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Über diesen Service
- Überwachtes Lernen: Beim überwachten Lernen wird der Algorithmus auf einem gekennzeichneten Datensatz trainiert, bei dem jeder Eingabedatenpunkt mit einem entsprechenden Ziel-Label verbunden ist. Das Ziel ist es, eine Abbildung von Eingaben auf Ausgaben zu lernen, damit der Algorithmus das richtige Label für neue, unbekannte Daten vorhersagen kann.
- Unüberwachtes Lernen: Beim unüberwachten Lernen werden Algorithmen auf unlabeled Daten trainiert, wobei es darum geht, Muster, Strukturen oder Beziehungen innerhalb der Daten zu entdecken. Clustering und Dimensionsreduktion sind häufige Aufgaben im unüberwachten Lernen.
- Halbüberwachtes Lernen: Halbüberwachtes Lernen kombiniert Elemente aus überwachten und unüberwachten Lernen. Es nutzt eine kleine Menge gekennzeichneter Daten zusammen mit einer großen Menge unlabeled Daten, um die Lerngenauigkeit zu verbessern.
- Reinforcement Learning: Beim Reinforcement Learning lernt ein Agent, mit einer Umgebung zu interagieren, um ein Ziel zu erreichen, indem er Aktionen ausführt und Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen erhält. Der Agent lernt, seine Aktionen zu optimieren, um die kumulative Belohnung im Laufe der Zeit zu maximieren.
- Tiefes Lernen: Tiefes Lernen ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das neuronale Netze mit mehreren Schichten verwendet.
Expertise:
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