Machine Learning Methoden – Teil 2/3: Classification & Regression

Eine der Klassen von Machine Learning Methoden ist Supervised Learning. In Teil 2/3 unseres Überblicks geht es darum um Classification und Regression.

Wie bereits im ersten Teil der Serie über Machine Learning Methoden angedeutet, handelt es sich bei Classification und Regression um die beiden klassischen Machine Learning Methoden im Bereich Supervised Machine Learning. Der zweite Teil der Serie beschäftigt sich darum mit Classification- und Regression-Algorithmen.

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Machine Learning Methoden – ein Überblick. Teil 1/3

Es gibt heute eine immer größere Zahl von Machine Learning Methoden. Doch welche Methode passt zu welchem Zweck? Ein umfassender Überblick. Teil 1/3.

Machine Learning steht aktuell im Zentrum vieler Data Science Projekte. In Teil 1 unserer dreiteiligen Artikel-Serie erfahren Sie alles, was Sie über die Machine Learning Methoden ganz allgemein wissen müssen. Mit den speziellen Einzelmethoden beschäftigen sich dann die nächsten beiden Teile der Serie.

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Big Data – vom Buzzword zum Standard. Grundlagen, Methoden & Erfolgsfaktoren.

Big Data ist heute im Zentrum von Unternehmen angekommen. Die Mehrheit der Unternehmen priorisieren das Thema. Alles über Methoden und Erfolgsfaktoren.

Big Data ist längst aus dem berühmten Hype-Cycle von Gartner verschwunden und gehört vielleicht auch nicht mehr zu den beliebtesten Buzzwords. Dennoch ist Big Data nach wie vor eines der wichtigsten Themen in Data-Science-Projekten. Umso wichtiger ist es, immer wieder nach aktuellen Technologien, den Chancen sowie den Erfolgs– und Risikofaktoren zu fragen.

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Wie Künstliche Neuronale Netze die Erfolge des Maschinellen Lernen ermöglichen.

Künstliche Neuronale Netze sind verantwortlich für den Erfolg von Machine Learning.

Künstliche Neuronale Netze oder kurz KNN sind, einfach ausgedrückt, Einheiten zur Informationsverarbeitung. Dabei ist ihr Funktionsprinzip so effektiv, dass sie zu einer der Grundlagen für die Entwicklung Künstlicher Intelligenz wurden – besser gesagt von Maschinellem Lernen. Ihre Besonderheit ist, dass sie nicht auf eine vorab festgelegte, immer gleiche Art und Weise funktionieren – etwa wie ein Taschenrechner –, sondern dass sie lernfähig sind. Darum können sie Eingaben als Grundlage für Berechnungen verarbeiten, die für sich genommen nicht eindeutig sind. Erst in Kombination mit vielen anderen Faktoren liefern sie ein eindeutiges Ergebnis wie beispielsweise bei der Auswertung von Symptomen zur Diagnose von Krankheiten. Link-Tipp: Sie interessieren sich für Machine Learning? Werfen Sie hier einen […]

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Wie Maschinen sehen lernen – Verfahren zur Bilderkennung

Bilderkennung: Maschinen lernen sehen durch Methoden wie etwa Machine Learning.

Dank neuer intelligenter Analyseverfahren zur Bilderkennung können visuelle Informationen, die eine enorme Quelle für unerschlossenes Wissen darstellen, zugänglich gemacht werden. Dadurch lassen sich zahlreiche Use Cases umsetzen, die auf Verfahren wie „Computer Vision“ beziehungsweise „Image Recognition“ basieren.

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Erstes Schulungszentrum für Künstliche Intelligenz und Data Science in Deutschland eröffnet

Alexander Thamm Data Academy

Die neue Data Academy in München startet mit einem professionellen Seminarprogramm für Machine Learning, Data Science und Programmiersprachen. Außerdem können Unternehmen über die neuen „Recruiting Services“ das Assessment Center für Fachkräfte an die Alexander Thamm GmbH übertragen. Artificial Intelligence, Data Science und Machine Learning sind Themen, die bereits heute eine wichtige Rolle in deutschen Unternehmen spielen. Berufsbilder verändern sich und der Bedarf an Fachkräften wächst rasant. Die neue Data Academy der Data-Beratung Alexander Thamm GmbH in München greift diesen Bedarf auf und bietet ab sofort ein breites Aus- und Weiterbildungsprogramm an. Schulungen und Seminare, Data Trainingscamps und individuelle Coachings werden […]

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