Grundlagen der Algorithmen des maschinellen Lernens

Beim maschinellen Lernen werden Modelle und Algorithmen entwickelt die aus Daten lernen und Vorhersagen oder Urteile treffen können ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI). Beim maschinellen Lernen wird eine breite Palette wichtiger Algorithmen und Techniken eingesetzt. Eine Liste der Algorithmen des maschinellen Lernens ist unten aufgeführt: Support Vector Machine Algorithmus Entscheidungsbaum-Klassifizierungsalgorithmus Random Forest Algorithmus Logistischer Regressionsalgorithmus Linearer Regressionsalgorithmus K-Nearest Neighbor (KNN) Algorithmus Naïve Bayes Klassifizierungsalgorithmus K-Means Clustering Algorithmus XG-Boost Algorithmus. Diese Algorithmen werden in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt z. B. in der Robotik im Marketing im Gesundheitswesen und im Finanzwesen und sie bilden die Grundlage des maschinellen Lernens. Die Wahl des Algorithmus hängt von der Art des Problems den Merkmalen der Daten und der verfügbaren Rechnerkapazität ab.