Was ist ein Algorithmus für maschinelles Lernen?
Ein Algorithmus für maschinelles Lernen ist ein Modell, das von einer Maschine zur Erfüllung einer Aufgabe verwendet wird. Mithilfe eines Algorithmus für maschinelles Lernen lernen Maschinen anhand von Beispieldaten mehr über ein Problem. Diese Daten werden dann verwendet, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Dazu werden frühere Ergebnisse zusammengetragen und diese verwendet, um Vorschläge für künftige Ereignisse zu machen.
Es gibt im Allgemeinen vier Klassen von Algorithmen für maschinelles Lernen. Diese basieren auf dem Grad der Unabhängigkeit des Algorithmus. Innerhalb dieser Klassen gibt es etwa 10 Haupttypen von Algorithmen für maschinelles Lernen. Diese werden zur Erreichung unterschiedlicher Ziele eingesetzt. Die Verfügbarkeit von Daten wirkt sich auch darauf aus, welcher maschinelle Lernalgorithmus verwendet werden kann. Es können mehrere Typen getestet werden, bevor man sich für einen entscheidet. Verschiedene Typen können das gleiche Ergebnis erzielen.
An der Untersuchung interessanter Probleme im Bereich des maschinellen Lernens ist eine Vielzahl von Einzelpersonen, Institutionen und Unternehmen beteiligt. Diese Pluralität ist notwendig, um einen möglichst breiten Ansatz zur Problemlösung zu bieten. Ein Algorithmus für maschinelles Lernen profitiert davon, dass er kontinuierlich getestet wird. Dieser Prozess ermöglicht es ihm, mögliche Fehler zu finden. Dadurch kann er seinen Genauigkeitsgrad verfeinern. Das Vertrauen in einen Algorithmus ist sehr wichtig für seine breite Anwendung.
Es kann kostspielig und schwierig sein, APIs für maschinelles Lernen zu erstellen. Glücklicherweise haben große Unternehmen diese Strukturen aufgebaut. Dort kann jeder einen Algorithmus für maschinelles Lernen erstellen und testen. Informationen über diese Testplattformen sind online zu finden, z. B. im Azure-Wiki für maschinelles Lernen. Die Forschung auf diesem Gebiet trägt dazu bei, die Ideen für IoT- und maschinelles Lernen-Projekte zu erweitern. Diese Anwendungen werden für das tägliche Leben einen sehr realen Nutzen haben.
Sobald die Pipeline-Architektur für maschinelles Lernen erstellt ist, ist sie im Allgemeinen skalierbar. Das bedeutet, dass der Algorithmus für maschinelles Lernen mit mehr Daten besser werden kann. Verbesserungen in der Datenverarbeitung machen es einfacher, einen Algorithmus für maschinelles Lernen zu verbessern. Neue Methoden zum Aufbau von Systemen erhöhen auch die Geschwindigkeit und Genauigkeit eines maschinellen Lernalgorithmus. Das "tiefe Lernen", das von künstlichen neuronalen Netzen erzeugt wird, kopiert beispielsweise die Architektur des Gehirns.
