Was sind die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens in der Programmierung?
Das maschinelle Lernen (Machine Learning) ist eine Disziplin der Künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, ohne explizit programmiert zu werden. Dies wird durch Algorithmen erreicht, um Daten zu verarbeiten und Ergebnisse zu generieren. Die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens umfassen: 1. Modelle: Sie sind die mathematische Darstellung, die den Algorithmus des maschinellen Lernens verwendet, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen. 2. Trainingsdaten: Sie sind die Daten, die zur Ausbildung des Modells verwendet werden. 3. Verlustfunktion: Es ist die Funktion, die verwendet wird, um den Fehler zwischen Modellvorhersagen und realen Werten zu messen. 4. Optimierung: Es ist der Prozess der Auswahl der besten Werte von Modellparametern, um die Verlustfunktion zu minimieren. 5. Auswertung: Es ist der Prozess der Messung der Modellgenauigkeit in Daten, die nicht während des Trainings verwendet wurden. 6. Überholung: Es ist ein Problem, das auftritt, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu gut lernt und nicht gut auf neue Daten generalisiert. 7. Funktionalisierung: Es ist eine Technik, die verwendet wird, um Überanpassungen zu vermeiden, die Komplexität des Modells zu begrenzen. 8. Es ist eine automatische Lerntechnik, in der das Modell trainiert wird, um Vorhersagen zu