Überwachtes Lernen ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem ein Algorithmus trainiert wird, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen. Dabei wird dem Algorithmus ein Datensatz mit bereits bekannten Eingaben und Ausgaben zur Verfügung gestellt, um ihn auf die Aufgabe vorzubereiten. Diese Eingaben werden als Merkmale bezeichnet und der Algorithmus muss lernen, wie er diese Merkmale verwenden kann, um genaue Ausgaben zu erzeugen.
weiterlesen…Kategorie: Data Science
Unüberwachtes Lernen
Unüberwachtes maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen verwendet werden, um Muster und Beziehungen in ungelabelten Daten zu entdecken. Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem ein Modell auf der Grundlage von gelabelten Trainingsdaten erstellt wird, müssen beim unüberwachten Lernen die Muster und Beziehungen in den Daten selbst entdeckt werden. Unüberwachtes Lernen ist wichtig, weil es uns ermöglicht, Einblicke in Daten zu gewinnen, für die es keine vordefinierten Kategorien gibt oder für die das Etikettieren von Daten zu aufwendig oder unmöglich ist.
weiterlesen…Was ist Overfitting und wie vermeidet man es
Overfitting ist ein Phänomen im maschinellen Lernen. Dabei wird ein Modell zu sehr auf die Trainingsdaten angepasst und ist somit nicht mehr allgemeingültig. Es resultiert in einer hohen Anpassungsfähigkeit an die Trainingsdaten, aber einer schlechten Vorhersagegüte für neue, unbekannte Daten.
weiterlesen…Support Vector Machines: Revolutionäre Algorithmen in der Textklassifikation
Support Vector Machines (SVM) sind ein fundamentaler Bestandteil des maschinellen Lernens und haben sich als äußerst effektive Werkzeuge in der Datenanalyse und -klassifikation erwiesen. Ursprünglich in den 1960ern entwickelt, haben sie durch ihre Fähigkeit, komplexe Datensätze effizient zu analysieren, an Popularität gewonnen. SVM sind besonders nützlich, wenn es darum geht, Muster in Daten zu erkennen und zu klassifizieren, was sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug in vielen Bereichen der Technologie und Forschung macht.
weiterlesen…XGBoost
XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) ist ein fortschrittlicher und effizienter Algorithmus des maschinellen Lernens für klassische Gradientenverstärkungsprobleme. XGBoost wurde erstmals 2014 von Tianqi Chen veröffentlicht und hat sich seitdem als einer der führenden Algorithmen in vielen maschinellen Lernwettbewerben bewährt.
weiterlesen…