Algorithmen und Methoden der KI
Klassifizierung
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Design-Paradigma:
- Greedy-Algorithmen
- Divide-and-Conquer-Algorithmen
- Dynamische Programmierung
- Backtracking-Algorithmen
- Randomisierte Algorithmen
- Heuristische Algorithmen
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Laufzeitkomplexität:
- Konstante Zeit (O(1))
- Logarithmische Zeit (O(log n))
- Lineare Zeit (O(n))
- Quadratische Zeit (O(n^2))
- Exponentielle Zeit (O(2^n))
- Polynomialzeit (O(n^k))
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Anwendungsgebiet:
- Sortieralgorithmen (z.B. Quicksort, Mergesort)
- Suchalgorithmen (z.B. binäre Suche)
- Graphenalgorithmen (z.B. Dijkstra-Algorithmus, Tiefen- und Breitensuche)
- Netzwerk-Algorithmen (z.B. Flussalgorithmen)
- Künstliche-Intelligenz-Algorithmen (z.B. Genetische Algorithmen, Neuronale Netze)
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Datenstrukturabhängigkeit:
- Array-basierte Algorithmen
- Baum-Algorithmen
- Listen-Algorithmen
- Hash-Tabellen-Algorithmen
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Parallelität:
- Serielle Algorithmen
- Parallelisierte Algorithmen
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Genauigkeit:
- Exakte Algorithmen
- Approximationsalgorithmen
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Speicheranforderungen:
- In-place-Algorithmen
- Algorithmen mit zusätzlichem Speicherbedarf
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Problemkomplexität:
- P-Probleme
- NP-Probleme
- NP-vollständige Probleme
Regression
Regression ist ein statistisches Verfahren, das verwendet wird, um die Beziehung zwischen einer oder mehreren unabhängigen Variablen (auch bekannt als Prädiktoren, Features oder Regressoren) und einer abhängigen Variablen (auch bekannt als Zielvariable oder Response) zu modellieren. Das Ziel der Regression besteht darin, die beste Anpassungslinie oder -kurve zu finden, die die Beziehung zwischen den Variablen am besten beschreibt.
Die grundlegende Form der Regression ist die lineare Regression, bei der die abhängige Variable als eine lineare Funktion der unabhängigen Variablen modelliert wird. Die lineare Regression kann jedoch auf nicht-lineare Beziehungen erweitert werden, indem nicht-lineare Funktionen der unabhängigen Variablen verwendet werden oder indem polynomiale Terme hinzugefügt werden.
Es gibt verschiedene Arten von Regressionen, darunter:
- Einfache lineare Regression: Ein unabhängiges Merkmal wird verwendet, um eine abhängige Variable vorherzusagen.
- Multiple lineare Regression: Mehrere unabhängige Merkmale werden verwendet, um eine abhängige Variable vorherzusagen.
- Polynomiale Regression: Die abhängige Variable wird als Polynom der unabhängigen Variablen dargestellt.
- Logistische Regression: Wird verwendet, wenn die abhängige Variable binär ist, d.h. zwei mögliche Ausgänge hat.
- Multivariate Regression: Eine Erweiterung der linearen Regression, bei der mehr als eine abhängige Variable vorhergesagt wird.
Regression wird in verschiedenen Bereichen angewendet, einschließlich Wirtschaft, Sozialwissenschaften, Ingenieurwesen, Medizin und vielen anderen, um Vorhersagen zu treffen, Zusammenhänge zu verstehen und Hypothesen zu testen. Es ist ein grundlegendes Werkzeug in der statistischen Analyse und im Maschinellen Lernen.
Clustering
Clustering ist ein Verfahren des unüberwachten Lernens in der Datenanalyse und im Maschinellen Lernen. Das Ziel beim Clustering besteht darin, eine Menge von Datenobjekten in Gruppen oder Cluster zu organisieren, so dass Objekte in einem Cluster ähnlicher zueinander sind als zu Objekten in anderen Clustern.
Im Gegensatz zur überwachten Lernmethode, bei der die Daten in vordefinierte Klassen oder Kategorien eingeteilt werden, erfolgt das Clustering ohne Kenntnis über die Gruppierung der Daten. Stattdessen basiert die Gruppierung auf der Ähnlichkeit der Datenobjekte untereinander.
Die grundlegende Vorgehensweise beim Clustering umfasst in der Regel folgende Schritte:
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Auswahl von Daten: Zunächst werden die relevanten Daten ausgewählt, auf denen das Clustering durchgeführt werden soll.
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Merkmalsextraktion: Falls erforderlich, werden die Merkmale der Daten extrahiert oder transformiert, um sie für das Clustering vorzubereiten.
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Ähnlichkeitsmaß definieren: Ein Ähnlichkeits- oder Distanzmaß wird definiert, um festzustellen, wie ähnlich oder unterschiedlich die Datenobjekte sind. Typische Ähnlichkeitsmaße sind zum Beispiel der euklidische Abstand oder der kosinuß-Ähnlichkeitsmaß.
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Clustering-Algorithmus anwenden: Ein Clustering-Algorithmus wird angewendet, um die Daten in Cluster zu gruppieren. Bekannte Clustering-Algorithmen sind k-means, hierarchisches Clustering, DBSCAN und viele mehr.
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Interpretation und Evaluation: Nachdem die Daten gruppiert wurden, werden die resultierenden Cluster analysiert und interpretiert. Die Qualität des Clusterings kann durch verschiedene Evaluationsmetriken bewertet werden, abhängig von den spezifischen Anforderungen des Problems.
Clustering wird in verschiedenen Anwendungen und Disziplinen eingesetzt, darunter Mustererkennung, Datenanalyse, Bildverarbeitung, Kunden-Segmentierung, biologische Datenanalyse und viele mehr. Es ist ein vielseitiges Werkzeug, um unbekannte Strukturen in den Daten zu entdecken und sie auf sinnvolle Weise zu organisieren.
Dimensionaltätsreduktion
