Maschinelles lernen: Unterschied zwischen den Versionen
Keine Bearbeitungszusammenfassung |
Keine Bearbeitungszusammenfassung |
||
| Zeile 5: | Zeile 5: | ||
== Grundlagen == | == Grundlagen == | ||
* | * '''Daten''': ML-Algorithmen benötigen große Mengen an Daten, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. | ||
* | * '''Algorithmen''': Es gibt verschiedene ML-Algorithmen, die für unterschiedliche Aufgaben geeignet sind. | ||
* | * '''Training''': Der Prozess, bei dem ein ML-Algorithmus aus Daten lernt. | ||
* | * '''Modell''': Das Ergebnis des Trainingsprozesses, das zur Vorhersage oder Entscheidungsfindung verwendet werden kann. | ||
== Arten des maschinellen Lernens == | == Arten des maschinellen Lernens == | ||
* | * '''Überwachtes Lernen (Supervised Learning)''': Der Algorithmus lernt aus gelabelten Daten, d.h. Daten, denen bereits die korrekten Ausgaben zugeordnet sind. | ||
* | * '''Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)''': Der Algorithmus lernt aus ungelabelten Daten und versucht, selbstständig Muster und Strukturen zu erkennen. | ||
* | * '''Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)''': Der Algorithmus lernt durch Interaktion mit einer Umgebung und erhält Belohnungen oder Strafen für seine Aktionen. | ||
== Probleme == | |||
Es gibt vielfältige Arten / Kategorien von Probleme die mit Hilfe von KI gelöst werden können, die häufigsten Kategorien sind: | |||
* '''Klassifikation''' | |||
: Hierbei geht es darum, Objekte oder Daten in vordefinierte Kategorien zu klassifizieren. | |||
* '''Regression''' | |||
: Hierbei geht es um die Vorhersage von numerischen Werten auf der Grundlage von Daten. | |||
* '''Clustering''' | |||
: Hierbei geht es darum, ähnliche Objekte oder Daten in Gruppen oder Cluster zu gruppieren. | |||
== Anwendungsbereiche == | == Anwendungsbereiche == | ||