Regression ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das in der Statistik und Maschinellem Lernen verwendet wird, um den Zusammenhang zwischen Variablen zu untersuchen. In einfachen Worten, es hilft uns zu verstehen, wie eine abhängige Variable (das, was wir vorhersagen möchten) durch eine oder mehrere unabhängige Variablen (die Faktoren, die die Vorhersage beeinflussen könnten) beeinflusst wird.
weiterlesen…Kategorie: Maschinelles Lernen
Ridge Regression
Die Ridge Regression ist ein Verfahren, das in der Statistik und im maschinellen Lernen eingesetzt wird. Sie ist ein Ansatz zur Analyse mehrdimensionaler Daten, der darauf abzielt, den Einfluss von Störfaktoren, die als “Rauschen” bezeichnet werden, zu minimieren. Doch was bedeutet das eigentlich?
weiterlesen…Neuronale Netze im Maschinellen Lernen
Neuronale Netze sind ein Bereich des maschinellen Lernens, der darauf abzielt, die Art und Weise nachzuahmen, wie das menschliche Gehirn funktioniert. Sie sind eine Art von Modell, das aus vielen vereinfachten Modellen von Neuronen besteht, die als künstliche Neuronen bezeichnet werden. Diese Neuronen sind miteinander verknüpft und arbeiten zusammen, um komplexe Muster in Daten zu erkennen und zu lernen. Durch das Trainieren mit Daten können neuronale Netze lernen, Entscheidungen zu treffen, Vorhersagen zu treffen und viele andere Aufgaben durchzuführen, die menschliche Intelligenz erfordern würden.
weiterlesen…Klassifikation im Maschinellen Lernen
Maschinelles Lernen ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (AI), der darauf abzielt, Computern die Fähigkeit zu verleihen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen ohne explizite Programmierung zu treffen. Dies ist ein Bereich, der in den letzten Jahren enorm gewachsen ist und der in vielen Bereichen, von der Produktvorschlägen im Online-Handel über medizinische Diagnostik bis hin zur autonomen Fahrzeugsteuerung, Anwendung findet.
weiterlesen…Überblick über die wichtigsten Modelle des maschinellen Lernens
Das maschinelle Lernen ist ein faszinierender und schnell wachsender Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich darauf konzentriert, Maschinen das Lernen aus Daten zu ermöglichen, um Entscheidungen zu treffen oder Vorhersagen zu treffen. Die Wurzeln des maschinellen Lernens liegen in der Mustererkennung und der Annahme, dass Computer lernen können, Aufgaben zu erledigen, ohne explizit programmiert zu sein. In den letzten Jahrzehnten hat die Entwicklung neuer Algorithmen, die Verfügbarkeit großer Datenmengen und die gestiegene Rechenleistung dazu beigetragen, dass maschinelles Lernen in vielen Bereichen des täglichen Lebens zum Einsatz kommt – von der Empfehlung von Filmen und Produkten über selbstfahrende Autos bis hin zur Betrugserkennung.
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