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44 Beziehungen: Aktienmarkt, Algorithmus, Arthur L. Samuel, Aussagenlogik, Auswendiglernen, Autonomes Fahren, Autonomes System, Überanpassung, Bestärkendes Lernen, C4.5, Clusteranalyse, Data-Mining, Deep Learning, Diagnose, EM-Algorithmus, Empirische Risikominimierung, Erfahrung, Föderales Lernen, Handschrifterkennung, Hauptkomponentenanalyse, Hidden Markov Model, Induktive logische Programmierung, Iterative Dichotomiser 3, Künstliches neuronales Netz, Klassifikationsverfahren, Knowledge Discovery in Databases, Kreditkartenbetrug, Kreuzvalidierungsverfahren, Lernen, Lerntransfer, Markow-Entscheidungsproblem, Nukleotidsequenz, Prädikatenlogik, Probably Approximately Correct Learning, Prognose, Spracherkennung, Statistische Inferenz, Statistisches Modell, Stichprobe, Texterkennung, Unüberwachtes Lernen, Wiley-VCH Verlag, Wissen, Wissensrepräsentation.
Aktienmarkt
Schematische Gliederung des Finanzmarktes Der Aktienmarkt ist ein Marktsegment des Kapitalmarkts, das den börslichen und außerbörslichen Handel mit Aktien umfasst.
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Algorithmus
sowjetischen Briefmarke anlässlich seines 1200-jährigen Geburtsjubiläums Ein Algorithmus (benannt nach al-Chwarizmi, von arabisch: Choresmier) ist eine eindeutige Handlungsvorschrift zur Lösung eines Problems oder einer Klasse von Problemen.
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Arthur L. Samuel
Arthur L. Samuel Arthur Lee Samuel (* 5. Dezember 1901 in Emporia, Kansas; † 29. Juli 1990 in Stanford, Kalifornien) war ein US-amerikanischer Elektroingenieur und Informatiker und Pionier auf dem Gebiet der Computerspiele und künstlichen Intelligenz.
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Aussagenlogik
Die Aussagenlogik ist ein Teilgebiet der Logik, das sich mit Aussagen und deren Verknüpfung durch Junktoren befasst, ausgehend von strukturlosen Elementaraussagen (Atomen), denen ein Wahrheitswert zugeordnet wird.
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Auswendiglernen
Im Studium (Gemälde von Nikolaus Gysis, Öl auf Holz, 1883) Auswendiglernen (oft auch Memorieren, umgangssprachlich auch PaukenDas Wort ‚‚Pauken‘‘ ist ein Synonym für ‚‚lernen‘‘, wird umgangssprachlich jedoch auch synonym für ‚‚Auswendiglernen‘‘ genutzt. genannt) ist eine Form des Lernens, bei dem der Lernende sich Text, Zahlen oder andere Informationen so ins Gedächtnis einprägt, dass er sie später der Lernvorlage getreu wiedergeben kann.
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Autonomes Fahren
Hinweisschild zu einem Testbetrieb mit dem Kleinbus Easymile EZ10 in Garbsen Unter autonomem Fahren (auch hochautomatisches oder vollautomatisiertes Fahren genannt; im engeren Sinne nur die höchsten Stufen der Automatisierungsgrade nach Level 4 und 5) ist die Fortbewegung von Fahrzeugen, mobilen Robotern und fahrerlosen Transportsystemen zu verstehen, die sich weitgehend autonom verhalten.
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Autonomes System
Ein autonomes System (kurz AS) ist, laut klassischer Definition, eine Menge von Routern (die mehrere Netzwerke verbinden) mit einem gemeinsamen inneren Gateway-Protokoll (IGP) und gemeinsamen Metriken, die bestimmen, wie Pakete innerhalb eines AS vermittelt werden, unter einer einzigen technischen Verwaltung.
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Überanpassung
Blau: Fehler bzgl. Trainingsdatensätzen Rot: Fehler bzgl. Testdatensätzen Wenn der Fehler bzgl. der Testdatensätze steigt, während der Fehler bzgl. der Trainingsdatensätze fällt, dann befindet man sich möglicherweise in einer Überanpassungssituation. Überanpassung (overfitting) bezeichnet eine bestimmte Korrektur eines Modells an einen vorgegebenen Datensatz.
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Bestärkendes Lernen
Bestärkendes Lernen oder verstärkendes Lernen (RL) steht für eine Reihe von Methoden des maschinellen Lernens, bei denen ein Software-Agent selbständig eine Strategie erlernt, um erhaltene Belohnungen zu maximieren.
