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.

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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?

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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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