Maschinelles Lernen
Ein Überblick über häufige Algorithmen sowie Beispielhafte Integration in einer C++ Anwendung
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Die wohl wichtigste Eigenschaft des Menschen ist die Fähigkeit des Lernens. Der Mensch hat gelernt, Feuer zu machen, Werkzeuge zu benutzen, Häuser zu bauen und Vieles mehr. Lernen bedeutet, neue Fähigkeiten anhand von Erfahrungen zu erlangen und das eigene verhalten daran anzupassen. Unter maschinellem Lernen verstehen wir die Simulation dieses menschlichen Lernprozesses durch Maschinen. Auf diese Weise können Maschinen für komplexe Aufgaben wie zum Beispiel der Datenanalyse effektiv eingesetzt werden. Es gibt eine Vielzahl unterschiedlicher Algorithmen des maschinellen Lernens, die alle ...
Die wohl wichtigste Eigenschaft des Menschen ist die Fähigkeit des Lernens. Der Mensch hat gelernt, Feuer zu machen, Werkzeuge zu benutzen, Häuser zu bauen und Vieles mehr. Lernen bedeutet, neue Fähigkeiten anhand von Erfahrungen zu erlangen und das eigene verhalten daran anzupassen. Unter maschinellem Lernen verstehen wir die Simulation dieses menschlichen Lernprozesses durch Maschinen. Auf diese Weise können Maschinen für komplexe Aufgaben wie zum Beispiel der Datenanalyse effektiv eingesetzt werden. Es gibt eine Vielzahl unterschiedlicher Algorithmen des maschinellen Lernens, die alle ihre ganz eigenen Vor- und Nachteile besitzen. Im Normalfall ist nicht sofort ersichtlich, welcher Algorithmus sich für den jeweils vorliegenden Anwendungsfall eignet. Diese Arbeit soll bei der Entscheidung helfen, indem sie die am häufigsten verwendeten Algorithmen vorstellt und den Versuch unternimmt, zu klären, in welchen Bereichen sie besonders gut geeignet sind.
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