Diese umfassende Artikelserie führt systematisch in das maschinelle Lernen ein - von grundlegenden Definitionen über verschiedene Lernverfahren bis hin zu Evaluierung und Optimierung von ML-Modellen.
Eine kurze Einführung in den Begriff des maschinellen Lernens, eine Abgrenzung zu verwandten Disziplinen und die Unterschiede solcher Verfahren zur herkömmlichen Erstellung von Computerprogrammen.
Eine Übersicht über die drei Hauptkategorien des maschinellen Lernens - überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen.
Eine detaillierte Betrachtung der Klassifizierung als fundamentales Verfahren des überwachten Lernens mit Analyse der wichtigsten Algorithmen wie k-NN, Naive Bayes, Support Vector Machines, Logistische Regression und Random Forests.
Eine umfassende Betrachtung der Regression als fundamentales Verfahren zur Vorhersage kontinuierlicher Werte mit Analyse der wichtigsten Algorithmen von linearer Regression über polynomiale Ansätze bis zu fortgeschrittenen Regularisierungstechniken.
Die historische Entwicklung des überwachten Lernens von frühen Erfolgen bis zu modernen Durchbrüchen, die maschinelles Lernen zur praktischen Realität machten.
Systematische Exploration unüberwachter Lernverfahren von klassischen Clustering-Algorithmen über moderne Anomalieerkennung bis zu generativen Modellen und Self-Supervised Learning.
Systematische Einführung in verstärkendes Lernen von Markov-Entscheidungsprozessen über klassische Algorithmen bis zu modernen Deep Reinforcement Learning-Ansätzen.