Beschreibung der Kategorie “Grundlagen”
Optimierung ist eine Schlüsselkomponente des Maschinellen Lernens, die erlaubt, Modelle basierend auf Daten zu trainieren. Sie arbeitet meist im Hintergrund, ist jedoch gerade bei hochkomplexen Lernproblemen und schwieriger Datenlage wichtig.
Im Maschinellen Lernen gibt es verschiedene Paradigmen, nach denen Algorithmen trainiert werden. Sie unterscheiden sich in der Auswahl der Trainingsdaten und in der Art und Häufigkeit des Feedbacks während der Trainingsphase.
Maschinelles Lernen ist längst zum festen Bestandteil unserer Welt geworden, sie verändert unser Leben und die Gesellschaft. Wir erklären hier die grundlegenden Begriffe und Konzepte dieser neuartigen Technologie.
