Video: Was ist maschinelles Lernen im Detail?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Maschinelles Lernen ist eine Anwendung der künstlichen Intelligenz (KI), die Systemen die Fähigkeit bietet, automatisch aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen konzentriert sich auf die Entwicklung von Computerprogrammen, die auf Daten zugreifen und diese für sich lernen können.
Was ist dann maschinelles Lernen und seine Arten?
Maschinelles Lernen ist in drei untergeordnet Typen : Beaufsichtigt Lernen - Trainiere mich! Unbeaufsichtigt Lernen – Ich bin autark in Lernen . Verstärkungslernen - Mein Leben, meine Regeln!
Man kann sich auch fragen, was ist maschinelles Lernen und warum ist es wichtig? Der iterative Aspekt von maschinelles Lernen ist wichtig denn wenn Modelle neuen Daten ausgesetzt sind, können sie sich selbstständig anpassen. Sie lernen aus früheren Berechnungen, um zuverlässige, wiederholbare Entscheidungen und Ergebnisse zu erzielen. Es ist eine Wissenschaft, die nicht neu ist – aber eine neue Dynamik gewonnen hat.
Was ist also maschinelles Lernen und wie funktioniert es?
Maschinelles Lernen ist eine Datenanalysetechnik, die Computern beibringt, tun was für Mensch und Tier selbstverständlich ist: Aus Erfahrung lernen. Maschinelles Lernen Algorithmen verwenden Rechenmethoden, um Informationen direkt aus Daten zu „lernen“, ohne sich auf eine vorgegebene Gleichung als Modell zu verlassen.
Was sind die Grundlagen des maschinellen Lernens?
Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der KI, in der die Maschine ist darauf trainiert, aus seinen bisherigen Erfahrungen zu lernen. Die Erfahrungen aus der Vergangenheit werden durch die gesammelten Daten entwickelt. Dann kombiniert es mit Algorithmen wie Naive Bayes, Support Vector Maschine (SVM), um die endgültigen Ergebnisse zu liefern.
Empfohlen:
Welche Sprache ist die beste für maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein wachsender Bereich der Informatik und mehrere Programmiersprachen unterstützen ML-Frameworks und -Bibliotheken. Unter allen Programmiersprachen ist Python die beliebteste Wahl, gefolgt von C++, Java, JavaScript und C#
Warum Sie maschinelles Lernen lernen sollten
Das bedeutet, dass Sie Tonnen von Daten analysieren, Werte extrahieren und Erkenntnisse daraus gewinnen und diese Informationen später nutzen können, um ein Modell für maschinelles Lernen zu trainieren, um Ergebnisse vorherzusagen. In vielen Organisationen arbeitet ein Ingenieur für maschinelles Lernen häufig mit einem Datenwissenschaftler zusammen, um eine bessere Synchronisierung von Arbeitsergebnissen zu erzielen
Ist maschinelles Lernen unbeaufsichtigt?
Unüberwachtes Lernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der Sie das Modell nicht überwachen müssen. Unüberwachtes maschinelles Lernen hilft Ihnen, alle Arten von unbekannten Mustern in Daten zu finden. Clustering und Assoziation sind zwei Arten des unüberwachten Lernens
Was soll ich für maschinelles Lernen lernen?
Es wäre besser, wenn Sie sich ausführlich über das folgende Thema informieren, bevor Sie mit dem Erlernen des maschinellen Lernens beginnen. Wahrscheinlichkeitstheorie. Lineare Algebra. Graphentheorie. Optimierungstheorie. Bayessche Methoden. Infinitesimalrechnung. Multivariate Berechnung. Und Programmiersprachen und Datenbanken wie:
Warum müssen wir maschinelles Lernen lernen?
Der iterative Aspekt des maschinellen Lernens ist wichtig, denn wenn Modelle neuen Daten ausgesetzt sind, können sie sich unabhängig anpassen. Sie lernen aus früheren Berechnungen, um zuverlässige, wiederholbare Entscheidungen und Ergebnisse zu erzielen. Eine Wissenschaft, die nicht neu ist – aber eine neue Dynamik gewonnen hat