Machine Learning

Was ist Data Augmentation?

Einsatz und Methoden von Data Augmentation

Erklärung des Stochastic Gradient Descents im Vergleich zum herkömmlichen Gradientenverfahrens.

Entdecken Sie die Softmax-Funktion im Machine Learning: Implementierung in Python (NumPy, TensorFlow), probabilistische Klassifizierung.

Lernen Sie, wie Sie den MinMax Scaler in Python für die Skalierung von Merkmalen verwenden und welche Vor- und Nachteile dies hat.

Erfahre mehr über Knowledge Graphs und wie sie Informationen auf sinnvolle Weise organisieren und welche Vorteile sie bieten.

Lernen Sie, wie man Agenten trainiert, um optimale Entscheidungen mit Q-Learning beim Reinforcement Learning zu treffen.

Erfahren Sie, wie Sie die Leistung neuronaler Netze mit der Aktivierungsfunktion ReLU verbessern können.

Lernen Sie die Dropout Layer in neuronalen Netzen kennen, die zur Regularisierung und zur Vermeidung von Überanpassung eingesetzt wird.

Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von ChatGPT – dem Sprachmodell, das von OpenAI trainiert wird und wie es das Spiel im NLP verändert.

Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von ResNet: eine Deep Learning-Architektur für neuronale Netze zur Bilderkennung.