Machine-Learning mit unausgewogenen Datensätzen: imbalanced-learn (Python-Package)

Eine große Herausforderung im Bereich Machine-Learning stellt der Umgang mit unausgewogenen (engl. unbalanced) Datensätzen bei der Klassifizierung dar. Dabei bezeichnet man einen Datensatz als unausgewogen, wenn eine Klasse des Datensatzes... Weiterlesen.

Website Optimierung mit Advanced Analytics – Teil 3: Random Forest

Nachdem im letzten Teil ein Data Mining Algorithmus als Bestandteil eines Recommendation Systems erläutert wurde, soll der Algorithmus dieses Beitrages in der Lage sein Predictions (dt. Vorhersagen) über das Nutzerverhalten... Weiterlesen.

Tensorflow.js – Machine Learning im Browser

Nachdem das Google Brain Team 2015 die beliebte open-source Bibliothek TensorFlow zum Entwickeln und Trainieren von Machine-Learning-Modellen veröffentlicht hat, folgte nun zuletzt die JavaScript-Bibliothek TensorFlow.js. Während TensorFlow zum größten Teil... Weiterlesen.

Website Optimierung mit Advanced Analytics – Teil 2: Sequential Pattern

Im ersten Teil der Blogserie wurden bereits die grundlegenden Komponenten und deren Umsetzung mittels Open-Source-Software vorgestellt. Dabei wurde auch deren generelles Zusammenspiel erläutert. Die wesentliche Arbeit der Datenanalyse übernehmen dabei... Weiterlesen.

R als Tool für Data Science

Neben klassischer Software für statistische Analysen wie SAS, SPSS und Stata gewinnt seit einiger Zeit insbesondere R an Beliebtheit, da es als Freeware verfügbar ist und eine breite Unterstützung durch... Weiterlesen.

Wie Maschinen mit Menschen kommunizieren – Aktuelle Trends im Natural Language Processing

Natural Language Processing (NLP) beschreibt das Feld der Computerwissenschaften, welches sich mit der Interaktion zwischen Computerprogrammen und menschlicher Sprache beschäftigt. Durch die aktuellen Entwicklungen in den Bereichen der künstlichen Intelligenz... Weiterlesen.

Vielversprechende Tools und Frameworks für 2019 – Teil 1

Pünktlich zum Jahresstart stellt saracus einige vielversprechende Tools, Plattformen und Frameworks vor, die auch Ihnen das Leben erleichtern können. Hier ist der Teil 1. Debezium Die Methode Change Data Capture... Weiterlesen.

Performance-Metriken des überwachten Lernens für Klassifikationsprobleme

Die Daten wurden aufbereitet, neue Features abgeleitet und verschieden Machine-Learning-Modelle trainiert. Doch wie bewertet man die Performance dieser Modelle? Wie entscheidet man sich z.B. zwischen einem neuronalen Netz, Random Forest... Weiterlesen.

Imbalanced Learning

1. Einführung Was haben Datensätze in Bereichen wie Betrugserkennung im Banking, Echtzeitgebote im Marketing oder Intrusion Detection in Netzwerken gemeinsam? Daten, die in diesen Bereichen verwendet werden, weisen oft weniger... Weiterlesen.

Tag: Machine Learning