Machine Learning leicht erklärt: Konzepte und Praxis
Machine Learning leicht erklärt: Konzepte und Praxis Machine Learning hilft Computern, Muster in Daten zu erkennen und daraus Vorhersagen zu treffen. Das klingt oft kompliziert, doch grundlegend geht es um drei Dinge: Daten, Modelle und Auswertung. Mit klaren Beispielen wird deutlich, wie diese Bausteine zusammenwirken. Grundlagen Daten bestehen aus Merkmalen (Features) und einer Zielvariable (Label). Beim überwachten Lernen versucht ein Modell, eine Zuordnung von Merkmalen zu Labels zu finden. Ohne Labeln spricht man von unüberwachtem Lernen, dort entdeckt das Modell Muster wie Gruppen oder Cluster in den Daten. ...