Die Support Vector Machine ist eine häufig verwendete Methode zum überwachten Lernen, welche insbesondere Anwendung in der Klassifikation von Bild- und Textdaten findet. Dieser Beitrag geht auf ihre Funktionsweise ein.
Klassifikation ist eines der fundamentalen Denkwerkzeuge im ML. Mit ihm können existierende Lösungen auf neue Probleme übertragen werden. Klassifikatoren lernen, aus Daten Muster zu erkennen und so Daten verschiedenen Klassen zuzuordnen.
Feindliche Angriffe auf Vorhersagemodelle des Maschinellen Lernens, zum Beispiel beim autonomen Fahren, könnten zu großem (Personen-)Schaden führen. Mit Hilfe von Abwehrmechanismen können ML-Modelle geschützt und ihre Robustheit gegenüber Angriffen erhöht werden.
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.
