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A

Assoziationsanalyse

Ein Data-Mining-Verfahren zur Entdeckung von Beziehungen zwischen Elementen in einem Datensatz, auch bekannt als Marktkorbanalyse.

B

Big Data

Bezieht sich auf extrem große und komplexe Datensätze, die traditionelle Datenverarbeitungsanwendungen ineffizient verarbeiten können, im Data Mining.

C

Clustering

Ein Data-Mining-Verfahren zum Gruppieren ähnlicher Datenpunkte basierend auf ihren Merkmalen oder Eigenschaften.

D

Data Mining

Der Prozess der Entdeckung von Mustern, Korrelationen oder Trends durch die Analyse großer Datensätze, um nützliche Informationen zu extrahieren.

Dimensionalitätsreduktion

Der Prozess der Reduzierung der Anzahl von Variablen oder Dimensionen in einem Datensatz, während die wesentlichen Informationen erhalten bleiben, im Data Mining.

F

Feature Selection

Der Prozess der Auswahl eines Teils relevanter Merkmale oder Variablen aus einem größeren Datensatz, um die Leistung des Modells im Data Mining zu verbessern.

K

Klassifizierung

Ein Data-Mining-Verfahren zur Kategorisierung von Daten in vordefinierte Klassen oder Gruppen basierend auf Merkmalen oder Eigenschaften.

M

Machine Learning

Ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das Systemen ermöglicht, automatisch aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden.

Mustererkennung

Die automatisierte Identifizierung von Mustern oder Regelmäßigkeiten in Daten mithilfe von Algorithmen im Data Mining.

R

Regression

Ein statistisches Verfahren zur Vorhersage der Beziehung zwischen Variablen durch Anpassen eines mathematischen Modells an die Daten.