Lernalgorithmus

Definition - Was bedeutet Lernalgorithmus?

Ein Lernalgorithmus ist ein Algorithmus, der beim maschinellen Lernen verwendet wird, um der Technologie zu helfen, den menschlichen Lernprozess nachzuahmen. In Kombination mit Technologien wie neuronalen Netzen erstellen Lernalgorithmen komplexe Lernprogramme.

Technische.me erklärt den Lernalgorithmus

Logische Regression, lineare Regression, Entscheidungsbäume und zufällige Gesamtstrukturen sind Beispiele für Lernalgorithmen. Algorithmen wie „nächster Nachbar“ beinhalten auch die Art und Weise, wie diese Algorithmen verwendet werden, um die Entscheidungsfindung und das Lernen in maschinellen Lernprogrammen zu beeinflussen. Allen diesen Algorithmen ist im Allgemeinen gemeinsam, dass sie aus Test- oder Trainingsdaten extrapolieren können, um Projektionen zu erstellen oder Modelle in der realen Welt zu erstellen. Stellen Sie sich diese Algorithmen als Werkzeuge zum „Zusammenziehen von Datenpunkten“ aus einer Rohdatenmasse oder einem relativ unbeschrifteten Hintergrund vor.

Wo Lernalgorithmen sowohl beim überwachten als auch beim unbeaufsichtigten maschinellen Lernen nützlich sind, werden sie in jeder Art von Disziplin auf unterschiedliche Weise verwendet. Überwachtes maschinelles Lernen profitiert davon, dass bereits beschriftete und isolierte Daten vorhanden sind, sodass die verwendeten Lernalgorithmen in gewisser Weise unterschiedlich sind. Unter dem Strich setzen die Ingenieure diese Lernalgorithmen als Bausteine ​​einer bestimmten Technologie oder eines bestimmten Programms zusammen, um mehr über die von ihnen verdauten Datensätze zu erfahren.