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Accuracy: Der Anteil korrekter Vorhersagen HanseKI 17
Bootstrap: Schätzen aus der Stichprobe selbst HanseKI 12
Regularisierung: Schutz vor Overfitting HanseKI 26
Dropout: Zufälliges Ausschalten gegen Overfitting HanseKI 18
Gradient Boosting: Starke Modelle aus schwachen Lernern HanseKI 14
Bagging: Viele Modelle, ein starkes Ergebnis HanseKI 15
Perceptron: Der Urvater der neuronalen Netze HanseKI 13
Lineare Regression: Der Klassiker des maschinellen Lernens HanseKI 15
Hyperparameter: Die Stellschrauben des maschinellen Lernens HanseKI 28
Trainingsdaten: Das Fundament jedes KI-Modells HanseKI 24

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