Was ist der Stochastic Gradient Descent?
Erklärung des Stochastic Gradient Descents im Vergleich zum herkömmlichen Gradientenverfahrens.
Künstliche Intelligenz
Was ist die Softmax-Funktion?
Entdecken Sie die Softmax-Funktion im Machine Learning: Implementierung in Python (NumPy, TensorFlow), probabilistische Klassifizierung.
Was ist der MinMax Scaler?
Lernen Sie, wie Sie den MinMax Scaler in Python für die Skalierung von Merkmalen verwenden und welche Vor- und Nachteile dies hat.
Was ist ein Knowledge Graph?
Erfahre mehr über Knowledge Graphs und wie sie Informationen auf sinnvolle Weise organisieren und welche Vorteile sie bieten.
Q-Learning – einfach erklärt
Lernen Sie, wie man Agenten trainiert, um optimale Entscheidungen mit Q-Learning beim Reinforcement Learning zu treffen.
Was ist die ReLU-Funktion (Rectified Linear Unit)?
Erfahren Sie, wie Sie die Leistung neuronaler Netze mit der Aktivierungsfunktion ReLU verbessern können.
Was ist die Dropout Layer?
Lernen Sie die Dropout Layer in neuronalen Netzen kennen, die zur Regularisierung und zur Vermeidung von Überanpassung eingesetzt wird.
ResNet: Residual Neural Networks -einfach erklärt!
Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von ResNet: eine Deep Learning-Architektur für neuronale Netze zur Bilderkennung.
Was ist der Curse of Dimensionality (Fluch der Dimensionalität)?
Erfahren Sie mehr über den Curse of Dimensionality (Fluch der Dimensionalität) und seine Auswirkungen auf die Datenanalyse.
Was ist die Batch Normalization?
Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit der Batch-Normalisierung im Machine Learning. Erfahren Sie, wie die Technik die Modellleistung verbessert.