ML-Modell
Was ist ein ML-Modell?
Ein Modell für maschinelles Lernen ist eine intelligente Datei, die mit einem Algorithmus konditioniert wurde, um bestimmte Muster in Datensätzen zu lernen und aus diesen Mustern Erkenntnisse und Vorhersagen zu gewinnen. Bei der Erstellung eines ML-Modells definieren Sie die Antwort, die Sie erfassen möchten, und legen die Parameter fest, mit denen das Modell arbeiten und daraus lernen soll.
Sobald ein ML-Modell mit neuen Daten zu arbeiten beginnt, können Sie verwertbare Erkenntnisse gewinnen. Sie werden auch für ein breites Spektrum von Daten ohne bekanntes Ziel verwendet – mit der Fähigkeit, ein Muster zu verwenden, können sie zufällige Daten adressieren und dennoch Erkenntnisse daraus ziehen.
Wie funktioniert ein ML-Modell?
ML-Modelle suchen Lösungsmuster und Erkenntnisse in allen Datenarten. Wenn ein ML-Modell durch einen bestimmten Algorithmus aktiviert wird, kann es mit dem effektiven Lernen des Datensatzes und der Gewinnung von Erkenntnissen beginnen. Je mehr Erkenntnisse gewonnen werden, desto besser kann das Modell sein Wissen nutzen, um schneller und effizienter zu ermitteln.
Die Methode, mit der ML-Modelle arbeiten und lernen, basiert im Wesentlichen auf der menschlichen Erfahrung. Computer haben zwar nicht die angeborene Fähigkeit, durch Erfahrung zu denken und zu lernen, aber die Algorithmen, die ML-Modelle ermöglichen, simulieren diese Erfahrung so gut wie möglich. Mit den Parametern und Voreinstellungen der Algorithmen können ML-Modelle das Erfahrungslernen nachahmen. Dies ermöglicht eine tiefgreifende Analyse und Vorhersage, die sonst nicht möglich wäre.
Der Algorithmus, den ML-Modelle zum Lernen verwenden, wurde mit Trainingsdaten erstellt, aus denen das Modell lernen kann. Dies ermöglicht kombinierte Erfahrungen innerhalb des Datensatzes, wodurch die Fähigkeiten des ML-Modells, zu lernen, zu untersuchen, Erkenntnisse zu gewinnen und daraus resultierende Vorhersagen zum Nutzen des Unternehmens zu erstellen, exponentiell zunehmen.
Welche Arten von ML-Modellen gibt es?
Die wichtigsten Arten von ML-Modellen arbeiten mit zwei Methoden. Beide Methoden verwenden Algorithmen, um den Lernprozess innerhalb der gegebenen Daten anzugehen. Der Hauptunterschied liegt in einem strukturierten und einem randomisierten Ansatz. Die Modelle des maschinellen Lernens funktionieren durch gelebte Erfahrung. Mit anderen Worten: Diese Methode ermöglicht es Computern, Daten mit einem auf menschlicher Erfahrung basierenden Ansatz zu bewerten.
Überwachtes Lernen
Bei der Methode des überwachten Lernens werden Vorhersagen anhand einer konstanten oder stabilen Variable getroffen. Algorithmen in diesem Format verwenden bekannte Daten und die darauf folgenden Antworten, um Parameter für Vorhersagen in neuen Datensätzen festzulegen. Diese Methode ermöglicht genaue Vorhersagen für neue Daten, da die konstruktiven Parameter in den zuvor untersuchten Daten enthalten sind.
Nicht überwachtes Lernen
Die Methode des unüberwachten Lernens beinhaltet eine grobe Datenuntersuchung, um ein grundlegendes Verständnis von Mustern und Konstrukten zu schaffen, die in den Daten selbst verborgen sind. Um Erkenntnisse und Schlüsse aus Daten ohne vorgegebene Parameter zu ziehen, wie dies beim überwachten Lernen der Fall ist, untersucht dieser Algorithmus Datensätze mit dem Ziel, diskrete oder sogar versteckte Muster zu entdecken. Diese Methode wird häufig branchenübergreifend eingesetzt und ist eine beliebte Wahl für Marktforschung und Studien zur genetischen Sequenzierung.
Wie erstellt man ein ML-Modell?
Die Erstellung eines ML-Modells besteht aus verschiedenen Schritten und führt zu einer effektiven Bereitstellung. Die Fähigkeit, ML-Modelle zu erstellen, zu trainieren, einzusetzen und zu überwachen, wird durch den folgenden Prozess ermöglicht:
- Analyse: Ihre Organisation muss die Probleme und Ziele analysieren, aus denen Sie Erkenntnisse ziehen möchten. Nicht alle Organisationen verfügen über die richtige Grundlage für ML, um mit voller Kapazität zu arbeiten. Es ist von entscheidender Bedeutung, den Kontext innerhalb Ihrer Organisation zu schaffen.
- Auswahl eines Algorithmus: Die Untersuchung der Daten Ihres Unternehmens ist von entscheidender Bedeutung, da sie Ihnen bei der Auswahl des geeigneten Algorithmus für Ihr Modell helfen wird. Durch die Wahl des richtigen Algorithmus erhalten Sie garantierte Einblicke und verwertbare Ergebnisse, von denen Ihr Unternehmen direkt profitiert.
- Vorbereitung der Daten: Der gewählte Datensatz muss geeignet sein, den Prozess des Modells zu durchlaufen. Wenn der Datensatz vorbereitet ist, können Sie das ML-Modell starten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagen zu treffen.
- Bereitstellung: Nachdem das Problem definiert, der Algorithmus festgelegt und die Daten bereinigt wurden, ist Ihr Unternehmen nun bereit, Ihr benutzerdefiniertes ML-Modell einzusetzen. Der Aufbau eines effektiven Modells mit konkreten Zielen für die Problemlösung ist der Schlüssel zur Grundlage des maschinellen Lernens.
HPE und ML-Modelle
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