Ich werde Analytics für Erfolg nutzen

1. Semi-überwachtes Lernen: Semi-überwachtes Lernen kombiniert Elemente aus überwachten und unüberwachten Lernmethoden. Es nutzt eine kleine Menge gelabelter Daten zusammen mit einer großen Menge ungelabelter Daten, um die Lerngenauigkeit zu verbessern.
2. Reinforcement Learning: Reinforcement Learning beinhaltet das Training von Agenten, um sequenzielle Entscheidungen durch Interaktion mit einer Umgebung zu treffen. Der Agent lernt, indem er Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen für seine Aktionen erhält, mit dem Ziel, die kumulativen Belohnungen im Laufe der Zeit zu maximieren.

Machine-Learning-Algorithmen können weiter nach ihrer Funktionalität kategorisiert werden, zum Beispiel:

• Regression: Vorhersage kontinuierlicher Ergebnisse.
• Klassifikation: Vorhersage diskreter Ergebnisse oder Zuordnung von Labels zu Datenpunkten.
• Clustering: Gruppierung ähnlicher Datenpunkte basierend auf ihren Merkmalen.
• Dimensionsreduktion: Verringerung der Anzahl der Merkmale in einem Datensatz bei gleichzeitiger Erhaltung wichtiger Informationen.

Beliebte Machine-Learning-Algorithmen sind lineare Regression, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines, k-nächste Nachbarn, neuronale Netze und Deep-Learning-Modelle wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs).