Fast schon im Wochentakt gibt es in der KI-Branche einen neuen Durchbruch nach dem anderen. Doch eine KI ist nur so gut wie ihre Trainingsdaten. Erfahren Sie, wie Sie mit Synthetic Data Sets Ihre durchschnittliche KI zu einer Super-KI für das Auswerten von Satellitenbildern weiterentwickeln können.
Hier geht es zum zweiten Teil unseres Artikels „Sentiment Analysis mit TF-IDF. Wir wollen hier unsere Erkenntnisse aus Teil 1 auf ein praxisnahes Problem anwenden.
Was versteht man eigentlich genau unter „tf-idf“ ? Finden Sie hier die Theorie hinter dem Begriff und begleiten Sie uns beim rudimentären Bau eines Document Classifiers.
„Sie können viel Geld sparen: Verzichten Sie auf teure Programmierer und überlassen Sie die Softwareentwicklung doch einfach der KI!“
Der erste Schritt einer Machine Learning (ML)-Analyse ist die Eingrenzung des Problems. Welche Art von Datenproblem muss gelöst werden? Dieses Problem muss sehr klar und messbar sein.
Viele Data-Science-Projekte scheitern daran, dass schon in diesem ersten Schritt das Problem nicht sauber definiert ist.
Beginnen Sie damit, für ein zu lösendes Problem eine der Hauptstrategien
Viele Menschen sind begierig darauf, etwas über die Zukunft zu erfahren. Es spielt dabei keine Rolle, ob eine Zigeunerin auf dem Jahrmarkt etwas über die persönliche Zukunft erzählt oder ein mathematisches Modell über die weitere Entwicklung eines Unternehmens. Das Wort „Vorhersage“ hat eine geheimnisvolle Bedeutung und maschinelles Lernen ist in aller Munde. Aber wie funktioniert das eigentlich genau?
