Big Data stellt reproduzierbare Datenflüsse für neuronale Netze bereit: eindeutige Datenschnitte, effizientes Batching und versionierte Artefakte. Big Data erklärt zentrale Begriffe: Tensor (mehrdimensionales Array), Epoch (Trainingsdurchlauf), Optimizer (Optimierungsverfahren) und Early Stopping (früher Abbruch gegen Überanpassung). Big Data hält Feature-Rezepte, Seeds und Kennzahlen konsistent, damit Vergleiche zu Baselines belastbar sind. Ziel ist, Big Data und Netze zusammen so zu betreiben, dass Datenqualität, Kosten und Performance transparent bleiben - von Training bis Inferenz (Modellanwendung).
Inhaltsübersicht1. Datenpfad - Intake, Schnitt, Batching2. Big Data - Features für neuronale Netze3. Training - Kennzahlen, Kalibration, Stabilität4. Big Data - Bereitstellung und Skalierung5. Risiken - Monitoring und Governance1. Intake und Batching
- Train/Validation/Test, Shuffle und Seeds definieren
- Parquet/ADLS, Caching, Prefetching planen
- Zeitfenster/Granularität pro Use-Case festlegen
2. Big Data - Feature-Pipelines
- Numerische/kategoriale Transformationen dokumentieren
- Text: TF-IDF/Embeddings begründet wählen
- Feature-Store und Rezeptversionen pflegen
3. Training und Bewertung
- Kennzahlen: F1, ROC-AUC, Verlustfunktionen loggen
- Kalibration/Schwellenwahl und Gegenbeispiele prüfen
- Drift-Indikatoren und Varianz über Segmente/Zeit messen
4. Big Data - Inferenz und Skalierung
- SavedModels/Signatures bereitstellen, Latenz überwachen
- Batch vs. Stream-Serving abgrenzen
- Ressourcen-/Kostenpfade transparent machen
5. Kontrolle und Governance
- Audit-Trails, Rechte, Datenverträge sichern
- Rollback-Strategien und Retraining-Trigger definieren
- Seeds/Versionen und Änderungen nachvollziehbar halten