Globales Modell
Ein konsolidiertes KI-Modell, das auf aggregierten Daten aus mehreren Quellen trainiert wurde, im Gegensatz zu lokalisierten oder personalisierten Modellen.
Definition
Zentralisierte Modelle, die aus allen verfügbaren Daten lernen und häufig eine hohe Gesamtgenauigkeit erreichen, aber bestimmte Teilpopulationen möglicherweise nicht ausreichend bedienen. Die globale Modellverwaltung umfasst die Bewertung der Leistung pro Segment, die Bewertung der Fairness zwischen Regionen oder demografischen Merkmalen und die Entscheidung, wann lokalisierte oder personalisierte Modelle (z. B. föderierte Varianten) für sensible Anwendungen besser geeignet sind.
Real-World Example
Ein Ride-Hailing-Unternehmen setzt weltweit ein globales Nachfrageprognosemodell ein, das auf Stadtdaten basiert. Es prognostiziert die Trends in London und New York zwar gut, schneidet aber in Schwellenländern schlechter ab. Das Team führt dann regionale Feinabstimmungen an lokalen Daten durch, um hybride Modelle zu erstellen, die globales Wissen mit lokalen Verhaltensmustern verbinden.
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