Lernverfahren

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Budda Online



Der Einsatz maschineller Lernverfahren ist bei der Datenanalyse im Unternehmen essentiell. Nachfolgend erhalten Sie einen Überblick über ausgewählte Lernverfahren, die auch bei Budda-Online zum Einsatz kommen.

Regressionsanalyseverfahren

Die Regressionsanalyse ist ein statistisches Verfahren, das dazu dient, Beziehungen zwischen einer abhängigen (Ziel-)Variable und einer oder mehreren unabhängigen (erklärenden) Variablen zu untersuchen. Dabei werden mathematische Modelle entwickelt, um die Art und Stärke der Beziehung zu quantifizieren. Dieses Verfahren ist besonders nützlich, um Vorhersagen und Prognosen zu erstellen sowie den Einfluss einzelner Variablen auf die Zielgröße zu verstehen.

Random Forest

Der Random Forest ist ein leistungsstarkes maschinelles Lernverfahren, das auf Entscheidungsbäumen basiert. Dabei werden mehrere Entscheidungsbäume auf unterschiedlichen Teilmengen der Daten trainiert, und ihre Vorhersagen werden kombiniert, um genauere und stabile Ergebnisse zu erzielen. Diese Methode eignet sich hervorragend für Klassifikations- und Regressionsaufgaben, da sie Overfitting reduziert und eine hohe Vorhersagegenauigkeit auch in komplexen Datensätzen bietet.

Neuronale Netze und Deep Learning Verfahren

Neuronale Netze:

Neuronale Netze sind algorithmische Modelle, die auf biologische neuronale Strukturen abzielen. Sie analysieren Daten, identifizieren Muster und ermöglichen Computerprogrammen, Erkenntnisse aus komplexen Daten wie Bildern, Sprache und Vorhersagen zu gewinnen. Durch ihre Fähigkeit, datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen, bieten neuronale Netze Geschäftskunden innovative Werkzeuge für Informationsverarbeitung und Vorhersage.


Deep Learning Verfahren:

Deep Learning repräsentiert eine fortgeschrittene Evolutionsstufe neuronaler Netze, indem es mehrschichtige Strukturen verwendet, um abstrakte Darstellungen von Daten zu erlernen. Dieses Verfahren ermöglicht es Geschäftskunden, tiefere Einblicke in komplexe Daten zu gewinnen und bessere Lösungen für anspruchsvolle Herausforderungen zu entwickeln. Seine breite Anwendbarkeit erstreckt sich auf Szenarien wie autonome Systeme und präzise medizinische Diagnosen, wodurch Unternehmen Zugang zu höherer Leistungsfähigkeit und Effektivität erhalten.


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