Modell (Definition)

Über diesen Guide

Machine Learning (ML) zielt darauf ab, „Wissen“ aus „Erfahrung“ zu generieren, indem Lernalgorithmen aus Beispielen ein komplexes Modell entwickeln.

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Machine Learning: Was ist ein Modell?

Ein Modell im Sinne des Machine Learning beschreibt ein Verfahren, dass aus Eingabe-Werten in einem bestimmten Format (Texte, Zahlen, Vektoren) eine neue Erkenntnis errechnet. Der Unterschied zum „Algorithmus“ besteht darin, dass das Modell von mehreren internen Parametern abhĂ€ngt, die mit eine Trainings-Datensatz erst optimal „eingestellt“ werden mĂŒssen. ZusĂ€tzlich zu den Parametern, die vom Training feinjustiert werden, gibt es noch Konfigurationsparameter, die durch das Training nicht automatisch angepasst werden, die aber trotzdem eine Anpassung des Modells und damit dessen LeistungsfĂ€higkeit gewĂ€hrleisten. Bei diesen Parametern spricht man von Hyper-Parametern. Und das Suchen nach optimalen solcher Parameter nennt sich Hyper-Parameter-Tuning.

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Das war erfolgreich. Vielen Dank.
Hoppla. Da ist wohl etwas schief gelaufen. Bitte versuchen Sie es noch einmal.
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