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Was sind Machine-Learning-Algorithmen?

Machine-Learning-Algorithmen sind Algorithmen, die eigenständig lernen, indem sie Informationen aus vorhandenen Daten analysieren. Sie ermöglichen es Computersystemen, aus Erfahrungen zu lernen und auf neue Daten und Situationen anzuwenden, was es ihnen ermöglicht, Probleme zu lösen, ohne explizite Anweisungen zu erhalten. Machine-Learning-Algorithmen sind unter anderem Künstliche Neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Support-Vector-Maschinen, Bayes-Netzwerke, Regressionsverfahren und Clustering-Algorithmen.

Was sind KI-Algorithmen?

KI-Algorithmen sind Algorithmen, die maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verwenden, um Probleme zu lösen. Sie können verwendet werden, um Daten zu analysieren, Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen. KI-Algorithmen können beispielsweise verwendet werden, um die Leistung von Robotern zu verbessern, Spam-E-Mails zu erkennen oder Aufgaben wie das Autofahren zu automatisieren.

Was ist Data Wrangling?

Data Wrangling ist der Prozess der Konvertierung oder Mapping von Daten aus einer Quelle in eine andere, um sie für die Analyse oder andere Zwecke verwenden zu können. Es kann das Reinigen, Anpassen, Analysieren, Transformieren und Ändern von Daten beinhalten, damit sie in ein anderes Format konvertiert werden können, das für den Anwendungszweck geeignet ist.

Was ist Explorative Faktorenanalyse?

Explorative Faktorenanalyse ist ein statistisches Verfahren, das Verhaltenszusammenhänge und Abhängigkeiten unter den Variablen einer Datenmenge identifiziert. Es wird häufig dazu verwendet, um die Struktur von komplexen Daten zu verstehen. Es ermöglicht es dem Benutzer, die Variablen zu gruppieren, die ähnliche Ergebnisse liefern, um sie leichter zu analysieren. Es kann auch dazu verwendet werden, das Konzept der Reduktion von Variablen zu verstehen, wodurch die Anzahl der Variablen reduziert wird, die bei der Analyse berücksichtigt werden müssen.

Was ist Datenvisualisierung?

Datenvisualisierung ist eine Technik, die es ermöglicht, komplexe Datensätze und Informationen in einer visuellen Form darzustellen und zu interpretieren. Diese Visualisierungen können als Diagramme, Karten, Tabellen, Netzwerke, Grafiken, Infografiken oder in anderen visuellen Formen erstellt werden. Sie können uns helfen, Trends, Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen, und sie ermöglichen es uns, die Informationen leichter zu verstehen und zu analysieren.