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Maschinelles LernenMaschinelles Lernen (ML) entwickelt, untersucht und verwendet statistische Algorithmen, auch Lernalgorithmen genannt. Lernalgorithmen können Lösungen für Probleme lernen, die zu kompliziert sind, um sie mit Regeln zu beschreiben, zu denen es aber viele Daten gibt, die als Beispiele für die gewünschte Lösung dienen können. Ein Lernalgorithmus bildet vorgegebene Beispieldaten auf ein mathematisches Modell ab. Dabei passt der Lernalgorithmus das Modell so an, dass es von den Beispieldaten auf neue Fälle verallgemeinern kann. Dieser Vorgang wird Training genannt. Nach dem Training ist der gefundene Lösungsweg im Modell gespeichert. Er wird nicht explizit programmiert. Das trainierte Modell kann für neue Daten Vorhersagen treffen oder Empfehlungen und Entscheidungen erzeugen. In der mathematischen Statistik bezeichnet man dieses Fachgebiet auch als statistisches Lernen. .. weiterlesen
Support Vector MachineEine Support Vector Machine [səˈpɔːt ˈvektə məˈʃiːn] dient als Klassifikator und Regressor. Eine Support Vector Machine unterteilt eine Menge von Objekten so in Klassen, dass um die Klassengrenzen herum ein möglichst breiter Bereich frei von Objekten bleibt; sie ist ein sogenannter Large Margin Classifier. .. weiterlesen