Willkommen in der Welt der Zukunftstechnologien – Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL). Diese Begriffe haben sich in den letzten Jahren rasant verbreitet und sind zu wichtigen Buzzwords in der Technologiebranche geworden. Aber was bedeuten sie eigentlich und wie unterscheiden sie sich voneinander?
weiterlesen…Kategorie: Künstliche Intelligenz
Das Herz eines Machine Learning-Modells: Training-Sets, Test-Sets und Validation-Sets
Machine Learning ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, maschinelles Lernen zu ermöglichen, indem es Algorithmen und statistische Modelle verwendet, um aus Daten zu lernen. Die Qualität der Daten, die für das Training von Machine-Learning-Modellen verwendet werden, spielt eine entscheidende Rolle bei der Genauigkeit und Zuverlässigkeit dieser Modelle. Dieser Beitrag untersucht die Bedeutung von Training-, Test- und Validation-Sets sowie bewährte Praktiken bei deren Verwendung.
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…Auswahl eines Machine Learning Modells
Im Gegensatz zu dem, was viele glauben, ist das leistungsfähigste Machine Learning Modell nicht unbedingt die beste Lösung.
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