Künstliche Intelligenz (KI) ist ein breites Feld der Informatik, das sich mit der Entwicklung von Systemen beschäftigt, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche... [mehr]
Trainingsparameter sind Einstellungen und Werte, die während des Trainings eines maschinellen Lernmodells festgelegt werden, um den Lernprozess zu steuern und zu optimieren. Zu den häufigsten Trainingsparametern gehören: 1. **Lernrate (Learning Rate)**: Bestimmt, wie stark die Gewichte des Modells bei jedem Schritt des Trainings angepasst werden. 2. **Batch-Größe (Batch Size)**: Die Anzahl der Trainingsbeispiele, die in einem Durchgang durch das Modell verarbeitet werden. 3. **Epochen (Epochs)**: Die Anzahl der vollständigen Durchläufe durch den gesamten Trainingsdatensatz. 4. **Optimierungsalgorithmus (Optimizer)**: Der Algorithmus, der verwendet wird, um die Gewichte des Modells zu aktualisieren (z.B. SGD, Adam). 5. **Regularisierung**: Techniken wie L1- oder L2-Regularisierung, die verwendet werden, um Überanpassung (Overfitting) zu verhindern. 6. **Dropout-Rate**: Ein Prozentsatz der Neuronen, die während des Trainings zufällig deaktiviert werden, um Überanpassung zu vermeiden. 7. **Momentum**: Ein Parameter, der verwendet wird, um die Geschwindigkeit der Lernrate zu erhöhen und die Konvergenz zu beschleunigen. Diese Parameter müssen oft durch Experimentieren und Validieren optimiert werden, um die bestmögliche Leistung des Modells zu erzielen.
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Ein Entscheidungsbaum ist ein grafisches Modell, das zur Entscheidungsfindung und Datenanalyse verwendet wird. Er stellt Entscheidungen und deren mögliche Konsequenzen in Form eines baumartigen D... [mehr]
Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen, die so programmiert sind, dass sie wie Menschen denken und deren Handlungen nachahmen. Zu den Ha... [mehr]
SDCA steht für Stochastic Dual Coordinate Ascent, ein Algorithmus Optimierung konvexer Funktionen der häufig in maschinellen Lernverfahren verwendet wird. Er ist besonders nützlich f&uu... [mehr]
GPT-4 wurde von OpenAI entwickelt, indem große Mengen an Textdaten aus dem Internet verwendet wurden, um ein tiefes neuronales Netzwerk zu trainieren. Der Prozess umfasst mehrere Schritte: 1. *... [mehr]
Perplexität ist ein Maß für die Unsicherheit oder Unvorhersehbarkeit eines Sprachmodells. In der Sprachverarbeitung und maschinellen Übersetzung wird die Perplexität verwende... [mehr]
In der Sprachverarbeitung bezieht sich "Embedding" auf eine Technik, bei der Wörter oder Phrasen in Vektoren mit festen Dimensionen umgewandelt werden. Diese Vektoren repräsentiere... [mehr]
Ja, Hidden Mark Models (HMMs werden noch verwendet, obwohl in vielen Bereichen durchschrittlichere wie neuronale Netze tiefes Lernen ersetzt. HMMs besonders nützlich Anwendungen, bei denen um zei... [mehr]
Die lineare Regression ist ein grundlegendes Verfahren im maschinellen Lernen, das verwendet wird, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable (Zielvariable) und einer oder mehreren unabh... [mehr]
Nearest Neighbor ist ein Verfahren im Bereich des maschinellen Lernens, das häufig Klassifikations- und Regressionsaufgaben verwendet wird. Es basiert auf der Idee, dass ähnliche Datenpunkte... [mehr]