Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (MP4)

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (MP4)

Im letzten Video haben wir gesehen, aus welchen Gründen wir Features zu unserem Datensatz hinzufügen könnten. In diesem Video beschäftigen wir uns mit dem Gegenteil: Features aus unserem Datensatz entfernen oder zumindest allgemein die Feature-Anzahl reduzieren. Dieser Vorgang nennt sich Dimensionsreduktion und ist u. a. wegen des 👻 Fluchs der Dimensionalität 👻 nötig. Du lernst mehrere Techniken zur Dimensionsreduktion kennen, unter anderem den Algorithmus PCA.

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Nutzungsrechte: CC BY

Vervielfältigung, Bearbeitung und Verbreitung erlaubt. Namensnennung erforderlich.
Herkunftsnachweis: "Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (MP4)" von , lizenziert unter CC BY 4.0
Original-URL: https://moodle.ki-campus.org/course/view.php?id=111

Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Dr. Ann-Kathrin Selker

AI, Algorithmus, Artificial Intelligence, Daten, Datenaufbereitung, Dimensionalität, Dimensionsreduktion, Entscheidungsbaum, Feature, Feature Engineering, Informatik, KI, Korrelationsanalyse, Korrelationsmatrix, ML, PCA, Principal Component Analysis, Technologie, Trainingsdaten, eLearning, künstliche Intelligenz, machine learning, maschinelles Lernen

Lernressource	Video, Kurs
Lizenz	CC BY 4.0
Zusätzliche Lizenzinformationen	Das Material ist Bestandteil vom KI-Campus Kurs "KI für Alle 2: Verstehen, Bewerten, Reflektieren". Gefördert durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt sowie durch das Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen.
Sprache	Deutsch

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