2. Dezember 2021

Random Forest Methode

Ein Random Forest ist ein Klassifikationsverfahren, das aus mehreren unkorrelierten Entscheidungsbäumen besteht. Alle Entscheidungsbäume sind unter einer bestimmten Art von Randomisierung während des Lernprozesses gewachsen. Für eine Klassifikation darf jeder Baum in diesem Wald eine Entscheidung treffen und die Klasse mit den meisten Stimmen entscheidet die endgültige Klassifikation. Random Forests können auch zur Regression eingesetzt werden (Wikipedia).

Die Random Forest Methode ist in der AI Forschung populär, weil man mit ihr komplexe Zusammenhänge in den Daten abstrahieren kann. Sie wird für Vorhersagemodelle eingesetzt.

Michael Katzlberger

Michael Katzlberger war von 2001-2021 Geschäftsführer von TUNNEL23, einer der führenden, meistausgezeichneten digitalen Kreativagenturen in Österreich. Seit 2016 widmet sich Katzlberger intensiv dem Thema Künstliche Intelligenz in der Kreativindustrie, berät Unternehmen und gibt sein Wissen in Seminaren, Lehrveranstaltungen und Gastvorträgen im In- und Ausland weiter. Sein Schwerpunkt liegt hierbei darauf, das Thema KI zu entmystifizieren, um es EPUs, KMUs und der breiteren Öffentlichkeit besser zugänglich zu machen.

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