Lernverfahren

Transferlernen ist eine Technik im maschinellen Lernen, bei der ein Modell, das für eine bestimmte Aufgabe trainiert wurde, auf eine andere, verwandte Aufgabe übertragen wird. Der Hauptverwendungszweck besteht darin, das Training eines Modells für eine neue Aufgabe zu beschleunigen und die Leistung in Situationen mit begrenzten Daten zu verbessern.

Überwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Modell anhand von gelabelten Trainingsdaten trainiert wird, wobei für jede Eingabe eine entsprechende Ausgabe bekannt ist. Der Hauptverwendungszweck besteht darin, Modelle zu entwickeln, die in der Lage sind, Muster zu erkennen und genaue Vorhersagen für neue, nicht gelabelte Daten zu treffen.

Unüberwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Modell ohne vorgegebene Ausgaben oder Labels trainiert wird. Der Hauptverwendungszweck besteht darin, Muster und Strukturen in den Daten zu identifizieren, ohne dass dem Modell gesagt wird, was genau es suchen soll.

Verstärkendes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Agent Aktionen in einer bestimmten Umgebung ausführt und durch Belohnungen oder Bestrafungen für seine Handlungen lernen kann. Der Hauptverwendungszweck besteht darin, selbstlernende Modelle zu erstellen, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben zu bewältigen, indem sie durch Interaktion mit ihrer Umgebung lernen.