szenarien erfassen und genauere Vorhersagen treffen.

D) Schnellere CPU-Prozessoren können Modelltrainings- und Inferenzprozesse beschleunigen, verbessern jedoch nicht unbedingt die Vorhersagegenauigkeit ihre eigenen. Während schnellere Prozessoren die Trainingszeiten verkürzen und mehr Iterationen der Modelloptimierung ermöglichen können, ist der grundlegende Faktor, der die Vorhersagegenauigkeit beeinflusst, die Qualität und Quantität der Trainingsdaten.

Daher ist C) eine Zunahme der Trainingsdaten am wahrscheinlichsten Option zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit des maschinellen Lernmodells der Organisation.