Machine Learning
Verfahren des Machine Learning nutzen vorhandene Datenmengen, um daraus Muster abzuleiten. Überwachtes Lernen setzt das Vorhandensein von Kategorien oder Werten voraussetzt. Dabei werden Modelle erzeugt, die diese Kategorien oder Werte für neue Daten prognostizieren. Unüberwachtes Lernen findet Muster ohne feste Vorgaben.
Der Prozess des Machine Learning läuft typischereweise in fünf Schritten ab:
- Datenrepräsentation
- Auswahl Modellklasse
- Definition Zielgröße
- Optimierung
- Validierung
Das CC AIM befasst sich insbesondere mit Zeitreihen und natürlicher Sprache als Datengrundlage. Außerdem legen wir einen Fokus auf den Schritt der Optimierung.