Unterthema: Clustering
Clustering ist ein bedeutender Begriff im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere in der Datenanalyse und dem Machine Learning. Es bezeichnet eine unüberwachte Lernmethode, bei der Algorithmen verwendet werden, um Muster oder Strukturen in einem Datensatz zu identifizieren. Konkret bedeutet das, dass Datenpunkte in Gruppen oder „Cluster“ zusammengefasst werden, basierend auf ihrer Ähnlichkeit oder bestimmten Merkmalen. Ziel ist es, eine Gruppierung zu erreichen, bei der die Datenpunkte innerhalb eines Clusters ein hohes Maß an Ähnlichkeit aufweisen, während die Datenpunkte aus verschiedenen Clustern möglichst unterschiedlich sind. Diese Technik findet breite Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Marktsegmentierung, Bild- und Textanalyse, Bioinformatik und vielen anderen Feldern, in denen große Datenmengen analysiert werden müssen.
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Einführung in Machine Learning
Seminar Grundlagen Machine Learning
Kurse und Trainings, die Clustering und verwandte Techniken behandeln, sind in der Regel Teil von umfassenderen Lehrplänen zu Datenwissenschaft und Machine Learning. Diese Kurse richten sich sowohl an Einsteiger als auch an Fortgeschrittene. Für Anfänger gibt es Einführungskurse, die grundlegende Konzepte und Begriffe erklären und erste praktische Anwendungen präsentieren, oft unter Verwendung von Tools wie Python und Libraries wie scikit-learn. Fortgeschrittene Kurse vertiefen das Wissen und behandeln komplexere Algorithmen wie k-means, Hierarchical Clustering oder DBSCAN und deren Optimierung. Diese Kurse sind besonders relevant für Datenanalysten, Machine Learning Engineers, Data Scientists und Fachleute aus der IT, die in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Marketing oder Technologie arbeiten. Darüber hinaus gibt es spezialisierte Workshops und Fortbildungen, die auf bestimmte Anwendungsbereiche abzielen, wie z.B. Kundensegmentierung im Marketing oder Mustererkennung in biomedizinischen Daten.