Überwachte und unüberwachte Lerntechniken für das Gesundheitswesen
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Maschinelles Lernen (ML) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (AI), der sich auf die Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen konzentriert, die es Computersystemen ermöglichen, zu lernen und ihre Leistung bei Aufgaben ohne explizite Programmierung zu verbessern. Im Kern geht es beim maschinellen Lernen um die Nutzung von Daten, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu treffen. Sie umfasst eine Vielzahl von Techniken, vom überwachten Lernen, bei dem Modelle auf gekennzeichneten Daten trainiert werden, bis zum unüberwachten Lernen, bei dem Algo...
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (AI), der sich auf die Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen konzentriert, die es Computersystemen ermöglichen, zu lernen und ihre Leistung bei Aufgaben ohne explizite Programmierung zu verbessern. Im Kern geht es beim maschinellen Lernen um die Nutzung von Daten, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu treffen. Sie umfasst eine Vielzahl von Techniken, vom überwachten Lernen, bei dem Modelle auf gekennzeichneten Daten trainiert werden, bis zum unüberwachten Lernen, bei dem Algorithmen versteckte Muster in nicht gekennzeichneten Daten erkennen. ML-Anwendungen erstrecken sich über verschiedene Bereiche, darunter Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Gesundheitsdiagnostik und prädiktive Analytik, und verändern grundlegend die Art und Weise, wie Computer autonom Wissen erwerben und sich an veränderte Umgebungen anpassen können.
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