Glossar
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E |
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EpochenEpochs beschreiben die Anzahl vollständiger Datendurchläufe durch ein neuronales Netz. | ||
F |
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FOMO (Fear of Missing Out)Die Angst, etwas Wichtiges zu verpassen. | |
FeatureBei Features, auch Dimensionen genannt, handelt es sich um die Eigenschaften von Daten. | ||
Feature-EngineeringFeature-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 LogicFuzzy 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. | |
G |
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Gaussian Mixture Model (GMM)Ein Gaussian Mixture Model ist ein statistisches Modell, das zur Analyse von Datenverteilungen verwendet wird. Es modelliert die Daten als Mischung von Gauss-Verteilungen und kann zur Clusteranalyse und zur Vorhersage von Wahrscheinlichkeiten eingesetzt werden. | |
GegenseitigkeitReciprocity: Wenn wir etwas bekommen (z. B. Gutschein), möchten wir etwas zurückgeben. (Psychologische Verhaltensmuster) | |
Generatives adversarisches Netzwerk (GAN)Ein generatives adversarisches Netzwerk (GAN) ist ein neuronales Netzwerk, das aus einem Generator und einem Diskriminator besteht. Der Generator erzeugt neue Daten, während der Diskriminator entscheidet, ob die erzeugten Daten echt oder gefälscht sind. Das Ziel eines GANs ist es, den Generator so zu trainieren, dass er immer bessere gefälschte Daten erzeugen kann, die vom Diskriminator nicht von echten Daten unterschieden werden können. GANs werden häufig für die Erstellung von Bildern und Musik verwendet. | ||
Genetischer AlgorithmusEin genetischer Algorithmus ist eine Methode des maschinellen Lernens, die auf der Evolutionstheorie basiert. Er nutzt evolutionäre Prinzipien wie Selektion, Rekombination und Mutation, um eine optimale Lösung für ein Problem zu finden. Genetische Algorithmen werden häufig in der Optimierung und im maschinellen Lernen eingesetzt. | |