Unüberwachtes Lernen Leitfaden für Anfänger KI CD

Folie 1: Diese Folie führt in den Leitfaden für unbeaufsichtigtes Lernen für Anfänger ein. Geben Sie den Namen Ihres Unternehmens an.
Folie 2: Dies ist eine Agenda-Folie. Geben Sie hier Ihre Tagesordnungspunkte an.
Folie 3: Die Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis für die Präsentation.
Folie 4: Die Folie führt das Inhaltsverzeichnis fort.
Folie 5: Diese Folie bietet eine grundlegende Einführung in die Machine-Learning-Technologie, die für neue Interessenten und erfahrene Programmierer nützlich ist.
Folie 6: Diese Folie gibt einen allgemeinen Überblick über die Arten des maschinenbasierten Lernens, der KI-Entwicklern helfen kann, neue ML-Modelle zu erstellen.
Folie 7: Diese Folie zeigt den Arbeitsablauf der Machine-Learning-Technologie, der für Anfänger zum Verständnis des Back-End-Prozesses nützlich ist.
Folie 8: Diese Folie zeigt einen globalen Marktüberblick über maschinelles Lernen, der Unternehmen und Investoren bei bestimmten Entscheidungen helfen kann.
Folie 9: Die Folie zeigt den Titel des Inhaltsverzeichnisses für die Präsentation.
Folie 10: Diese Folie zeigt eine grundlegende Einführung in die Technologie des unbeaufsichtigten Lernens, die für neue Interessenten und erfahrene Programmierer nützlich ist.
Folie 11: Diese Folie hebt hervor, wie die Technologie des unbeaufsichtigten Lernens funktioniert, was für neue Interessenten und erfahrene Programmierer nützlich ist.
Folie 12: Diese Folie zeigt den Unterschied zwischen überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen auf und leitet die Nutzer zu deren Fähigkeiten an.
Folie 13: Die Folie beschreibt den Titel des Inhaltsverzeichnisses weiter.
Folie 14: Diese Folie zeigt die wichtigsten Arten von Algorithmen für unbeaufsichtigtes Lernen, die für neue Interessenten und erfahrene Programmierer nützlich sind.
Folie 15: Diese Folie vermittelt ein grundlegendes Verständnis des unbeaufsichtigten Lernalgorithmus K-Means-Clustering.
Folie 16: Diese Folie vermittelt ein grundlegendes Verständnis des unbeaufsichtigten Lernalgorithmus Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC).
Folie 17: Diese Folie vermittelt ein grundlegendes Verständnis des unbeaufsichtigten Lernalgorithmus Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN).
Folie 18: Die Folie zeigt den Titel des Inhaltsverzeichnisses weiter an.
Folie 19: Diese Folie vermittelt ein grundlegendes Verständnis des unbeaufsichtigten Lernalgorithmus Principal Component Analysis (PCA).
Folie 20: Diese Folie vermittelt ein grundlegendes Verständnis des unbeaufsichtigten Lernalgorithmus Singular Value Decomposition (SVD).
Folie 21: Die Folie zeigt einen weiteren Titel des Inhaltsverzeichnisses an.
Folie 22: Diese Folie vermittelt ein grundlegendes Verständnis des unbeaufsichtigten Lernalgorithmus Local Outlier Factor (LOF).
Folie 23: Diese Folie vermittelt ein grundlegendes Verständnis des unbeaufsichtigten Lernalgorithmus Isolation Forests.
Folie 24: Diese Folie vermittelt ein grundlegendes Verständnis des unbeaufsichtigten Lernalgorithmus One-Class Support Vector Machines (SVMs).
Folie 25: Die Folie zeigt den Titel des Inhaltsverzeichnisses weiter an.
Folie 26: Diese Folie hebt einige Beispiele hervor, in denen unbeaufsichtigte Lernalgorithmen im Einsatz sind, was für Unternehmen und Entwickler nützlich ist.
Folie 27: Die Folie zeigt den Titel des Inhaltsverzeichnisses weiter an.
Folie 28: Diese Folie zeigt, wie die Anomalieerkennung bei der Technologie des unbeaufsichtigten Lernens funktioniert, was für Banken und Finanzinstitute nützlich ist.
Folie 29: Diese Folie zeigt, wie die Empfehlungsmaschine bei der Technologie des unbeaufsichtigten Lernens funktioniert, was für Over-the-Top (OTT)-App-Entwickler nützlich ist.
Folie 30: Diese Folie hebt hervor, wie die natürliche Sprachverarbeitung bei der Technologie des unbeaufsichtigten Lernens funktioniert, was für Entwickler nützlich ist.
Folie 31: Diese Folie zeigt die Kundensegmentierung in der überwachten Lerntechnologie, was für Online-Shopping-Websites nützlich ist.
Folie 32: Diese Folie zeigt die Bildclusterung in der Technologie des unbeaufsichtigten Lernens, was für Entwickler und kreative Teams nützlich ist.
Folie 33: Diese Folie zeigt die Analyse sozialer Netzwerke durch die Technologie des unbeaufsichtigten Lernens, was für neue Interessenten und erfahrene Programmierer nützlich ist.
Folie 34: Die Folie zeigt den Titel des Inhaltsverzeichnisses weiter an.
Folie 35: Diese Folie zeigt die wichtigsten Vorteile der Technologie des unbeaufsichtigten Lernens, was für neue Interessenten und erfahrene Programmierer nützlich ist.
Folie 36: Diese Folie beschreibt die wichtigsten Einschränkungen der Technologie des unbeaufsichtigten Lernens, was für neue Interessenten und erfahrene Programmierer nützlich ist.
Folie 37: Die Folie zeigt den Titel des Inhaltsverzeichnisses für die Präsentation an.
Folie 38: Diese Folie zeigt einen Marktüberblick über die Technologie des unbeaufsichtigten Lernens, was für erfahrene Programmierer und Geschäftsinvestoren nützlich ist.
Folie 39: Diese Folie zeigt alle in der Präsentation verwendeten Symbole.
Folie 40: Diese Folie trägt den Titel Zusätzliche Folien für den Fortschritt.
Folie 41: Dies ist die Über uns-Folie, um Unternehmensangaben usw. zu zeigen.
Folie 42: Dies ist die Folie Unsere Ziele. Geben Sie hier Ihre Ziele an.
Folie 43: Diese Folie zeigt ein Venn-Diagramm mit Textfeldern.
Folie 44: Diese Folie enthält ein Puzzle mit zugehörigen Symbolen und Text.
Folie 45: Diese Folie zeigt Post-it-Notizen. Notieren Sie hier Ihre wichtigen Notizen.
Folie 46: Dies ist eine Dankeschön-Folie mit Adresse, Telefonnummern und E-Mail-Adresse.