KI 1.2 — Machine Learning Grundlagen
Modul 1.2 · Übersicht

Wann was — ML-Verfahren wählen

AufgabeVerfahren 2026Warum
Tabellarische Daten klassifizierenXGBoost / LightGBMIndustriestandard, sehr stark
Bilder klassifizierenCNN / Vision TransformerState-of-the-art
Text klassifizierenBERT / Sentence TransformersVortrainiert, transferierbar
Hauspreis vorhersagenLinear Regression / XGBoost RegressorTabular Regression
Kunden segmentierenK-Means + PCACluster + Visualisierung
Anomalien findenIsolation Forest / AutoencoderUnbalancierte Daten OK
Roboter steuernReinforcement LearningSequentielle Entscheidungen
EmpfehlungssystemCollaborative Filtering / Matrix FactorizationNetflix, Amazon
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