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20 Computer&AUTOMATION · PORTRÄT EINER BRANCHE 2020 21 ● Regressionstechniken sagen kontinuierliche Ausgänge voraus etwa Temperaturänderungen oder Schwankungen des Energiebedarfs Typische Anwendungen sind die Vorhersage von Stromlasten und der algorithmische Handel Regressionstechniken werden im Fall von Datenbereichen beziehungsweise Datenspektren verwendet oder wenn der Ausgang eine reelle Zahl ist wie eine Temperatur oder die Zeit bis zum Ausfall eines Geräts Nicht überwachtes Machine Learning findet Muster oder innere Strukturen in Daten Es wird verwendet um Rückschlüsse aus unter Umständen sehr großen Datenmengen zu ziehen Die Eingabedaten sind nicht gekennzeichnet und es existieren keine klassifizierten Ausgabedaten mit denen ein Modell trainiert werden könnten Clustering ist die häufigste Technik des nicht überwachten Lernens Es wird für explorative Datenanalysen verwendet um verborgene Muster oder Gruppierungen in Daten zu finden Anwendungen für die Clusteranalyse sind beispielsweise Gensequenzanalyse Marktforschung und Objekterkennung Deep Learning Eine spezialisierte Form von ML Deep Learning ist eine spezialisierte Form des Machine Learning mit dem Computer die Fähigkeit erwerben aus Beispielen zu lernen Anders als beim klassischen Machine Learning wo erst aussagekräftige Merkmale oder Features aus den Daten gewonnen werden müssen erlernt beim Deep Learning ein Computermodell die Durchführung von Klassifikationsaufgaben direkt aus den unstrukturierten Rohdaten wie Bildern Text oder akustischen Daten Foto Pixabay CCD