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Unzureichende Menge an Trainingsdaten

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Damit ein Kleinkind lernt, was ein Apfel ist, genügt es, dass Sie auf einen Apfel zeigen und »Apfel« sagen (und die Prozedur einige Male wiederholen). Damit ist das Kind in der Lage, Äpfel in allen möglichen Farben und Formen zu erkennen. Genial.

Machine Learning ist noch nicht ganz so weit; bei den meisten maschinellen Lernverfahren ist eine Vielzahl an Daten erforderlich, damit sie funktionieren. Selbst bei sehr einfachen Aufgaben benötigen Sie üblicherweise Tausende von Beispielen, und bei komplexen Aufgaben wie Bild- oder Spracherkennung können es auch Millionen sein (es sei denn, Sie können Teile eines existierenden Modells wiederverwenden).

Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow

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