Induktives Lernen

Induktives Lernen ist eine Maschinenlernmethode, die darauf abzielt, allgemeine Regeln oder Modelle aus spezifischen Beispielen durch Beobachtung abzuleiten. Das Kernziel besteht darin, Muster und Regularitäten aus einem begrenzten Datensatz zu extrahieren, um effektive Vorhersagen und Klassifikationen von unbekannten Daten zu ermöglichen. Induktives Lernen hat eine breite Anwendungswertigkeit in Bereichen wie Data Mining, Natürliche Sprachverarbeitung und Computer Vision. Es ermöglicht Unternehmen, potenzielles Wissen aus großen Datenmengen zu entdecken, den Entscheidungsprozess zu optimieren und die Geschäftseffizienz zu verbessern.