Tooltip Categories: Data Science Lexikon

Deep Learning

Deep Learning bedeutet, dass ein neuronales Netz mit relativ vielen Zwischenschichten als Machine Learning Algorithmus einsetzt wird. Deep, also tief, bezieht sich eben auf die Anzahl Zwischenschichten. Eine gewisse Anzahl Schichten, ab wann ein neuronales Netz tief ist, gibt es aber nicht.

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Hyperparameter

Hyperparameter sind die Parameter eines Machine Learning Algorithmus, die nicht direkt durch die Trainingsdaten angepasst werden bzw. vor dem Training gesetzt werden, zum Beispiel die Anzahl Knoten eines neuronalen Netzes.

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R (Programmiersprache)

R ist eine Interpreter-Programmiersprache, die im Data Science Umfeld neben Python die größte Verbreitung hat. Ursprünglich von und für Statistikern entwickelt, hat R seine Stärken in der Datenanalyse und -Datenvisualisierung. Durch zahlreiche Erweiterungen (Packages) kann R mittlerweile vieles mehr wie z.B. dynamische Reports, interaktive Dashboards, APIs, usw.

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Anaconda

Anaconda ist eine kostenlose Python Distribution, die insbesondere im Data Science Bereich weit verbreitet ist. Neben Python und vielen Packages ist das Package Management System conda, die Möglichkeit virtuelle environments zu erzeugen sowie die IDE Spyder mit dabei. Anaconda ist für Windows, Linux und MacOS verfügbar.

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überwachtes Lernen

Überwachtes Lernen (engl. supervised learning) bezeichnet das Lernen einer Funktion mit definierten Inputs und Outputs anhand von Trainingsdaten. D.h. anhand eines Trainingsdatensatzes, der aus Paaren von Inputs und Outputs besteht (labeled dataset), lernt der Algorithmus, zu beliebigen Inputs den Output vorherzusagen.

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