Andere Kunden interessierten sich auch für
![Verbessertes System zur Erkennung von Eindringlingen mit Hilfe von maschinellen Lerntechniken]( "Verbessertes System zur Erkennung von Eindringlingen mit Hilfe von maschinellen Lerntechniken")
Verbessertes System zur Erkennung von Eindringlingen mit Hilfe von maschinellen Lerntechniken64,90 €![KREDITKARTENSICHERHEIT MITTELS RANDOM FOREST-ALGORITHMUS]( "KREDITKARTENSICHERHEIT MITTELS RANDOM FOREST-ALGORITHMUS")
KREDITKARTENSICHERHEIT MITTELS RANDOM FOREST-ALGORITHMUS43,90 €![Networking Nexus: Grundlagen und Innovationen in der Computerkonnektivität]( "Networking Nexus: Grundlagen und Innovationen in der Computerkonnektivität")
Networking Nexus: Grundlagen und Innovationen in der Computerkonnektivität43,90 €![Überbrückung der digitalen Kluft: Untersuchung der Rolle von KI, ML und Cybersicherheit]( "Überbrückung der digitalen Kluft: Untersuchung der Rolle von KI, ML und Cybersicherheit")
Überbrückung der digitalen Kluft: Untersuchung der Rolle von KI, ML und Cybersicherheit68,90 €![Grundlagen des Cloud Computing]( "Grundlagen des Cloud Computing")
Grundlagen des Cloud Computing50,90 €![Entwurf und Entwicklung von effizienten Algorithmen für sichere Kommunikation]( "Entwurf und Entwicklung von effizienten Algorithmen für sichere Kommunikation")
Entwurf und Entwicklung von effizienten Algorithmen für sichere Kommunikation68,90 €![Grundlagen des IoT im Gesundheitswesen]( "Grundlagen des IoT im Gesundheitswesen")
Grundlagen des IoT im Gesundheitswesen43,90 €
Beim maschinellen Lernen werden Modelle und Algorithmen entwickelt, die aus Daten lernen und Vorhersagen oder Urteile treffen können, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI). Beim maschinellen Lernen wird eine breite Palette wichtiger Algorithmen und Techniken eingesetzt. Eine Liste der Algorithmen des maschinellen Lernens ist unten aufgeführt: Support Vector Machine Algorithmus, Entscheidungsbaum-Klassifizierungsalgorithmus, Random Forest Algorithmus, Logistischer Regressionsalgorithmus, Linearer Regressionsalgorithmus, K-Nearest Neighbor (KNN) Algorithmus, Naïve Bayes Klassifizierungsalgorithmus, K-Means Clustering Algorithmus, XG-Boost Algorithmus. Diese Algorithmen werden in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt, z. B. in der Robotik, im Marketing, im Gesundheitswesen und im Finanzwesen, und sie bilden die Grundlage des maschinellen Lernens. Die Wahl des Algorithmus hängt von der Art des Problems, den Merkmalen der Daten und der verfügbaren Rechnerkapazität ab.