Kann ein KI-Modell fehlerfrei trainiert werden?

Die neue Folge des HPI-Wissenspodcasts "Neuland" geht der Frage
nach, wie die Datenqualität für KI-Anwendungen verbessert werden
kann. Wie aufwendig ist es, riesige Datensätze für KI-Modelle zu
bereinigen? Wie können die Daten möglichst relevant, repräsentativ,
fehlerfrei und vollständig sein? Braucht es synthetische Daten -
für bessere Ergebnisse solcher Anwendungen? Darüber spricht Host
Leon Stebe mit Prof. Felix Naumann, Leiter des Fachgebiets
"Informationssysteme" am HPI, und HPI-Wissenschaftlerin Dr. Hazar
Harmouch.