Machine Learning Tutorial

Lerne die ersten Prinzipien der Proximal Policy Optimization, einschließlich ihrer Implementierung in PyTorch mit Gymnasium!

Erfahre mehr über Snowflake Cortex AI und wie es für LLMs und maschinelles Lernen genutzt werden kann.

Eine leichtgewichtige, daemonlose Docker-Desktop-Alternative, die die Container-Verwaltung rationalisiert und ein schnelles Training, eine schnelle Bewertung und einen schnellen Einsatz von Machine-Learning-Modellen ermöglicht.

Die Bellman-Gleichung ist ein Schlüsselkonzept des Verstärkungslernens, das Agenten hilft, in komplexen Situationen Entscheidungen zu treffen, indem es mögliche zukünftige Zustände und Belohnungen abschätzt. In diesem Artikel werden die mathematischen Grundlagen, die realen Anwendungen und die Bedeutung für die Entwicklung optimaler Strategien in Markov-Entscheidungsprozessen untersucht.

Lerne, wie du mit Python, maschinellem Lernen und Daten von FiveThirtyEight und der Federal Election Commission den Gewinner der US-Präsidentschaftswahlen 2024 vorhersagen kannst.

Maschinelles Lernen ist komplex und oft schwer zu durchschauen. Durch die Visualisierung von Machine-Learning-Modellen erhältst du ein umfassendes Verständnis der Modellleistung und der Entscheidungen, die das Modell bei seinen Vorhersagen trifft.

Erkunde die Kreuzentropie beim maschinellen Lernen in unserem Leitfaden zur Optimierung der Modellgenauigkeit und Effektivität bei der Klassifizierung mit TensorFlow- und PyTorch-Beispielen.

Tauche ein in mehrschichtige Perceptrons. Entdecke die Geheimnisse von MLPs beim maschinellen Lernen für fortgeschrittene Mustererkennung, Klassifizierung und Vorhersage.

Erkunde die Architektur von Transformers, den Modellen, die die Datenverarbeitung durch Selbstbeobachtungsmechanismen revolutioniert haben.

Entdecke die entscheidende Rolle von Verlustfunktionen beim maschinellen Lernen mit unserem umfassenden Leitfaden. Verstehe den Unterschied zwischen Verlust- und Kostenfunktionen, lerne verschiedene Typen wie MSE und MAE kennen und erfahre, wie sie bei ML-Aufgaben eingesetzt werden.

Modelle des maschinellen Lernens sind leistungsstark, aber schwer zu interpretieren. Die SHAP-Werte können dir jedoch dabei helfen, zu verstehen, wie Modellmerkmale die Vorhersagen beeinflussen.

In diesem Artikel erfährst du, wie und wann du die k-nearest neighbors-Klassifikation mit scikit-learn verwenden kannst. Der Schwerpunkt liegt auf Konzepten, Arbeitsabläufen und Beispielen. Wir behandeln auch die Abstandsmetriken und wie man den besten Wert für k mithilfe einer Kreuzvalidierung auswählt.