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Ein Entscheidungsbaum ist ein überwacht lernender Algorithmus, der zur Entscheidungsfindung oder Vorhersage auf Basis von Eingabedaten verwendet wird. Er wird als baumartige Struktur dargestellt, bei der innere Knoten Tests, Zweige Ergebnisse und Blattknoten Klassenbezeichnungen oder Werte repräsentieren.
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungsfindungen im Laufe der Zeit ohne explizite Programmierung zu verbessern.
Semi-Supervised Learning (SSL) ist eine Machine-Learning-Technik, die sowohl gelabelte als auch ungelabelte Daten nutzt, um Modelle zu trainieren. Sie ist ideal, wenn die vollständige Kennzeichnung aller Daten unpraktisch oder kostspielig ist. SSL kombiniert die Stärken von überwachtem und unüberwachtem Lernen, um Genauigkeit und Generalisierbarkeit zu verbessern.
Überwachtes Lernen ist ein grundlegender Ansatz im maschinellen Lernen und in der künstlichen Intelligenz, bei dem Algorithmen aus gekennzeichneten Datensätzen lernen, um Vorhersagen oder Klassifizierungen zu treffen. Entdecken Sie den Prozess, die Typen, wichtige Algorithmen, Anwendungsbereiche und Herausforderungen.
Überwachtes Lernen ist ein grundlegendes Konzept der KI und des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen mit beschrifteten Daten trainiert werden, um genaue Vorhersagen oder Klassifikationen für neue, unbekannte Daten zu treffen. Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Komponenten, Typen und Vorteile.
