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Anaconda ist eine umfassende, quelloffene Distribution von Python und R, die entwickelt wurde, um das Paketmanagement und die Bereitstellung für wissenschaftliches Rechnen, Data Science und maschinelles Lernen zu vereinfachen. Entwickelt von Anaconda, Inc., bietet sie eine robuste Plattform mit Tools für Data Scientists, Entwickler und IT-Teams.
Das angepasste R-Quadrat ist ein statistisches Maß, das zur Bewertung der Güte der Anpassung eines Regressionsmodells verwendet wird. Es berücksichtigt die Anzahl der Prädiktoren, um Überanpassung zu vermeiden und eine genauere Beurteilung der Modellleistung zu ermöglichen.
Erkunden Sie Bias in KI: Verstehen Sie dessen Ursachen, Auswirkungen auf das maschinelle Lernen, praxisnahe Beispiele und Strategien zur Minderung, um faire und zuverlässige KI-Systeme zu entwickeln.
BigML ist eine Machine-Learning-Plattform, die darauf ausgelegt ist, die Erstellung und Bereitstellung von Vorhersagemodellen zu vereinfachen. Gegründet im Jahr 2011, ist es ihr Ziel, Machine Learning für alle zugänglich, verständlich und erschwinglich zu machen. Sie bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und leistungsstarke Tools zur Automatisierung von Machine-Learning-Workflows.
Data Mining ist ein anspruchsvoller Prozess, bei dem große Mengen an Rohdaten analysiert werden, um Muster, Zusammenhänge und Erkenntnisse zu entdecken, die Unternehmensstrategien und -entscheidungen beeinflussen können. Durch den Einsatz fortschrittlicher Analytik hilft es Organisationen, Trends vorherzusagen, das Kundenerlebnis zu verbessern und die betriebliche Effizienz zu steigern.
Datenbereinigung ist der entscheidende Prozess zur Erkennung und Behebung von Fehlern oder Inkonsistenzen in Daten, um deren Qualität zu verbessern und Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit für Analysen und Entscheidungsfindung sicherzustellen. Entdecken Sie zentrale Prozesse, Herausforderungen, Tools sowie die Rolle von KI und Automatisierung bei einer effizienten Datenbereinigung.
Die Dimensionsreduktion ist eine entscheidende Technik in der Datenverarbeitung und im maschinellen Lernen, bei der die Anzahl der Eingabevariablen in einem Datensatz reduziert wird, während wesentliche Informationen erhalten bleiben, um Modelle zu vereinfachen und die Leistung zu steigern.
Ein Entscheidungsbaum ist ein leistungsstarkes und intuitives Werkzeug für Entscheidungsfindung und prädiktive Analysen, das sowohl bei Klassifizierungs- als auch bei Regressionsaufgaben eingesetzt wird. Seine baumartige Struktur macht ihn leicht interpretierbar und er findet breite Anwendung in Machine Learning, Finanzen, Gesundheitswesen und mehr.
Entdecken Sie, wie Feature Engineering und Extraktion die Leistung von KI-Modellen verbessern, indem Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umgewandelt werden. Lernen Sie wichtige Techniken wie Feature-Erstellung, Transformation, PCA und Autoencoder kennen, um Genauigkeit und Effizienz in ML-Modellen zu steigern.
Die Fläche unter der Kurve (AUC) ist eine grundlegende Kennzahl im maschinellen Lernen, die zur Bewertung der Leistungsfähigkeit von binären Klassifikationsmodellen verwendet wird. Sie quantifiziert die Fähigkeit eines Modells, zwischen positiven und negativen Klassen zu unterscheiden, indem sie die Fläche unter der Receiver Operating Characteristic (ROC)-Kurve berechnet.
Google Colaboratory (Google Colab) ist eine cloudbasierte Jupyter-Notebook-Plattform von Google, die es Nutzern ermöglicht, Python-Code im Browser auszuführen, mit kostenlosem Zugriff auf GPUs/TPUs – ideal für Machine Learning und Data Science.
Gradient Boosting ist eine leistungsstarke Ensemble-Methode des maschinellen Lernens für Regression und Klassifikation. Sie baut Modelle sequenziell auf, typischerweise mit Entscheidungsbäumen, um Vorhersagen zu optimieren, die Genauigkeit zu verbessern und Überanpassung zu verhindern. Weit verbreitet in Data-Science-Wettbewerben und Geschäftslösungen.
Jupyter Notebook ist eine Open-Source-Webanwendung, die es Nutzern ermöglicht, Dokumente mit ausführbarem Code, Gleichungen, Visualisierungen und erklärendem Text zu erstellen und zu teilen. Weit verbreitet in Data Science, Machine Learning, Bildung und Forschung, unterstützt es über 40 Programmiersprachen und die nahtlose Integration mit KI-Tools.
