Was ist die Dropout Layer?
Lernen Sie die Dropout Layer in neuronalen Netzen kennen, die zur Regularisierung und zur Vermeidung von Überanpassung eingesetzt wird.
Künstliche Intelligenz
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.
Was ist XGBoost?
Verbessern Sie Ihre Machine Learning-Modelle mit XGBoost: Ein leistungsstarkes Open-Source-Tool für verbesserte Genauigkeit und Leistung.
Was ist ein Perceptron?
Entfesseln Sie die Leistungsfähigkeit von Perceptron-Algorithmen. Verstehen Sie seine Rolle im maschinellen Lernen und in der Mustererkennung.
Was ist Overfitting?
Verhindern Sie Overfitting von Machine Learning Modellen mit effektiven Techniken zur Verbesserung der Generalisierung und der Modellleistung.
Cross Validation – einfach erklärt!
Erklärung von Holdout- und k-Fold Cross Validation und deren Umsetzung in Python mit Code-Beispiel.
Wie funktioniert der Apriori Algorithmus?
Erklärung des Apriori Algorithmus mit einem anschaulichen Beispiel.