Glossar
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K |
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K-MeansK-Means-Clustering ist ein Algorithmus des
nicht-überwachten Lernens, der zur Erstellung distinkter Datencluster verwendet
wird, die dann beispielsweise für diverse überwachte Lernalgorithmen genutzt
werden können. Da es sich um ein Problem des nicht-überwachten Lernens handelt,
gibt es keine Zielvariable. | |
KeyloggerKeylogger sind Programme, die dazu genutzt werden, Tastenanschläge auf der Tastatur zu überwachen. So können beispielsweise sensible Eingaben, wie Passwörter, geleaked werden. | |
KonfusionsmatrixEine Konfusionsmatrix ist eine Tabelle, die verwendet wird, um die Leistung eines Klassifikators zu bewerten. Sie zeigt, wie oft jede Klasse korrekt und inkorrekt klassifiziert wurde. Die Konfusionsmatrix wird häufig in der künstlichen Intelligenz und der Statistik verwendet, um die Genauigkeit von Klassifikatoren zu messen. | |
KorrelationsanalyseDie Korrelationsanalyse ist eine Methode der statistischen Analyse, die verwendet wird, um die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen zu untersuchen. Sie misst den Grad der linearen Beziehung zwischen den Variablen und gibt an, ob sie positiv oder negativ korrelieren. Die Korrelationsanalyse ist nützlich in der Datenanalyse und der Forschung, um Beziehungen zwischen verschiedenen Merkmalen zu untersuchen. | |
KorrelationskoeffizientDer Korrelationskoeffizient gibt an, wie stark der Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen, wie beispielsweise Features ist. Die gängigste Methode ist der Pearsons-Koeffizient, bei der er Werte zwischen -1 und 1 annimmt, wobei 0 keine Korrelation bedeutet. Je weiter sich den Extrempunkten genähert wird, desto stärker ist die Korrelation. | |
Künstliche IntelligenzKünstliche Intelligenz (abgekürzt mit KI oder K.I.) „ist ein Teilgebiet der Informatik und gilt als die nächste wichtige Entwicklungsstufe der Digitalisierung. Dabei geht es darum, technische Systeme so zu konzipieren, dass sie Probleme eigenständig bearbeiten und sich dabei selbst auf veränderte Bedingungen einstellen können. Diese Systeme haben also die Eigenschaft zu lernen und mit Unsicherheiten (Wahrscheinlichkeiten) umzugehen, statt klassisch programmiert zu werden.“ (BMBF 2019) | ||