K-Means-Clustering ist ein beliebter unüberwachter Machine-Learning-Algorithmus zur Aufteilung von Datensätzen in eine vordefinierte Anzahl von unterschiedlichen, nicht überlappenden Clustern, indem die Summe der quadrierten Abstände zwischen Datenpunkten und ihren Cluster-Zentroiden minimiert wird.
Der k-nächste Nachbarn (KNN) Algorithmus ist ein nichtparametrischer, überwachter Lernalgorithmus, der für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben im maschinellen Lernen verwendet wird. Er sagt Ergebnisse voraus, indem er die 'k' nächsten Datenpunkte findet, Distanzmetriken und Mehrheitsentscheidungen nutzt und ist für seine Einfachheit und Vielseitigkeit bekannt.
Kaggle ist eine Online-Community und Plattform für Data Scientists und Machine-Learning-Ingenieure, um zusammenzuarbeiten, zu lernen, an Wettbewerben teilzunehmen und Erkenntnisse auszutauschen. Seit der Übernahme durch Google im Jahr 2017 dient Kaggle als Zentrum für Wettbewerbe, Datensätze, Notebooks und Bildungsressourcen und fördert Innovation und Kompetenzentwicklung im Bereich KI.
Die kausale Inferenz ist ein methodischer Ansatz, um Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen Variablen zu bestimmen. Sie ist in den Wissenschaften entscheidend, um Kausalmechanismen jenseits von Korrelationen zu verstehen und Herausforderungen wie Störvariablen zu begegnen.
Ein KI-Datenanalyst verbindet traditionelle Datenanalysefähigkeiten mit Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML), um Erkenntnisse zu gewinnen, Trends vorherzusagen und die Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen zu verbessern.
Ein KI-Klassifizierer ist ein Machine-Learning-Algorithmus, der Eingabedaten Klassenlabels zuweist und Informationen auf Basis von erlernten Mustern aus historischen Daten in vordefinierte Klassen kategorisiert. Klassifizierer sind grundlegende Werkzeuge in KI und Data Science und treiben die Entscheidungsfindung in vielen Branchen voran.
Die lineare Regression ist eine grundlegende Analysetechnik in der Statistik und im maschinellen Lernen, die die Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen modelliert. Aufgrund ihrer Einfachheit und Interpretierbarkeit ist sie grundlegend für prädiktive Analysen und Datenmodellierung.
Eine Machine-Learning-Pipeline ist ein automatisierter Workflow, der die Entwicklung, das Training, die Evaluierung und den Einsatz von Machine-Learning-Modellen rationalisiert und standardisiert, indem Rohdaten effizient und skalierbar in umsetzbare Erkenntnisse verwandelt werden.
Model Drift, auch Modellverfall genannt, bezeichnet den Rückgang der Vorhersagegenauigkeit eines Machine-Learning-Modells im Laufe der Zeit aufgrund von Veränderungen in der realen Umgebung. Erfahren Sie mehr über Typen, Ursachen, Erkennungsmethoden und Lösungen für Model Drift in KI und Machine Learning.
Die Modell-Verkettung ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der mehrere Modelle sequenziell miteinander verbunden werden, sodass die Ausgabe eines Modells als Eingabe für das nächste Modell dient. Dieser Ansatz verbessert die Modularität, Flexibilität und Skalierbarkeit für komplexe Aufgaben in KI, LLMs und Unternehmensanwendungen.
NumPy ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die für numerische Berechnungen unerlässlich ist und effiziente Array-Operationen und mathematische Funktionen bereitstellt. Sie bildet die Grundlage für wissenschaftliches Rechnen, Data Science und Machine-Learning-Workflows, indem sie eine schnelle, groß angelegte Datenverarbeitung ermöglicht.
Pandas ist eine Open-Source-Bibliothek für Datenmanipulation und -analyse in Python, bekannt für ihre Vielseitigkeit, robuste Datenstrukturen und Benutzerfreundlichkeit im Umgang mit komplexen Datensätzen. Sie ist ein Grundpfeiler für Datenanalysten und Data Scientists und unterstützt effiziente Datenbereinigung, -transformation und -analyse.
Prädiktive Modellierung ist ein anspruchsvoller Prozess in der Datenwissenschaft und Statistik, der zukünftige Ergebnisse durch die Analyse historischer Datenmuster vorhersagt. Es werden statistische Techniken und Machine-Learning-Algorithmen eingesetzt, um Modelle zur Prognose von Trends und Verhaltensweisen in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Marketing zu erstellen.
Scikit-learn ist eine leistungsstarke Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen in Python, die einfache und effiziente Werkzeuge für die prädiktive Datenanalyse bietet. Sie wird von Data Scientists und Anwendern des maschinellen Lernens weltweit genutzt und stellt eine breite Palette von Algorithmen für Klassifikation, Regression, Clustering und mehr zur Verfügung – nahtlos integriert im Python-Ökosystem.
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.
