Maschinelles Lernen
Mit Maschinellem Lernen (ML) ermöglichen wir Computern, aus Daten zu lernen, indem Algorithmen und statistische Modelle auf große und komplexe Datensätze angewendet werden. Dadurch erhalten sie die Fähigkeit, Vorhersagen ohne menschliches Eingreifen zu treffen.
Dieser Prozess beginnt mit der Analyse von Daten, der Identifikation von Mustern und dem Training von Modellen, was eine kontinuierliche Verbesserung der Modelle ermöglicht, da diese mit aktualisierten Daten robuster und effektiver werden.
Überwachtes Lernen (Supervised Learning)
Das überwachtes Lernen analysiert bestehende Muster mithilfe von gelabelten Daten, um Zielvariablen vorherzusagen. Mit Klassifikations- und Regressionsalgorithmen führen wir Aufgaben wie Kategorisierung oder die Vorhersage numerischer Werte durch.
Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)
Unüberwachtes Lernen arbeitet mit ungelabelten Daten und zielt darauf ab, verborgene Strukturen und Muster in den Daten aufzudecken. Mithilfe von Cluster- und Dimensionsreduktionstechniken identifizieren und gruppieren wir signifikante Merkmale in großen Datensätzen.
Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning)
Das verstärkende Lernen ermöglicht einem Agenten, mit seiner Umgebung zu interagieren und zu lernen, wie er Belohnungen maximieren kann. Mithilfe von Algorithmen wie Q-Learning optimieren wir Entscheidungsprozesse in dynamischen Umgebungen, beispielsweise in Bereichen wie autonomen Fahrzeugen.
Deep Learning
Deep Learning basiert auf neuronalen Netzen und ist besonders leistungsfähig bei Aufgaben mit komplexen Datensätzen wie Bilderkennung und Natural Language Processing (NLP). Wir nutzen Algorithmen wie CNN und RNN, um Daten mit hoher Genauigkeit zu analysieren.
Datensätze und Modelltraining
Beim Arbeiten mit großen Datensätzen optimieren wir die Daten während des Modelltrainings. Wir führen die Vorverarbeitungs- und Validierungsschritte sorgfältig durch, um die Genauigkeit der trainierten Modelle zu verbessern.