Unbalanced Datasets

In vielen industriellen Applikationen im Bereich der Qualitätsprüfung zeichnen sich Datensätze dadurch aus, dass sie vorwiegend aus Datenpunkten der entsprechenden Gutteile bestehen.

Jedoch ist die zuverlässige Erkennung der unterrepräsentierten Schlechtteile die primäre Aufgabe eines automatisierten Qualitätsprüfungsansatzes. Dieses Ungleichgewicht kann sich demnach negativ auf die Leistungsfähigkeit von ML-Modellen ausüben und muss für eine robuste Fehlererkennung berücksichtigt werden.