8 Einträge zum Thema:  Maschinelles Lernen

Eine Aktivierungsfunktion ist ein entscheidendes Element in neuronalen Netzwerken und wird verwendet, um die Ausgabe eines Neurons zu steuern. Ihr Hauptverwendungszweck besteht darin, die Aktivierung oder Hemmung von Neuronen zu modellieren, was zur Entstehung von komplexen Mustern und Funktionen in künstlichen neuronalen Netzwerken führt.

Backpropagation ist ein zentrales Konzept im Training neuronaler Netzwerke und dient dazu, die Gewichtungen der Netzwerkverbindungen anzupassen, um gewünschte Ausgabewerte zu erzielen. Der Hauptverwendungszweck besteht darin, Fehler zu minimieren und die Leistung des Netzwerks zu verbessern.

Data Mining bezieht sich auf den Prozess der Entdeckung von relevanten, bisher unbekannten Muster und Informationen aus großen Mengen von Daten. Der Hauptverwendungszweck besteht darin, wertvolle Erkenntnisse und Zusammenhänge zu gewinnen, die bei Entscheidungsfindungen, Vorhersagen und Optimierungen unterstützen.

Die Fehlerfunktion, auch als Verlustfunktion oder Kostenfunktion bekannt, ist ein zentrales Konzept in maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Ihr Hauptverwendungszweck besteht darin, die Differenz zwischen den vorhergesagten Werten eines Modells und den tatsächlichen Werten zu quantifizieren, um zu beurteilen, wie gut das Modell funktioniert.

Gelabelte Trainingsdaten sind Daten, die in einem maschinellen Lernsystem verwendet werden, um ein Modell zu trainieren, wobei jede Eingabe mit einer entsprechenden Ausgabe oder Zielkategorie versehen ist. Das Label ist im Wesentlichen die korrekte Antwort oder Information, die dem Modell mitgeteilt wird, damit es aus den Daten lernen kann.

Transferlernen ist eine Technik im maschinellen Lernen, bei der ein Modell, das für eine bestimmte Aufgabe trainiert wurde, auf eine andere, verwandte Aufgabe übertragen wird. Der Hauptverwendungszweck besteht darin, das Training eines Modells für eine neue Aufgabe zu beschleunigen und die Leistung in Situationen mit begrenzten Daten zu verbessern.

Überwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Modell anhand von gelabelten Trainingsdaten trainiert wird, wobei für jede Eingabe eine entsprechende Ausgabe bekannt ist. Der Hauptverwendungszweck besteht darin, Modelle zu entwickeln, die in der Lage sind, Muster zu erkennen und genaue Vorhersagen für neue, nicht gelabelte Daten zu treffen.

Verstärkendes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Agent Aktionen in einer bestimmten Umgebung ausführt und durch Belohnungen oder Bestrafungen für seine Handlungen lernen kann. Der Hauptverwendungszweck besteht darin, selbstlernende Modelle zu erstellen, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben zu bewältigen, indem sie durch Interaktion mit ihrer Umgebung lernen.