K-Means ist einer der bekanntesten und am häufigsten verwendeten Algorithmen im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenanalyse. Er wird hauptsächlich für Clustering-Aufgaben eingesetzt, bei denen es darum geht, Datenpunkte in Gruppen ähnlicher Objekte einzuteilen. In diesem Beitrag werden wir den K-Means-Algorithmus im Detail untersuchen, seine Anwendungen diskutieren und zeigen, wie er in Python implementiert werden kann.
weiterlesen…Kategorie: Maschinelles Lernen
Verstärkendes Lernen
Verstärkendes Lernen ist ein Bereich des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent lernt, wie er in einer bestimmten Umgebung durch die Durchführung von Aktionen bestimmte Belohnungen maximieren kann. Im Gegensatz zum Überwachten Lernen, bei dem der Algorithmus anhand von beschrifteten Beispielen lernt, wie er eine Aufgabe ausführen soll, und somit ein klares Ziel hat, muss der Verstärkende Lernalgorithmus das optimale Vorgehen in einer bestimmten Umgebung herausfinden.
weiterlesen…Überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem ein Algorithmus trainiert wird, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen. Dabei wird dem Algorithmus ein Datensatz mit bereits bekannten Eingaben und Ausgaben zur Verfügung gestellt, um ihn auf die Aufgabe vorzubereiten. Diese Eingaben werden als Merkmale bezeichnet und der Algorithmus muss lernen, wie er diese Merkmale verwenden kann, um genaue Ausgaben zu erzeugen.
weiterlesen…Unüberwachtes Lernen
Unüberwachtes maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen verwendet werden, um Muster und Beziehungen in ungelabelten Daten zu entdecken. Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem ein Modell auf der Grundlage von gelabelten Trainingsdaten erstellt wird, müssen beim unüberwachten Lernen die Muster und Beziehungen in den Daten selbst entdeckt werden. Unüberwachtes Lernen ist wichtig, weil es uns ermöglicht, Einblicke in Daten zu gewinnen, für die es keine vordefinierten Kategorien gibt oder für die das Etikettieren von Daten zu aufwendig oder unmöglich ist.
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.
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