Regression

Was ist Regression?

Regression ist im Kontext der Künstlichen Intelligenz (KI) ein wichtiger Begriff. Er erinnert an den mathematischen Bereich, ist aber in der KI ein wenig anders. Kurz gesagt, bezeichnet die Regression in der Künstlichen Intelligenz einen Prozess, in dem KI-Systeme versuchen, einen Ausgabewert zu schätzen. Anders ausgedrückt: Sie bestimmen eine Beziehung zwischen Eingabe- und Ausgabewerten.

Wie funktioniert Regression?

Stellen Sie sich Regression wie die Herstellung einer Landkarte vor. Auf einer Landkarte versuchen wir, Lage, Distanz und Beziehungen zwischen verschiedenen Orten darzustellen. In der Regression stellen die Eingabe- und Ausgabewerte unsere Orte dar. Die Regression versucht dann, eine mathematische Funktion zu finden, die diese Orte in einer sinnvollen Weise miteinander verbindet.

Wofür nutzt man Regression?

Im KI-Bereich findet die Regression zahlreiche Anwendungen. Sie hilft KI-Systemen, Preise für Häuser zu ermitteln, den Umsatz eines Unternehmens zu prognostizieren oder etwa die Lebensdauer von Maschinenteilen zu schätzen. Dadurch ermöglicht Regression maschinelles Lernen und genaue Vorhersagen für viele alltägliche Anwendungen.

Fakten zur Regression

Die Regression ist nicht neu. Sie stammt ursprünglich aus der Statistik. Die Regression ist ein mächtiges Werkzeug in der Künstlichen Intelligenz. Trotz ihrer Komplexität ist sie für viele KI-Funktionen unerlässlich und wird in vielen Anwendungen und Systemen genutzt. Egal ob Preisvorhersage, Wetterprognose oder Kundenanalyse, ohne Regression wäre all das nicht so präzise und einleuchtend.