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.
weiterlesen…Kategorie: Maschinelles Lernen
Erstellung eines Maschinellen Lernmodells in 9 Schritten
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…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.
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