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Maschinelles Lernen mit dem Python-Ökosystem (Teil 3) 15.01.2020, 10:13 Uhr

Lineare und nicht-linear trennbare Klassifikation

Klassifikationen spielen eine tragende Rolle bei intelligenter Software.
Intelligente Wesen nehmen eine immanente Klassifikation vor, die meistens völlig unbewusst stattfindet. Bei dieser immanenten Klassifikation handelt es sich um inhärente oder implizite Intelligenz. Diese Form von Intelligenz basiert auf bereits vorhandenen, das heißt gemachten, Erfahrungen. Im Rahmen des Lernprozesses bewegt man sich mit der Klassifikation also innerhalb gewisser Grenzen bereits existierenden Wissens. Neues Wissen durch ML entsteht, wenn es gelingt, diese Grenzen so zu ermitteln, dass sie eine falsche Klassifikation nahezu ausschließen. Führen die mittels Klassifikation ermittelnden Grenzen nach abgeschlossenem Lernen zu korrekten Ergebnissen, so befähigen sie die ML-Software neues Wissen zu erwerben.
Verfahren oder Algorithmen, die eine Klassifikation im ML durchführen, nennt man Klassifikatoren. Klassifikatoren für das ML sollen dazu beitragen, anhand vorgegebener Grenzen, eine möglichst passende im günstigsten Fall optimale Klassifikation vorzunehmen.

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