Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Es handelt sich um eine Methode, die es Computern ermöglicht, aus großen Date... [mehr]
Was bedeutet Kernel im Machine Learning Kontext?
AntwortIm Kontext des Machine Learning bezieht sich der Begriff "Kernel" auf eine Funktion, die verwendet wird, um Daten in einen höherdimensionalen Raum zu transformieren, ohne die Daten tatsächlich in diesen Raum zu projizieren. Dies ist besonders nützlich in Algorithmen wie Support Vector Machines (SVM) und Kernel-Methoden, wo die Trennung von Datenpunkten in einem nicht-linearen Raum erforderlich ist. Ein Kernel ermöglicht es, die Ähnlichkeit zwischen Datenpunkten zu berechnen, indem er ein inneres Produkt in einem hochdimensionalen Raum definiert. Häufig verwendete Kernel sind der lineare Kernel, der polynomiale Kernel und der Radial Basis Function (RBF) Kernel. Durch die Verwendung von Kernels können Modelle komplexe Muster in den Daten erkennen, ohne dass eine explizite Transformation der Daten erforderlich ist.
