MACHINE LEARNING REPOSITORY

Grundlagen Strategie & Events Business Cases Tools & Services Referenzen

>> MEHR ZU MACHINE LEARNING

Einträge in Grundlagen

Support Vector Machines

Support Vector Machines

GrundlagenIvan Balashov20. Juni 2023MachineLearning, KünstlicheIntelligenz

Automatisierung von Routinearbeiten mittels NLP

Automatisierung von Routinearbeiten mittels NLP

GrundlagenIvan Balashov13. Juni 2023MachineLearning, KünstlicheIntelligenz, NLP

Supervised Learning: Wie KI durch überwachtes Lernen lernt

Supervised Learning: Wie KI durch überwachtes Lernen lernt

GrundlagenIvan Balashov4. April 2023MachineLearning, KünstlicheIntelligenz

Permutation Importance für XAI

Permutation Importance für XAI

GrundlagenIvan Balashov23. Februar 2023MachineLearning, KünstlicheIntelligenz, XAI

Datenqualität für Marktdaten verbessern durch den K-Nearest Neighbors Algorithmus

Datenqualität für Marktdaten verbessern durch den K-Nearest Neighbors Algorithmus

GrundlagenIvan Balashov14. Februar 2023MachineLearning, KünstlicheIntelligenz, Marktdaten

Rekurrente Neuronale Netze RNN [Teil 2]: Anwendungsfälle im Finanzwesen

Rekurrente Neuronale Netze RNN [Teil 2]: Anwendungsfälle im Finanzwesen

GrundlagenIvan Balashov7. Februar 2023MachineLearning, DeepLearning

Rekurrente Neuronale Netze RNN [Teil 1]: Was ist das?

Rekurrente Neuronale Netze RNN [Teil 1]: Was ist das?

GrundlagenIvan Balashov31. Januar 2023MachineLearning, Forecasting, DeepLearning

Zeitreihen Modelle [Teil 2]: Zeitreihen mit langem Gedächtnis

Zeitreihen Modelle [Teil 2]: Zeitreihen mit langem Gedächtnis

GrundlagenIvan Balashov26. Januar 2023MachineLearning, Forecasting

Zeitreihen Modelle [Teil 1]: ARMA-Varianten

Zeitreihen Modelle [Teil 1]: ARMA-Varianten

GrundlagenIvan Balashov24. Januar 2023MachineLearning, Forecasting

Arten von ML in der Praxis [Teil 2]: Klassifikation vs. Clustering

Arten von ML in der Praxis [Teil 2]: Klassifikation vs. Clustering

GrundlagenIvan Balashov12. Januar 2023MachineLearning, KünstlicheIntelligenz

Arten von ML in der Praxis [Teil 1]: Regression vs. Klassifikation

Arten von ML in der Praxis [Teil 1]: Regression vs. Klassifikation

GrundlagenIvan Balashov10. Januar 2023MachineLearning, KünstlicheIntelligenz

KI, ML und DL [Teil 2]: Wie lernt ein Computer?

KI, ML und DL [Teil 2]: Wie lernt ein Computer?

GrundlagenIvan Balashov6. Januar 2023MachineLearning, KünstlicheIntelligenz, DeepLearning

KI, ML und DL [Teil 1]: Was steckt hinter den Begriffen?

KI, ML und DL [Teil 1]: Was steckt hinter den Begriffen?

GrundlagenIvan Balashov3. Januar 2023MachineLearning, KünstlicheIntelligenz, DeepLearning

Lineare Modelle - Eine Zusammenfassung

Lineare Modelle - Eine Zusammenfassung

GrundlagenIvan Balashov17. November 2022MachineLearning, Automatisierung, LineareRegression, Forecasting

Lineare Regression und Quantile

Lineare Regression und Quantile

GrundlagenIvan Balashov27. Oktober 2022MachineLearning, LineareRegression, Risikomanagement

Lineare Regression und Zeitreihen

Lineare Regression und Zeitreihen

GrundlagenIvan Balashov25. Oktober 2022MachineLearning, LineareRegression, Automatisierung, Forecasting

Lineare und Logistische Regression

Lineare und Logistische Regression

GrundlagenIvan Balashov20. Oktober 2022MachineLearning, LineareRegression, Automatisierung

Lineare Regression und Fitting Methoden

Lineare Regression und Fitting Methoden

GrundlagenIvan Balashov18. Oktober 2022MachineLearning, LineareRegression, Automatisierung

Lineare Regression und Regularisierung

Lineare Regression und Regularisierung

GrundlagenIvan Balashov22. September 2022MachineLearning, KünstlicheIntelligenz, LineareRegression, Regularisierung, Lasso

Vom Finanzmodell zum ML-Modell [Teil 2]: Wichtige Python Bibliotheken

Vom Finanzmodell zum ML-Modell [Teil 2]: Wichtige Python Bibliotheken

GrundlagenIvan Balashov14. Juli 2022Finance, MachineLearning