Möchten Sie Machine Learning-Algorithmen präsentieren? Erklären Sie, wie Neuronale Netze oder Klassifikationsbäume funktionieren?

Nutzen Sie visuelle Illustrationen und Diagramme, um die Struktur und Mathematik der prädiktiven KI-Modelle, den Prozess der Entwicklung von Machine Learning-Lösungen oder das CRISP-DM-Rahmenwerk zu erklären.

Wir haben eine PowerPoint-Vorlage mit Illustrationen von KI-Methoden entworfen, um Ihnen zu helfen, das Wesen des Machine Learning auf ansprechende visuelle Weise zu präsentieren.

Diese PowerPoint-Präsentation mit KI-Algorithmen und Neuronalen Netzdiagrammen enthält Folien mit Folgendem:

• 29 Layouts, Diagramme und Tabellen, die verschiedene Themen zu den KI-Maschinenlernalgorithmen veranschaulichen
• 106 Icons, die Fertigungsthemen veranschaulichen: KI-Modelltypen, KI-Modellaktionen, Daten, Informationen, Künstliche Intelligenz, Geschäft und Statusanwendungen
• Anweisungen zur Modifizierung dieser Diagramme mit den Standard-PowerPoint-Bearbeitungswerkzeugen.

Dieses PowerPoint-Folienpaket ist in einem eleganten, flachen Stil mit bunten Vektorgrafiken und Umriss-Icons gestaltet. Alle grafischen Formen können ohne Qualitätsverlust neu eingefärbt und in der Größe verändert werden.

Autoren dieser PowerPoint-Diagramme zu Machine Learning-Algorithmen

• Inhaltliche Beratung durch Peter Zvirinsky, Berater für KI und Datenvisualisierung
  Kontakt Peter

• Design durch infoDiagram-Designer
  Kontakt infoDiagram

Was sind Machine Learning-Algorithmen?

Dies ist ein Teil des Bereichs Künstliche Intelligenz, der mathematische Methoden enthält, die aus Daten lernen können, ohne explizit dafür programmiert zu sein.

Machine Learning-Algorithmen basieren auf statistischen Formeln und rechnerischen Modellen, die lernen können, erwartete Werte vorherzusagen oder Muster in Eingabedaten zu identifizieren.

Was sind die Haupttypen des Machine Learning?

Die Typen von Machine Learning werden nach der Aufgabe oder Art des Algorithmus unterteilt.

• Überwachtes Lernen - Verwendet gelabelte Daten, um den Wert oder die Klasse von Eingabedaten vorherzusagen (z. B. medizinische Bild- oder Textklassifikation als positiv erkannt oder nicht erkannt).
• Unüberwachtes Lernen - Verwendet ungelabelte Daten und versucht, automatisch Cluster, Muster und Beziehungen in diesen Daten zu identifizieren.
• Semi-überwachtes Lernen - Verwendet sowohl einige gelabelte als auch einige ungelabelte Daten, um Muster und Gruppen zu identifizieren. Ein Beispiel ist die Zeichenerkennung.
• Verstärkendes Lernen - Belohnungsbasiertes Lernen, seine Zielbeispiele sind die Planung von Aktionen oder Strategien.

Einige fügen auch Deep Learning als einen separaten Typ von Machine Learning hinzu, der tiefe neuronale Netze (mit mehreren Schichten, die in der Lage sind, hochgradige Abstraktionsmuster aus großen Datensätzen zu identifizieren) verwendet.

Warum Diagramme zur Präsentation von Machine Learning-Algorithmen verwenden?

Weil Machine Learning-Algorithmen auf komplexen Berechnungsmodellen basieren, ist es besser, sie auf einem Abstraktionsniveau zu präsentieren, das einfach zu verstehen ist.

Verwenden Sie Flussdiagramme, um den Berechnungsfluss von künstlichen neuronalen Netzen zu erklären. Zeichnen Sie ein Strukturdiagramm, um einen Entscheidungsbaum oder einen Algorithmus für zufällige Wälder darzustellen.

