Zusammenfassung für CDS-1011 Einführung in Data Science

Grundbegriffe

Begriff	Beschreibung
Daten	Beispiele: Transaktionsdaten, Log-Daten, Maschinendaten, Dokumente / Texte, Social Media, Videos, Bilder
Data Science	Fachgebiet, welches sich mit der Gewinnung von Wissen aus Daten beschäftigt
Artificial Intelligence	Systeme, die intelligentes Verhalten aufweisen. Indem sie ihre Umgebung analysieren und Massnahmen ergreiffen, mit einen gewissen Grad an Selbstbestimmung. Um dann bestimmte Ziele zu erreichen
Machine Learning	Machine Learning beschäftigt sich mit der Frage, wie man Computer Programme so entwerfen kann, dass sie sich, mit Erfahrung, automatisch verbessern
Deep Learning	Deep Learning ist eine unterkategorie von AI, die ihren Fokus auf die Erstellung von künstlichen neuronalen Netzen (KNN) setzt. KNN sind in der Lage, genaue datengestützte Entscheidungen zu treffen

Begriff	Beschreibung
Überwachtes Lernen	Überwchtes Lernen nutzt Beispieldaten mit einer Zielvariable, um aus diesen Daten Muster zu erlernen und diese auf unbekannte Daten anzuwenden Wird für Klassifikationen und Regressionen genutzt, also für die Vorhersage von Wahrscheinlichkeiten oder numerischen Werten Überwachtes Lernen setzt eine aufwendige Datenvorverarbeitung voraus
Klassifizierung	Methode des überwachten Lernens, bei der ein Modell anhand von gelabelten Beispieldaten lernt, neue Datenpunkte vordefinierten Kategorien (Klassen) zuzuordnen, z.B. Bilder als "Hund" oder "Katze" zu erkennen, Spam-Mails zu filtern oder Kunden abzuwandern
Klassifizierung Algorithmen	K-Nearest-Neighbors Naïve Bayes Support Vector Machines Decision Trees
Regression
Modell
Unüberwachtes Lernen
Halbüberwachtes Lernen
Reinforcement Learning
Batch Learning
Online Learning
Instanzbasiertes Lernen
Modellbasiertes Lernen
Matrizen