Überwachtes Lernen ist ein zentraler Bestandteil des maschinellen Lernens, bei dem Modelle auf beschrifteten Daten trainiert werden, um Vorhersagen zu treffen oder neue Eingaben zu klassifizieren. Diese Algorithmen lernen aus vergangenen Daten, um Muster zu identifizieren und informierte Entscheidungen zu treffen.
In diesem Video werden wir die am häufigsten verwendeten Algorithmen des überwachten Lernens erkunden, darunter lineare Regression, Entscheidungsbäume und Support Vector Machines, und besprechen, wie man sie effektiv implementiert.
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00:00 – Einführung
00:19 – Überwachtes Lernen
03:05 – Datensammlung
03:38 – Training
04:48 – Testen
05:32 – Algorithmen
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