November 2021
Intermediate to advanced
432 pages
13h 22m
German
Modelle für maschinelles Lernen werden üblicherweise iterativ trainiert. Diesen iterativen Prozess nennt man formlos Trainingsschleife. In diesem Kapitel erläutern wir, wie die typische Trainingsschleife aussieht, und katalogisieren eine Reihe von Situationen, in denen Sie möglicherweise etwas anderes tun möchten.
Modelle für maschinelles Lernen lassen sich mit verschiedenen Arten der Optimierung trainieren. Entscheidungsbäume werden oft Knoten für Knoten nach einem Informationsgewinnmaß aufgebaut. Genetische Algorithmen stellen die Modellparameter als Gene dar, und die Optimierungsmethode umfasst Techniken, die auf der Evolutionstheorie fußen. Der gängigste Ansatz, um ...
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