Maschinelles Lernen: Die universelle Theorie der Datenrepräsentation
In der Welt des maschinellen Lernens hat sich eine zentrale Idee etabliert: Daten können in einer Form dargestellt werden, die für Algorithmen leicht zu verarbeiten ist. Diese Theorie, oft als „Representation Learning“ bezeichnet, besagt, dass die Qualität der Datenrepräsentation entscheidend für die Leistung eines Modells ist.
