Maschinelles lernen
Definition
Ein Computerbereich, der mit strukturierten Daten als Eingaben, einem Modell zum Trainieren dieser Daten und dem Entdecken von Mustern im Datensatz beginnt, häufig mit dem Ziel, Ausgaben auf der Grundlage dieser Muster zu generieren.
Was ist der Unterschied zwischen KI, ML und DL?
ML (Maschinelles Lernen) ist eine Teilmenge der KI (künstliche Intelligenz).
DL (tiefe Lernen) ist eine Art des maschinellen Lernens, bei der Gemeinsamkeiten und Unterschiede in einem Datensatz abgeleitet werden können, ohne diese Unterschiede explizit zu kennzeichnen oder zu kategorisieren. Deep Learning gilt als „unüberwachte“ Technik des maschinellen Lernens.
Was ist der Hauptzweck des maschinellen Lernens, einfach ausgedrückt?
Ziel ist es, Beziehungen, Muster und Wahrscheinlichkeiten in Datensätzen zu erkennen und auf der Grundlage dieser Beziehungen Lösungen anzubieten.
Was sind die 4 Grundlagen des maschinellen Lernens?
Zu den vier Arten des maschinellen Lernens gehören:
- Überwachtes Lernen
- Unbeaufsichtigtes Lernen
- Halbüberwachtes Lernen
- Verstärkung lernen