
Boosting
Boosting ist eine Machine-Learning-Technik, die die Vorhersagen mehrerer schwacher Lerner kombiniert, um einen starken Lerner zu erzeugen, die Genauigkeit zu ve...
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Ein Entscheidungsbaum ist ein überwacht lernender Algorithmus, der zur Entscheidungsfindung oder Vorhersage auf Basis von Eingabedaten verwendet wird. Er wird a...
Der Gradientenabstieg ist ein grundlegender Optimierungsalgorithmus, der in Machine Learning und Deep Learning weit verbreitet ist, um Kosten- oder Verlustfunkt...
Q-Lernen ist ein grundlegendes Konzept der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens, insbesondere im Bereich des bestärkenden Lernens. Es ermög...
Reinforcement Learning (RL) ist eine Methode zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen, bei der ein Agent durch Ausführen von Aktionen und Erhalten von Feedb...
Verstärkendes Lernen (RL) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das sich auf das Trainieren von Agenten konzentriert, um Entscheidungsfolgen in einer Umg...