Maschinelles Lernen

Gated Recurrent Units – Grundlegendes zum Verständnis

GRU, auch als Gated Recurrent Unit bezeichnet, wurde 2014 eingeführt, um das häufige Problem des verschwindenden Gradienten zu lösen, mit dem Programmierer konfrontiert waren. Viele betrachten die GRU auch als eine fortschrittliche Variante der LSTM, da sie ähnlich aufgebaut sind und hervorragende Ergebnisse liefern.  Gated Recurrent Units – Wie funktionieren sie? Wie bereits erwähnt, sind […]

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Datenbereinigung

Algorithmen des maschinellen Lernens können Daten sammeln, speichern und analysieren und ein wertvolles Ergebnis liefern. Diese Werkzeuge ermöglichen es Ihnen, den Zustand komplizierter und geclusterter Daten zu bewerten. Man kann auch sagen, dass maschinelles Lernen verschiedene Werkzeuge bietet, um komplexe Daten durch Segmentierung und Vereinfachung zu verstehen. Außerdem ermöglicht es Ihnen, Ihre Geschäftsaufgaben zu automatisieren […]

Maschinelles Lernen

One Hot Encoding

Die kategoriale Kodierung ist eine Technik zur Kodierung kategorialer Daten. Bei kategorischen Daten handelt es sich um Variablensätze, die Beschriftungsvariablen anstelle von numerischen Werten enthalten. Viele Algorithmen für maschinelles Lernen sind nicht in der Lage, kategorische Variablen zu verarbeiten. Daher ist es wichtig, die Daten in einer geeigneten Form zu kodieren, damit Sie diese Variablen […]

Maschinelles Lernen

Multikollinearität

Mit immer fortschrittlicheren Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning können Sie fast jedes Problem mit geeigneten Datensätzen lösen. Mit zunehmender Komplexität der Modelle werden diese jedoch immer schwieriger zu interpretieren. Wenn man über die Interpretierbarkeit der Modelle des maschinellen Lernens spricht, kommt einem als erstes die lineare Regression in den Sinn. Die lineare Regression […]

Maschinelles Lernen

Chi-Test

Bei der Entwicklung eines Modells für maschinelles Lernen können Sie auf zahlreiche Probleme stoßen. Ein häufiges Problem im Zusammenhang mit der Feature-Auswahl ist die Frage, wie relevant die Eingabefeatures für die prädiktive Ausgabe sind. Sie können statistische Tests verwenden, um zu verstehen, wie die Ausgabevariable von der Eingabevariable abhängt. Diese Tests sind hilfreich, wenn die […]

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Singulärwert-Zerlegung

Hauptkomponentenanalyse und Singulärwertzerlegung gehören zu den beiden gängigen Konzepten der linearen Algebra im maschinellen Lernen. Ist es nach dem Sammeln von Rohdaten möglich, die Struktur zu entdecken? Wenn wir zum Beispiel die Zinssätze der letzten Woche betrachten, gibt es dann eine Möglichkeit, Trends im Markt herauszufinden? Diese Fragen werden immer komplizierter, wenn wir große Datenmengen […]

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Relu Aktivierungsfunktion

Die Aktivierungsfunktion ist ein wesentliches Element beim Entwurf eines neuronalen Netzes. Die Wahl der Aktivierungsfunktion gibt Ihnen die vollständige Kontrolle über den Trainingsprozess des Netzwerkmodells. Nachdem Sie diese Funktionen in den versteckten Schichten hinzugefügt haben, wird das Modell effizient lernen. Die Art der Vorhersagen hängt von der Wahl der Aktivierungsfunktion ab. Daher sollten Sie die […]

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Confounding Variable

Confounding-Variable ist ein Begriff aus der Statistik, der für viele Menschen etwas verwirrend ist, da es sich um eine Methode handelt. Zunächst einmal haben verschiedene Forscher unterschiedliche Erklärungen für Confounding-Variablen. Auch wenn die Definition die gleiche ist, ist der Forschungskontext einigermaßen feldspezifisch. Daher wenden Experten in verschiedenen Branchen diese Technik für Lösungen auf einzigartige Weise […]

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Konfusionsmatrix

Der Klassifizierungsprozess hilft bei der Einteilung des Datensatzes in verschiedene Klassen. Ein Modell für maschinelles Lernen ermöglicht es Ihnen,: – Das Problem zu formulieren, – Sammeln Sie die Daten, – Hinzufügen der Variablen, – das Modell trainieren, – Messen Sie die Leistung, – Verbessern des Modells mit Hilfe der Kostenfunktion. Aber wie können wir die […]

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Merkmalstechnik

Jeder Algorithmus für maschinelles Lernen analysiert und verarbeitet Eingabedaten und erzeugt die Ausgaben. Die Eingabedaten enthalten Features in Spalten. Diese Spalten sind für die Kategorisierung strukturiert. Algorithmen benötigen einige Features und Merkmale, um richtig zu funktionieren. Hier sind die beiden Hauptziele des Feature Engineering: – Durch das Feature-Engineering wird die Leistung des Modells verbessert – […]

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