Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Introduction to Machine Learning

Dieser Abschnitt führt in die grundlegenden Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens ein. Es wird ein Überblick über die verschiedenen Ansätze und Anwendungsbereiche gegeben.

• Definition und Bedeutung des maschinellen Lernens
• Geschichte und Entwicklung des Fachgebiets
• Unterschiede zwischen maschinellem Lernen, statistischer Analyse und regelbasierter Programmierung
• Wichtige Anwendungsgebiete wie Bildverarbeitung und Sprachverarbeitung
• Grundlegende mathematische Konzepte und Modelle

Überwachtes Lernen (Supervised Learning) beschäftigt sich mit Algorithmen, die aus gekennzeichneten Daten lernen. In diesem Abschnitt werden die Haupttechniken und deren Anwendungen vorgestellt.

• Definition und Prinzipien des überwachten Lernens
• Regression und Klassifikation
• Lineare Modelle wie Lineare Regression und Logistische Regression
• Entscheidungsbäume und Random Forests
• Evaluierungsmethoden wie Kreuzvalidierung und F1-Score

Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning) fokussiert sich auf das Lernen aus unmarkierten Daten. Hier werden die zentralen Techniken und ihre Einsatzmöglichkeiten erläutert.

• Definition und Prinzipien des unüberwachten Lernens
• Clustering-Methoden wie K-Means und Hierarchisches Clustering
• Dimensionalitätsreduktionstechniken wie PCA
• Anomalieerkennung
• Vergleich mit überwachten Lernmethoden

In diesem Abschnitt wird die Funktionsweise von neuronalen Netzen und deren Anwendung im maschinellen Lernen vorgestellt. Es wird auf die Architektur und Trainingsmethoden eingegangen.

• Grundlagen und Geschichte neuronaler Netze
• Architekturen wie Feedforward-Netze und Convolutional Neural Networks (CNNs)
• Backpropagation-Algorithmus
• Anwendungen in der Bild- und Sprachverarbeitung
• Aktuelle Entwicklungen wie Deep Learning und Reinforcement Learning

Support Vector Machines sind leistungsfähige Modelle für Klassifikations- und Regressionsaufgaben. Dieser Abschnitt erklärt die theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen von SVMs.

• Grundprinzipien von Support Vector Machines
• Mathematische Formulierung und Optimierungsprobleme
• Kernmethoden (Kernel Methods)
• Vor- und Nachteile im Vergleich zu anderen Klassifikationsmethoden
• Anwendungsszenarien und Praxisbeispiele