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Was ist unüberwachtes maschinelles Lernen?
Unüberwachtes maschinelles Lernen (Unsupervised Machine Learning) bekommt der Algorithmus keine Beispieldaten, sondern Daten, aus denen der Algorithmus eigenständig interessante, versteckte Gruppen und Muster erkennen soll.
Welche Methoden eignen sich für maschinelles Lernen?
Methoden der „Knowledge Discovery in Databases“ können genutzt werden, um Lerndaten für „maschinelles Lernen“ zu produzieren oder vorzuverarbeiten. Im Gegenzug dazu finden Algorithmen aus dem maschinellen Lernen beim Data-Mining Anwendung.
Wie ist ein Wachstumsprozess mathematisch modelliert?
Ein Wachstumsprozess kann mathematisch als eine Differentialgleichung modelliert werden. Logistisches Wachstum besitzt die zugrunde liegende Differentialgleichung . Dabei bedeuten die einzelnen Parameter folgendes:
Was ist ein Wachstumsprozess?
Bei einem Wachstumsprozess betrachtest du das Verhalten einer bestimmten Kenngröße, oft Population genannt, im Verlauf der Zeit. Beispiele für Populationen sind die Anzahl an Bakterien in einem Behälter oder der Stand deines Bankkontos. Ein Wachstumsprozess kann mathematisch als eine Differentialgleichung modelliert werden.
Welche Algorithmen sind aus dem Bereich des maschinellen Lernens?
Verschiedene Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens lassen sich grob in zwei Gruppen einteilen: überwachtes Lernen (englisch supervised learning) und unüberwachtes Lernen (englisch unsupervised learning).
Wie geschieht die praktische Umsetzung von maschinellen Lernen?
Die praktische Umsetzung geschieht mittels Algorithmen. Verschiedene Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens lassen sich grob in zwei Gruppen einteilen: überwachtes Lernen (englisch supervised learning) und unüberwachtes Lernen (englisch unsupervised learning ).
Was ist ein maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen besteht aus verschiedenen Arten von maschinellen Lernmodellen, die verschiedene algorithmische Techniken verwenden. Abhängig von der Art der Daten und dem gewünschten Ergebnis kann eines von vier Lernmodellen genutzt werden: überwacht, unüberwacht, teilüberwacht oder bestärkend.
Was ist „Erfahrung“ für Maschinen?
Wenn wir mehr und mehr Beispiele von etwas erleben, wird unsere Fähigkeit, es zu kategorisieren und zu identifizieren, immer genauer. Für Maschinen wird „Erfahrung“ durch die Menge an Daten definiert, die eingegeben und zur Verfügung gestellt werden.