Ich entwickle Algorithmen und statistische Modelle, die es Computersystemen ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit dafür programmiert zu sein.
Es gibt verschiedene Arten von Machine-Learning-Aufgaben, darunter:
- Überwachtes Lernen: Beim überwachten Lernen wird das Modell mit gelabelten Daten trainiert, bei denen Eingabe- und Ausgabewerte vorliegen. Das Ziel ist es, eine Abbildungsfunktion vom Input zum Output zu erlernen.
- Unüberwachtes Lernen: Beim unüberwachten Lernen wird das Modell mit ungelabelten Daten trainiert, wobei das Ziel darin besteht, Muster oder Strukturen in den Daten zu entdecken, ohne vorheriges Wissen über die Ausgabe.
- Reinforcement Learning: Beim Reinforcement Learning lernt das Modell durch Interaktion mit der Umgebung und erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen. Das Ziel ist es, eine Strategie zu entwickeln, die den erwarteten kumulativen Reward im Laufe der Zeit maximiert.
- Semi-überwachtes Lernen: Beim semi-überwachten Lernen wird das Modell mit einer Kombination aus gelabelten und ungelabelten Daten trainiert, wobei die gelabelten Daten den Lernprozess lenken.
- Transfer Learning: Beim Transfer Learning wird ein auf einer Aufgabe trainiertes Modell genutzt, um die Leistung bei einer verwandten Aufgabe zu verbessern.