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Maschinelles Lernen als Kernbestandteil der Wolfram Language

Mit der Wolfram Language lassen sich sowohl das klassische maschinelle Lernen in Produktionsqualität als auch das Themengebiet moderne künstliche Intelligenz abdecken. Dabei können statistische Analyse, Visualisierung, Bildverarbeitung und mehr zum Aufbau intelligenter Systeme integriert werden.

Klassifizierung

Die Wolfram Language erlaubt sowohl die Verwendung vorgefertigter Klassifikatoren als auch die Erstellung eigener Klassifikatoren, um beliebige Daten wie Text, Bilder, Arrays, Audio und Video in eine endliche Anzahl von Kategorien einzuordnen. Beispiele sind die Bestimmung von Pflanzenblättern, Vogelstimmen oder menschlichen Handlungen. Die verfügbaren Methoden reichen von logistischer Regression, Random Forest und Support Vector Machines bis hin zu neuronalen Netzen.

Vortrainierte Klassifizierungsnetze »
Beispiel zur automatischen Klassifizierung »

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