Modell (beim maschinellen Lernen)

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Im Bereich des maschinellen Lernens ist ein Modell eine Konzeptualisierung realer Phänomene, die für praktische Zwecke vereinfacht wurde. Durch die Verwendung eines Lernalgorithmus kann ein statistisches Modell optimiert werden, um die Trainingsdaten zu verallgemeinern. Das Modell kann wiederum dazu verwendet werden, neue Daten zu verarbeiten und eine Funktion zu berechnen. Entscheidungsbäume, Regressionskurven und künstliche neuronale Netze sind Beispiele für gängige Modelltypen.

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