Was ist Clustering künstlicher Intelligenz (KI)? Wie es Muster identifiziert
Sehen Sie sich hier alle On-Demand-Sitzungen des Smart Security Summit an.
Inhalt Was sind einige Beispiele für Clustering-Algorithmen? Wie werden Clustering-Algorithmen in bestimmten Anwendungen eingesetzt? Wie gehen große Unternehmen das KI-Clustering an? Wie gehen Herausforderer und Startups mit KI-Clustering um? Gibt es etwas, was KI-Clustering nicht kann?KI-Clustering ist der Prozess des maschinellen Lernens (ML), bei dem Daten in Untergruppen mit ähnlichen Attributen oder Elementen organisiert werden. Clustering-Algorithmen funktionieren in der Regel gut in Umgebungen, in denen die Antwort nicht perfekt sein muss, sondern nur ähnlich oder nahe beieinander liegen muss, um eine akzeptable Übereinstimmung zu erzielen. KI-Clustering kann besonders effektiv bei der Identifizierung von Mustern des unbeaufsichtigten Lernens sein. Einige gängige Anwendungen sind im Personalwesen, in der Datenanalyse, in Empfehlungssystemen und in den Sozialwissenschaften.
Datenwissenschaftler, Statistiker und KI-Wissenschaftler verwenden Clustering-Algorithmen, um Antworten zu finden, die anderen Antworten nahe kommen. Sie verwenden zunächst eine Reihe von Trainingsdaten, um das Problem zu definieren, und suchen dann nach möglichen Lösungen, die denen ähneln, die mit den Trainingsdaten generiert wurden.
Eine der Herausforderungen besteht darin, "Nähe" zu definieren, da die gewünschte Reaktion normalerweise mit den Trainingsdaten generiert wird. Wenn Daten mehrere Dimensionen haben, können Data Scientists den Algorithmus auch steuern, indem sie verschiedenen Datenspalten in der Gleichung, die zur Definition der Nähe verwendet wird, Gewichtungen zuweisen. Es ist nicht ungewöhnlich, mit mehreren verschiedenen Funktionen zu arbeiten, die Nähe definieren.
Wenn die Näherungsfunktion, auch bekannt als Ähnlichkeitsmetrik oder Distanzmaß, definiert wird, besteht ein großer Teil der Aufgabe darin, die Daten so zu speichern, dass sie schnell gefunden werden können. Einige Datenbankdesigner erstellen spezielle Ebenen, um diese Suche zu vereinfachen. Ein Schlüsselelement vieler Algorithmen ist das Entfernungsmaß, das die Entfernung zwischen zwei Datenpunkten definiert.
VorfallSmart Security Summit auf Abruf
Erfahren Sie mehr über die wesentliche Rolle von KI und ML in der Cybersicherheit und branchenspezifische Fallstudien. Sehen Sie sich noch heute die On-Demand-Sitzungen an.
Schau hierEin anderer Ansatz besteht darin, das Problem umzukehren und absichtlich nach der schlechtestmöglichen Übereinstimmung zu suchen. Das ist für Profis geeignet...
Sehen Sie sich hier alle On-Demand-Sitzungen des Smart Security Summit an.
Inhalt Was sind einige Beispiele für Clustering-Algorithmen? Wie werden Clustering-Algorithmen in bestimmten Anwendungen eingesetzt? Wie gehen große Unternehmen das KI-Clustering an? Wie gehen Herausforderer und Startups mit KI-Clustering um? Gibt es etwas, was KI-Clustering nicht kann?KI-Clustering ist der Prozess des maschinellen Lernens (ML), bei dem Daten in Untergruppen mit ähnlichen Attributen oder Elementen organisiert werden. Clustering-Algorithmen funktionieren in der Regel gut in Umgebungen, in denen die Antwort nicht perfekt sein muss, sondern nur ähnlich oder nahe beieinander liegen muss, um eine akzeptable Übereinstimmung zu erzielen. KI-Clustering kann besonders effektiv bei der Identifizierung von Mustern des unbeaufsichtigten Lernens sein. Einige gängige Anwendungen sind im Personalwesen, in der Datenanalyse, in Empfehlungssystemen und in den Sozialwissenschaften.
Datenwissenschaftler, Statistiker und KI-Wissenschaftler verwenden Clustering-Algorithmen, um Antworten zu finden, die anderen Antworten nahe kommen. Sie verwenden zunächst eine Reihe von Trainingsdaten, um das Problem zu definieren, und suchen dann nach möglichen Lösungen, die denen ähneln, die mit den Trainingsdaten generiert wurden.
Eine der Herausforderungen besteht darin, "Nähe" zu definieren, da die gewünschte Reaktion normalerweise mit den Trainingsdaten generiert wird. Wenn Daten mehrere Dimensionen haben, können Data Scientists den Algorithmus auch steuern, indem sie verschiedenen Datenspalten in der Gleichung, die zur Definition der Nähe verwendet wird, Gewichtungen zuweisen. Es ist nicht ungewöhnlich, mit mehreren verschiedenen Funktionen zu arbeiten, die Nähe definieren.
Wenn die Näherungsfunktion, auch bekannt als Ähnlichkeitsmetrik oder Distanzmaß, definiert wird, besteht ein großer Teil der Aufgabe darin, die Daten so zu speichern, dass sie schnell gefunden werden können. Einige Datenbankdesigner erstellen spezielle Ebenen, um diese Suche zu vereinfachen. Ein Schlüsselelement vieler Algorithmen ist das Entfernungsmaß, das die Entfernung zwischen zwei Datenpunkten definiert.
VorfallSmart Security Summit auf Abruf
Erfahren Sie mehr über die wesentliche Rolle von KI und ML in der Cybersicherheit und branchenspezifische Fallstudien. Sehen Sie sich noch heute die On-Demand-Sitzungen an.
Schau hierEin anderer Ansatz besteht darin, das Problem umzukehren und absichtlich nach der schlechtestmöglichen Übereinstimmung zu suchen. Das ist für Profis geeignet...
What's Your Reaction?
