Überwachtes Lernen, auch als überwachtes maschinelles Lernen bezeichnet, ist eine Unterkategorie von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz.
Es ist eine wenig kognitive Anwendung, die von Machine Learning deutlich profitieren kann. „Durch die Implementierung von Machine Learning kann die Finanzabteilung schneller und intelligenter arbeiten und dort ansetzen, wo die Technologie an ihre Grenzen kommt“, sagt Clayton....
Support Vector Regression (SVR) Die Support Vector Regression (SVR) ist eine Erweiterung der SVMs, die auf Regressionsprobleme angewendet wird (d.h. das Ergebnis ist kontinuierlich). Ähnlich wie lineare SVMs findet die SVR eine Hyperebene mit dem maximalen Abstand zwischen Datenpunkten und...
(z. B. Masse), die direkt gemessen werden kann, oder um eine Größe, die erst durch Berechnungen abgeleitet wird (z. B. Dichte), beziehungs- weise ist die Variable für Lernende quantifizierbar (z. B. Länge) oder handelt es sich um kategoriale Variablen (z. B. Material)?
Die meisten klassischen KI-Modellalgorithmen führen entweder eine Klassifizierung oder eine Regression durch. Einige sind für beides geeignet, und die meisten Foundation Models nutzen beide Arten von Funktionen. Diese Terminologie kann manchmal verwirrend sein. Die logistische Regression ist beispiel...
eine Vielzahl realer Probleme im großen Maßstab zu lösen, z. B. das Einordnen von Spam in einem anderen Ordner als dem Posteingang. Zu den Methoden des überwachten Lernens gehören neuronale Netze, Naive Bayes, lineare Regression, logistische Regression, Random Forest und Support ...
die eine Reihe von „Hauptkomponenten“ ergibt. Die erste Hauptkomponente ist die Richtung, die die Varianz des Datasets maximiert. Die zweite Hauptkomponente findet zwar auch die maximale Varianz in den Daten, hat aber keinerlei Korrelation zur ersten Hauptkomponente, so dass sich eine Rich...
eine Vielzahl realer Probleme im großen Maßstab zu lösen, z. B. das Einordnen von Spam in einem anderen Ordner als dem Posteingang. Zu den Methoden des überwachten Lernens gehören neuronale Netze, Naive Bayes, lineare Regression, logistische Regression, Random Forest und Support ...