17 Uhr: mit Theresa Schubert (Künstlerin) und Ingeborg Reichle (Kunsthistorikerin / Forschungsinstitut für Nachhaltigkeit Helmholtz-Zentrum Potsdam). Projektraum MEINBLAU, Christinenstr. 18-19, 10119 Berlin
Die Prozesse der Datenverarbeitung durch Algorithmen beschreiben unterschiedliche Konstellationen, hier spiegelt KI in Visualisierungen die Vorgehensweise wider.
Nachfolgend einige Beschreibungen häufig verwendeter Algorithmen durch GPT 4.
Einige der häufigsten und wichtigsten Typen von ML-Algorithmen:
1. Lineárer Regression: Ein Algorithmus, der verwendet wird, um die Beziehung zwischen einer Variablen und einem Zielwert zu modellieren.
2. K-Nearest Neighbors (KNN): Ein Algorithmus, der auf dem Prinzip des nächsten Nachbarn basiert und das Verhalten eines Objekts in Bezug auf sein Umfeld vorhersagt.
3. Decision Trees: Ein baumartiger Algorithmus, der Entscheidungen auf der Grundlage von Variablenwerten trifft.
4. Random Forest: Ein Algorithmus, der einen Satz von Entscheidungsbäumen kombiniert, um das Verhalten eines Objekts in Bezug auf seine Umgebung vorherzusagen.
5. Support Vector Machines (SVM): Ein Algorithmus, der die Grenze zwischen verschiedenen Klassen definiert und das Verhalten eines Objekts in Bezug auf seine Umgebung vorhersagt.
6. Neural Networks: Ein Algorithmus, der nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns funktioniert und komplexe Beziehungen zwischen Variablen modelliert.
7. Naive Bayes: Ein Algorithmus, der auf dem Prinzip der bayesschen Wahrscheinlichkeit basiert und die Verteilung von Ereignissen in Bezug auf ihre Ursachen vorhersagt.
8. Gradient Boosting: Ein Algorithmus, der eine Gruppe von Modellen kombiniert, um das Verhalten eines Objekts in Bezug auf sein Umfeld vorherzusagen.
9. Clustering Algorithmen: Ein Algorithmus, der Gruppen von Objekten auf ähnliche Eigenschaften oder Beziehungen basierend gruppiert.
10. Anomaly Detection Algorithms: Ein Algorithmus, der untypische oder abweichende Werte in einem Datensatz erkennt und identifiziert.
Bitte beachten Sie, dass diese Liste nicht vollständig ist und es viele weitere ML-Algorithmen gibt, die verwendet werden können. Je nach Anwendungsfall und den Daten, die verfügbar sind, kann man andere Algorithmen verwenden, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
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