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Boosting ist eine Machine-Learning-Technik, die die Vorhersagen mehrerer schwacher Lerner kombiniert, um einen starken Lerner zu erzeugen, die Genauigkeit zu verbessern und komplexe Daten zu verarbeiten. Erfahren Sie mehr über wichtige Algorithmen, Vorteile, Herausforderungen und reale Anwendungen.
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.
Der Gradientenabstieg ist ein grundlegender Optimierungsalgorithmus, der in Machine Learning und Deep Learning weit verbreitet ist, um Kosten- oder Verlustfunktionen durch iterative Anpassung der Modellparameter zu minimieren. Er ist entscheidend für die Optimierung von Modellen wie neuronalen Netzen und wird in Formen wie Batch-, Stochastischem- und Mini-Batch-Gradientenabstieg implementiert.
Q-Lernen ist ein grundlegendes Konzept der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens, insbesondere im Bereich des bestärkenden Lernens. Es ermöglicht Agenten, durch Interaktion und Rückmeldung in Form von Belohnungen oder Strafen optimale Handlungen zu erlernen und so die Entscheidungsfindung im Laufe der Zeit zu verbessern.
Reinforcement Learning (RL) ist eine Methode zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen, bei der ein Agent durch Ausführen von Aktionen und Erhalten von Feedback lernt, Entscheidungen zu treffen. Das Feedback, in Form von Belohnungen oder Strafen, leitet den Agenten dazu an, seine Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. RL wird häufig in den Bereichen Gaming, Robotik, Finanzen, Gesundheitswesen und autonome Fahrzeuge eingesetzt.
Verstärkendes Lernen (RL) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das sich auf das Trainieren von Agenten konzentriert, um Entscheidungsfolgen in einer Umgebung zu treffen. Dabei werden optimale Verhaltensweisen durch Rückmeldungen in Form von Belohnungen oder Strafen erlernt. Entdecken Sie zentrale Konzepte, Algorithmen, Anwendungsgebiete und Herausforderungen des RL.
