Glossar

Ein Perceptron ist ein einfaches künstliches neuronales Netzwerk, das als Modell für die Verarbeitung und Klassifizierung von Daten verwendet wird. Es wurde in den 1950er Jahren entwickelt und ist eine der grundlegenden Bausteine für die moderne Künstliche Intelligenz.

Q-Learning ist ein Verstärkungslernalgorithmus, der in der Künstlichen Intelligenz eingesetzt wird, um Agenten zu trainieren, wie sie in einer Umgebung die besten Aktionen auswählen können, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Der Algorithmus basiert auf der Idee, dass der Agent durch Erfahrung und Interaktion mit der Umgebung lernen kann, welche Aktionen in verschiedenen Situationen die besten Belohnungen liefern.

Random Forest ist ein Machine-Learning-Algorithmus, der auf Entscheidungsbäumen basiert. Es handelt sich um einen Ensemble-Lernalgorithmus, der aus einer Gruppe von Entscheidungsbäumen besteht. Jeder Baum wird unabhängig voneinander trainiert und liefert eine Vorhersage. Die Vorhersagen der einzelnen Bäume werden dann zu einer konsolidierten Vorhersage kombiniert.

Regression Analysis, auch bekannt als Regressionsanalyse, ist eine statistische Methode, die verwendet wird, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu analysieren. Sie ermöglicht es, Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren und Vorhersagen über zukünftige Werte der abhängigen Variablen zu treffen.

Ein Variational Autoencoder (VAE) ist ein Modell des maschinellen Lernens, das zur Generierung neuer Daten verwendet wird. Es basiert auf der Idee, einen latenten Raum zu lernen, in dem die zugrunde liegenden Merkmale der Daten repräsentiert werden. Ein VAE besteht aus einem Encoder, der die Eingabedaten in den latenten Raum projiziert, und einem Decoder, der die Daten aus dem latenten Raum rekonstruiert.

Wasserstein GAN (Generative Adversarial Network) ist eine Erweiterung des herkömmlichen GAN-Modells, das in der Künstlichen Intelligenz verwendet wird, um realistische Bilder oder Daten zu generieren. Es basiert auf dem Wasserstein-Abstands-Konzept, das eine bessere Stabilität und Qualität bei der Generierung von Inhalten ermöglicht.

Ein Z-Test ist ein statistisches Verfahren, das verwendet wird, um zu überprüfen, ob der Mittelwert einer Stichprobe signifikant von einem bekannten oder angenommenen Wert abweicht. Es wird häufig in der Hypothesentestung angewendet, um Aussagen über eine Population auf Basis von Stichproben zu treffen.

z/OS ist ein Betriebssystem, das speziell für Großrechner und Mainframe-Computer entwickelt wurde. Es wurde von IBM entwickelt und ist bekannt für seine Stabilität, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit. z/OS bietet eine umfassende Palette von Funktionen und Diensten, die es Unternehmen ermöglichen, anspruchsvolle Anwendungen und Workloads auszuführen.