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C4.5
C4.5 ist ein Algorithmus des maschinellen Lernens, der verwendet wird, um aus Trainingsdaten einen Entscheidungsbaum zu erzeugen, mit dem Datensätze klassifiziert werden können.
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Clusteranalyse
Ergebnis einer Clusteranalyse mit Normalverteilungen Unter Clusteranalyse (Clustering-Algorithmus, gelegentlich auch: Ballungsanalyse) versteht man ein Verfahren zur Entdeckung von Ähnlichkeitsstrukturen in (meist relativ großen) Datenbeständen.
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Data-Mining
Unter Data-Mining (von, aus ‚Daten‘ und ‚graben‘, ‚abbauen‘, ‚fördern‘) versteht man die systematische Anwendung statistischer Methoden auf große Datenbestände (insbesondere „Big Data“ bzw. Massendaten) mit dem Ziel, neue Querverbindungen und Trends zu erkennen.
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Deep Learning
DOI.
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Diagnose
Ein Weg zur Diagnose In der Medizin stellt die Diagnose, auch Krankheitsdiagnose und Krankheitserkennung genannt, nach allgemeinem Verständnis das Ergebnis der Feststellung oder Bestimmung einer Krankheit dar.
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EM-Algorithmus
ELKI. Der Erwartungs-Maximierungs-Algorithmus (daher auch Expectation-Maximization-Algorithmus, selten auch Estimation-Maximization-Algorithmus, kurz EM-Algorithmus) ist ein Algorithmus der mathematischen Statistik.
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Empirische Risikominimierung
Empirische Risikominimierung ist ein häufig angewendetes Prinzip der statistischen Inferenz.
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Erfahrung
Als Erfahrung bezeichnet man die durch Wahrnehmung und Lernen erworbenen Kenntnisse und Verhaltensweisen oder im Sinne von „Lebenserfahrung“ die Gesamtheit aller Erlebnisse, die eine Person jemals hatte, einschließlich ihrer Verarbeitung.
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Föderales Lernen
Föderales Lernen beschreibt eine Technik im Bereich des maschinellen Lernens, bei der ein Modell auf mehreren Geräten trainiert wird.
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Handschrifterkennung
Handschrifterkennung ist eine Form der Mustererkennung, bei der handschriftlich geschriebene Zeichen oder Wörter erkannt werden sollen.
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Hauptkomponentenanalyse
zweidimensionalen Normalverteilung mit Mittelwert (1,3) und Standardabweichung circa 3 in (0.866, 0.5)-Richtung und 1 in die dazu orthogonale Richtung. Die Vektoren sind die Eigenvektoren der Kovarianzmatrix und haben als Länge die Wurzel des zugehörigen Eigenwertes. Sie sind so verschoben, dass sie am Mittelwert ansetzen. Die Hauptkomponentenanalyse (kurz: HKA,, kurz: PCA; das mathematische Verfahren ist auch als Hauptachsentransformation oder Singulärwertzerlegung bekannt) ist ein Verfahren der multivariaten Statistik.
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Hidden Markov Model
Das Hidden Markov Model, kurz HMM (verdecktes Markowmodell, oder verborgenes Markowmodell) ist ein stochastisches Modell, in dem ein System durch eine Markowkette – benannt nach dem russischen Mathematiker A. A. Markow – mit unbeobachteten Zuständen modelliert wird.
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Induktive logische Programmierung
Die Induktive logische Programmierung (ILP) ist ein Bereich des maschinellen Lernens, in dem Verfahren zur automatischen Erstellung von logischen Programmen aus Beispielen untersucht werden.
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Iterative Dichotomiser 3
Iterative Dichotomiser 3 (ID3) ist ein Algorithmus, der zur Entscheidungsfindung dient.
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Künstliches neuronales Netz
Künstliche neuronale Netze, auch künstliche neuronale Netzwerke, kurz: KNN (englisch artificial neural network, ANN), sind Netze aus künstlichen Neuronen.
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Klassifikationsverfahren
Klassifikationsverfahren, auch Klassifizierungsverfahren, sind Methoden und Kriterien zur Einteilung (Klassierung) von Objekten oder Situationen in Klassen, das heißt zur Klassifizierung.
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Knowledge Discovery in Databases
Knowledge Discovery in Databases (KDD), auf Deutsch Wissensentdeckung in Datenbanken, ergänzt das oft synonym gebrauchte Data-Mining um vorbereitende Untersuchungen und Transformationen auszuwertender Daten.
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Kreditkartenbetrug
Der Kreditkartenbetrug ist eine Form des Wirtschaftsbetruges, bei der gefälschte oder gestohlene Kreditkarten-Daten verwendet werden um den Kontoinhabern und/oder den beteiligten Händlern einen finanziellen Schaden zuzufügen.
