Glossar

Faltung ist ein mathematischer Vorgang, bei dem zwei Funktionen miteinander kombiniert werden, um zu bestimmen, wie stark sie sich überlappen, wenn eine von ihnen verschoben wird. In der Künstlichen Intelligenz werden Faltungen verwendet, um Merkmale in Bildern zu erkennen.

Bei Features, auch Dimensionen genannt, handelt es sich um die Eigenschaften von Daten.

Feature-Engineering ist der Prozess der Auswahl und Vorbereitung von Datenmerkmalen für die Verwendung in einem maschinellen Lernmodell. Es beinhaltet die Identifikation relevanter Merkmale und die Anwendung von Transformations- und Skalierungstechniken, um die Merkmale für das Modell vorzubereiten.

Fuzzy Logic ist eine Methode der Logik, die unscharfe oder unsichere Informationen verarbeiten kann. Im Gegensatz zur klassischen Logik, die nur "wahr" oder "falsch" zulässt, können in der Fuzzy Logic Zwischenwerte und Unsicherheiten berücksichtigt werden.

Der f1-Score ist eine Messgröße für die Genauigkeit eines Modells, die Präzision und Recall ausgleicht. Er ist definiert als der harmonische Mittelwert von Präzision und Recall. Dabei reicht der Score von 0 bis 1. Ein hoher f1-Score bedeutet, dass das Modell ein gutes Gleichgewicht zwischen Präzision und Recall aufweist.