GPT 5

CTM (Correlated Topic Model)

Correlated Topic Model (CTM)

In der heutigen datengetriebenen Welt spielt die Fähigkeit, große Mengen unstrukturierter Textdaten zu analysieren und zu verstehen, eine entscheidende Rolle. Themenmodelle haben sich als leistungsstarke...

SDT (Signal Detection Theory)

Signal Detection Theory (SDT)

Die Signal Detection Theory (SDT), auf Deutsch auch als Signalentdeckungstheorie bekannt, ist ein psychometrisches Paradigma, das dazu dient, Entscheidungsprozesse in Anwesenheit von Unsicherheit zu verstehen...

MCC (Matthews Korrelationskoeffizient)

Matthews Korrelationskoeffizient (MCC)

In der modernen Datenanalyse spielt die statistische Bewertung eine entscheidende Rolle. Durch sie können wir die Qualität und Zuverlässigkeit von Vorhersagemodellen bewerten und die Güte...

FNR (False Negative Rate)

False Negative Rate (FNR)

Die False Negative Rate (FNR), auch bekannt als Typ-II-Fehler oder Beta-Fehler, ist eine wichtige Metrik in der Statistik und im maschinellen Lernen. Sie beschreibt den...

TNR (True Negative Rate)

True Negative Rate (TNR)

Die True Negative Rate (TNR), auch als Spezifität bekannt, ist eine wichtige Metrik in der statistischen Analyse und im maschinellen Lernen. Sie beschreibt den Anteil...

FPR (False Positive Rate)

False Positive Rate (FPR)

Die False Positive Rate (FPR), auch als Fehlerquote der falschen Positiven bekannt, ist eine wichtige Metrik in der statistischen Analyse und im maschinellen Lernen. Sie...

TPR (True Positive Rate)

True Positive Rate (TPR)

Die True Positive Rate (TPR), auch als Sensitivität oder Recall bezeichnet, ist eine fundamentale Metrik in der statistischen Analyse und im maschinellen Lernen. Sie beschreibt...

AUC (Fläche unter der Kurve)

Fläche unter der Kurve (AUC)

Die Fläche unter der Kurve (AUC) ist ein zentrales Konzept in der Statistik und im maschinellen Lernen, das zur Bewertung der Leistungsfähigkeit von Klassifikationsmodellen verwendet...

Receiver Operating Characteristic (ROC) Kurve

Receiver Operating Characteristic (ROC) Kurve

Die Receiver Operating Characteristic (ROC)-Kurve ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur Beurteilung der Genauigkeit und Leistungsfähigkeit von Klassifikationsmodellen. Ursprünglich in den 1950er Jahren in der Signalentdeckungstheorie...

Tanh (Hyperbolic Tangent)

Tanh (Hyperbolic Tangent)

Die hyperbolische Tangensfunktion, kurz Tanh, ist eine der grundlegenden hyperbolischen Funktionen und spielt eine wichtige Rolle in verschiedenen Bereichen der Mathematik, Physik und Informatik. Ihre...

Sigmoid-Funktion: Schlüsselkomponente neuronaler Netzwerke

Sigmoid-Funktion

Die Sigmoid-Funktion, oft auch als logistische Funktion bezeichnet, ist eine spezielle mathematische Funktion, die eine S-Kurve (sigmoidale Kurve) erzeugt. Sie wird durch die folgende Gleichung...

DLIME (Deep LIME)

Deep LIME (DLIME)

In den letzten Jahren hat die künstliche Intelligenz (KI) einen bedeutenden Fortschritt erlebt, insbesondere durch den Einsatz von tiefen neuronalen Netzen und anderen komplexen Modellen...