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Kreuzvalidierungsverfahren
Kreuzvalidierungsverfahren sind auf Resampling basierende Testverfahren der Statistik, die z. B.
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Lernen
Kinder erlernen den Umgang mit Computern. Unter Lernen versteht man – im Falle des intentionalen Lernens – den absichtlichen sowie – im Falle des inzidentellen und impliziten Lernens – den beiläufigen Erwerb von Wissen und Fertigkeiten.
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Lerntransfer
Lerntransfer beschreibt die Fähigkeit, eine gelernte Problemlösung auf eine andere, vergleichbare Situation zu übertragen.
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Markow-Entscheidungsproblem
Bei dem Markow-Entscheidungsproblem (MEP, auch Markow-Entscheidungsprozess oder MDP für Markov decision process) handelt es sich um ein nach dem russischen Mathematiker Andrei Andrejewitsch Markow benanntes Modell von Entscheidungsproblemen, bei denen der Nutzen eines Agenten von einer Folge von Entscheidungen abhängig ist.
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Nukleotidsequenz
Ausschnitt aus dem Chromatogramm einer automatischen DNA-Sequenzierung. Die Nukleotidsequenz ist die Abfolge der Nukleotide einer Nukleinsäure, üblicherweise Desoxyribonukleinsäure (DNS, DNA) oder Ribonukleinsäure (RNS, englisch RNA).
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Prädikatenlogik
Die Prädikatenlogiken (auch Quantorenlogiken) bilden eine Familie logischer Systeme, die es erlauben, in der Praxis und in der Theorie vieler Wissenschaften wichtige Bereiche durch Argumente zu formalisieren und sie auf ihre Gültigkeit zu überprüfen.
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Probably Approximately Correct Learning
Wahrscheinlich Annähernd Richtiges Lernen (WARL) oder englisch Probably approximately correct learning (PAC learning) ist ein Framework für das maschinelle Lernen, das 1984 von Leslie Valiant in seinem Paper A theory of the learnable eingeführt wurde.
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Prognose
Die Prognose (‚Vorwissen‘ oder ‚Voraus-Kenntnis‘), deutsch Vorhersage oder Voraussage, selten auch Prädiktion (‚voraussagen‘), ist eine Aussage über Ereignisse, Umweltzustände oder Entwicklungen in der Zukunft.
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Spracherkennung
Die Spracherkennung oder auch automatische Spracherkennung ist ein Verfahren und ein Teilgebiet der angewandten Informatik, der Ingenieurwissenschaften und der Computerlinguistik.
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Statistische Inferenz
Statistische Inferenz ist das Schließen von Beobachtungen auf Hypothesen und wird in der Inferenzstatistik und Schätztheorie behandelt.
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Statistisches Modell
Ein statistisches Modell, manchmal auch statistischer Raum genannt, ist ein Begriff aus der mathematischen Statistik, dem Teilbereich der Statistik, der sich der Methoden der Stochastik und Wahrscheinlichkeitstheorie bedient.
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Stichprobe
Als Stichprobe bezeichnet man entweder.
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Texterkennung
Beispiel einer fehlerhaften automatischen Texterkennung. Aktuelle OCR-Software erkennt diesen Text fehlerfrei. Texterkennung ist ein Begriff aus der Informationstechnik.
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Unüberwachtes Lernen
Unüberwachtes Lernen bezeichnet maschinelles Lernen ohne im Voraus bekannte Zielwerte sowie ohne Belohnung durch die Umwelt.
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Wiley-VCH Verlag
Der Verlag Wiley-VCH in Weinheim an der Bergstraße bündelt Verlagsaktivitäten in verschiedenen Geschäftsfeldern der Natur- und der Ingenieurwissenschaften sowie der Wirtschaftswissenschaft.
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Wissen
ἐπιστήμη (Episteme), Personifikation des Wissens in der Celsus-Bibliothek in Ephesos, Türkei Als Wissen oder Kenntnis wird üblicherweise ein für Personen oder Gruppen verfügbarer Bestand von Fakten, Theorien und Regeln verstanden, die sich durch den höchstmöglichen Grad an Gewissheit auszeichnen, so dass von ihrer Gültigkeit bzw.
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Wissensrepräsentation
Wissensrepräsentation (englisch: knowledge representation) dient im Rahmen der Wissensmodellierung dazu, Wissen in Wissensbasierten Systemen formal abzubilden.
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Leitet hier um:
Computational learning theory, Computer-Lerntheorie, Lernprozess bei Maschinen, Machine Learning, Maschinenlernen, Statistische Lernverfahren, Statistisches Lernen, Statistisches Lernverfahren.
