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DataTrust: Validierung eines Filters für Trainingsdaten
DataTrust: validation of a pre-training data filter
Empirische Prüfung eines Filters, der Trainingsdaten vor dem Modelltraining behält, gewichtet oder verwirft, nach der Methodik von Mohammed et al. (2025): sechs Arten kontrollierter Verunreinigung, Messung mit und ohne Filter. Gewinn bei fehlenden Werten und Schreibvarianten, keiner bei falschen Etiketten; synthetischer Datensatz.
Empirical test of a filter that keeps, weights or drops training records before model training, following Mohammed et al. (2025): six kinds of controlled pollution, measured with and without the filter. Gains for missing values and inconsistent representation, none for label noise; synthetic dataset.
- KennungIdentifier
- Kennung in KlärungID under review
- StandStatus
- publikationsbereitready for release
- FeldField
- Technik, Messung, FertigungEngineering, measurement, fabrication
- ThemaTopic
- Messen, Signale und DatenMeasurement, signals and data
- AutorAuthor
- Thomas Schüller ORCID
- LizenzLicence
- CC BY 4.0
- DOI
- noch nicht eingetragennot yet recorded · Zenodo-Einträge der PersonZenodo records of the author
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Schüller, T. (2026). DataTrust: Validierung eines Filters für Trainingsdaten. Syntagma Forschung, Wien. https://syntagma-science.com/werke/datatrust/
Schüller, T. (2026). DataTrust: validation of a pre-training data filter. Syntagma Forschung, Vienna. https://syntagma-science.com/werke/datatrust/
BibTeX
@misc{schueller2026datatrust,
author = {Schüller, Thomas},
title = {DataTrust: Validierung eines Filters für Trainingsdaten},
year = {2026},
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note = {CC BY 4.0}
}
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Änderungsprotokoll
Change log
| DatumDate | ÄnderungChange |
|---|---|
| 2026-07-08 | Validierungsbericht v0.3Validation report v0.3 |
| 2026-09-25 | Web-Fassung auf syntagma-science.comWeb edition on syntagma-science.com |