Das Präsentieren mathematischer Formeln für Naïve Bayes oder ein logistisches Regressionsdiagramm kann Ihrem Publikum helfen, das Wesen dieser KI-Modelle zu erfassen.

Wo können Sie die Diagrammgrafiken des Machine Learning verwenden?

Egal, ob Sie ein Geschäftsführer oder Lehrer sind, der KI-Konzepte erklärt, die Verwendung visueller Hilfsmittel kann die Wirkung Ihrer Präsentation erheblich verbessern. Hier sind einige Beispielsituationen, in denen Sie unsere Grafiken zu KI-Algorithmen verwenden können:

• Durchführung eines Einführungskurses in Künstliche Intelligenz 101.
• Zeigen Sie die Hauptunterteilung, Aufgaben und Anwendungen von Machine Learning-Algorithmen.
• Präsentieren Sie das Wesen, wie ML-Algorithmen funktionieren.
• Erstellen Sie ansprechendes Unterstützungsmaterial für Ihre IT-Vorlesung.
• Veranschaulichen Sie Mathematik- und Statistik-Kurse, die die Anwendungen der theoretischen Mathematik zeigen.
• Visualisieren Sie den Kern von KI-Lösungen oder Anwendungen.
• Erklären Sie die Wurzeln der Technologie hinter ChatGPT.

Versuchen Sie, diese PowerPoint-Grafiken zu verwenden, um Ihre Daten visuell auf elegante Weise zu präsentieren.

Alle Grafiken sind editierbar, um Größe, Farben und Text zu ändern. Außerdem können Sie die Sammlung weiter mit weiteren PPT-Symbolen erweitern (siehe Abschnitt Verwandte Diagramme).

Versuchen Sie, dieses Set vollständig editierbarer PowerPoint-Vektorgrafiken zu verwenden, um Ihre Daten visuell auf elegante Weise zu präsentieren. Sie können alle Elemente leicht ändern:

• Icons ersetzen
• Füll- und Umrissfarbe ändern
• Größe und Proportionen modifizieren
• Drehen, spiegeln, ausrichten und Reihenfolge ändern

Die in dieser PowerPoint-Präsentation enthaltenen Folien:

• Inhalt des Machine Learning Decks
• Prozess des Aufbaus von Machine Learning KI-Modellen
• Diagramm des Entwicklungsprozesses für prädiktive KI-Modelle
• KI-Nutzungsbeispiel - Bildklassifizierungs prädiktives Modell
• CRISP-DM-Rahmen-Diagramm des Data-Mining-Prozesses
• CRISP-DM-Methodik, Datenbergbau Prozessdiagramm
• SEMMA-Methodologie des Data-Mining-Prozesses
• Generischer Implementierungsprozess für maschinelles Lernen
• Arten von Machine Learning-Algorithmen, überwachtes Lernen, Verstärkendes Lernen, Diagramm PowerPoint
• Überwachte und Unbeaufsichtigte Lernaufgaben, Algorithmen
• Erklärung von überwachten Lern-ML-Algorithmen
• Erklärung von unüberwachtem Lernen ML-Algorithmen
• Unüberwachtes Lernen ML-Algorithmen - K-Means
• Logistische Regression - Überwachter Lernalgorithmus
• Naive Bayes - Überwachter Lernalgorithmus
• Entscheidungsbaumillustration - Überwachter Lernalgorithmus
• Illustration des Random Forest - überwachte Lernalgorithmus
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• Schematisches Diagramm eines künstlichen neuronalen Netzes MLP
• Schematische Darstellung eines rekurrenten neuronalen Netzwerks RNN
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• AUC ROC-Kurve - Klassifikationsmodell Qualitätsmaß
• Erläuterung der Verwirrungsmatrix - Qualitätsmetriken für Klassifizierer
• Beispiel einer Verwirrungsmatrix-Tabelle für die binäre Klassifikation
• Konfusionsmatrix-Tabelle für die Klassifizierung Mehrerer Klassen
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