06.12.2022 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS
Ein neuronales Netzwerk ist ein Modell, das versucht, ein komplexes Problem durch das Verknüpfen von verschiedenen Einheiten, den Neuronen, zu lösen. Diese Netzwerke sind auf dem Prinzip der neuronale Aktivität aufgebaut, die nach der Funktionsweise des Gehirns entwickelt wurde. Neuronale Netzwerke sind eine Art künstliche Intelligenz, die dazu verwendet wird, komplexe Aufgaben zu lösen. Sie werden häufig in der Mustererkennung, der Bilderkennung, der Spieleentwicklung und der Robotik eingesetzt.
06.12.2022 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS
Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der komplexe Modelle verwendet werden, um sehr große Datenmengen zu analysieren. Es ähnelt in vielerlei Hinsicht dem Lernen, das das menschliche Gehirn verwendet, um neue Konzepte oder Einsichten zu erlernen. Es basiert auf einer Reihe von Algorithmen, die als neuronale Netzwerke bezeichnet werden. Diese Netzwerke haben einzelne Verbindungen, die wie Synapsen im Gehirn funktionieren. Diese Verbindungen werden dann in mehreren Schichten gebildet, um die Komplexität der Muster, die sie verarbeiten, zu erhöhen. Deep Learning ist besonders nützlich für die Automatisierung von Prozessen und die Entwicklung von Entscheidungsfindungssystemen, die auf komplexen Daten basieren.
06.12.2022 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS
1. Datenaufnahme und -analyse: Datenaufnahme ist der Prozess, mit dem Daten aus unterschiedlichen Quellen gesammelt, verarbeitet und analysiert werden, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.
2. Datenvisualisierung: Dies ist der Prozess, mit dem Daten in visuellen Formaten wie Diagrammen, Grafiken und Karten dargestellt werden, um Trends zu identifizieren und Erkenntnisse zu gewinnen.
3. Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das es Computern ermöglicht, aus Erfahrung zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.
4. Predictive Analytics: Predictive Analytics ist ein Prozess, mit dem Daten verwendet werden, um mögliche zukünftige Ereignisse vorherzusagen und darauf basierende Entscheidungen zu treffen.
5. Deep Learning: Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem sogenannte neuronale Netzwerke verwendet werden, um komplexe Probleme zu lösen.