Data Science · 12. Januar 2018

Wer sind meine Nachbarn? Dieser Artikel beschreibt einen sehr einfachen Algorithmus für Klassifikationen, den k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus (kurz kNN). Wie bereits in den Grundzügen maschinellen Lernens erklärt, dienen Klassifikationen dazu, neue Daten in eine der gelernten Klassen einzuteilen. In diesem Artikel erfährst du die grundlegende Funktionsweise von kNN, sowie dessen Ein- und Ausgaben und Vor- und Nachteile. Viel Spaß beim Lernen!

Data Science · 29. Dezember 2017

Ein großer Bereich des maschinellen Lernens bilden die Klassifikationen. Das Modell einer Klassifikation wird mit Hilfe von bereits klassifizierten Daten trainiert. Das Ziel ist es, nicht klassifizierte Objekte zu bestimmen oder vorhersagen zu können. Eine sehr einfache und verbreitete Methode ist der Bayes-Algorithmus, oder auch Naive Bayes (engl.). Dieser Artikel beschreibt die grundlegende Funktionsweise dieser Methode, welche Annahmen sie trifft und welche Vor- bzw. Nachteile sie hat.

Data Science · 22. Dezember 2017

Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Viele sagen, dass sie in den kommenden zehn bis zwanzig Jahren den Menschen eine Menge Arbeit abnehmen wird. Sei es der First-Level Support in Callcentern oder eine schlaue Haushaltshilfe. Die Grundlage künstlicher Intelligenz ist das maschinelle Lernen. In diesem Artikel erfährst du dessen grundlegende Funktionsweise und Arten.