Im heutigen digitalen Zeitalter hat maschinelles Lernen (ML) einen starken Einfluss auf verschiedene Bereiche deines Lebens genommen. Ob es darum geht, aus riesigen Datenmengen sinnvolle Informationen zu extrahieren, medizinische Diagnosen zu unterstützen, den Finanzmarkt zu analysieren oder deinen Sprachassistenten wie Siri und Alexa anzutreiben – maschinelles Lernen ist das Herzstück dieser Innovationen.
weiterlesen…Kategorie: Maschinelles Lernen
Künstliches Intelligenz vs. Maschinelles Lernen vs Deep Learning
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…Was ist eine Konfusionsmatrix?
Eine Konfusionsmatrix, auch bekannt als Fehlermatrix, ist ein spezielles Werkzeug, das in der maschinellen Lernwelt weit verbreitet ist. Sie wird hauptsächlich in der überwachten Lernumgebung eingesetzt und hilft uns dabei, die Leistung eines Klassifikationsmodells zu verstehen und zu interpretieren.
weiterlesen…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…t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) ist eine Methode zur Visualisierung von Daten, die in der Datenanalyse und im Machine Learning verwendet wird. t-SNE wurde von Laurens van der Maaten und Geoffrey Hinton entwickelt und ist eine Erweiterung der Stochastic Neighbor Embedding (SNE)-Methode.
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