Wichtige Modell-Typen im Maschinellen Lernen
Modelle für Maschinelles Lernen werden nach Lernstil und Einsatzzweck kategorisiert. Jeder Typ hat spezifische Stärken und eignet sich für unterschiedliche Anwendungsfälle. Unsere Experten helfen Ihnen, die optimale Lösung für Ihre Herausforderung zu finden.
Überwachtes Lernen (Supervised Learning)
Diese Modelle werden mit gekennzeichneten Daten (Input-Output-Paaren) trainiert und eignen sich hervorragend für Prognosen und Klassifikationen. Typische Anwendungen umfassen Umsatzprognosen, Kundensegmentierung und Risikoanalysen.
Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)
Diese Modelle analysieren Muster in nicht gekennzeichneten Daten und sind ideal für Cluster-Analysen, Anomalieerkennung und Dimensionsreduktion großer Datensätze. Sie helfen, verborgene Strukturen in Ihren Daten zu entdecken.
Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)
Hierbei lernt ein Agent durch Interaktion mit seiner Umgebung, optimale Strategien zu entwickeln. Diese Modelle eignen sich besonders für autonome Systeme, Prozessoptimierung und adaptive Steuerungssysteme, wie beispielsweise für Drohen oder Windparks.
Tiefes Lernen (Deep Learning)
Diese fortschrittlichen Modelle nutzen mehrschichtige neuronale Netzwerke zur Verarbeitung komplexer Daten wie Bilder, Sprache und Text. Sie bilden die Grundlage für Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und komplexe Prognosesysteme.
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