Beiträge von Benutzer „Markus“

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3. Februar 2026

2. Februar 2026

  • 17:0117:01, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.594 N SEIR-Modelle Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Das SEIR-Modell erweitert das SIR-Modell um ein zusätzliches Kompartiment Exposed (E) für infizierte, aber noch nicht infektiöse Individuen. Damit bildet es eine Latenz- bzw. Inkubationsphase explizit ab, was für viele Infektionskrankheiten realistischer ist als ein unmittelbarer Übergang von empfänglich zu infektiös.]] Beschreibung ist::Im Standard-SEIR-Modell gilt typischerweise: <math>\frac{dS}{dt}…“
  • 17:0117:01, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.542 N SIR-Modelle Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Das SIR-Modell ist ein klassisches kompartmentalisierendes epidemiologisches Modell, das eine Population in drei Zustände unterteilt: Susceptible (S) (empfänglich), Infected (I) (infektiös) und Recovered/Removed (R) (genesen/entfernt). Es beschreibt, wie sich eine Infektionskrankheit durch Kontakte ausbreitet und wie Individuen anschließend aus dem infektiösen Zustand herausgehen.]] Beschreibung ist::Im…“
  • 17:0117:01, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen −357 Kompartmentalisierende Modelle Keine Bearbeitungszusammenfassung
  • 17:0017:00, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +1.961 Kompartmentalisierende Modelle Keine Bearbeitungszusammenfassung
  • 16:4616:46, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.262 N Agentenbasierte Modellierung Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Agentenbasierte Modellierung (Agent-Based Modeling, ABM) ist ein mechanistischer Simulationsansatz, bei dem ein System als Menge autonomer, interagierender Agenten beschrieben wird. Jeder Agent folgt einfachen, lokal definierten Regeln, während das globale Systemverhalten emergent aus den vielen Einzelinteraktionen entsteht.]] Beschreibung ist::Agenten können Individuen, Haushalte, Organisationen oder techn…“
  • 16:4316:43, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.363 N Metapopulationsmodelle Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Metapopulationsmodelle sind mechanistische Modellierungsansätze, bei denen eine Gesamtpopulation in mehrere Teilpopulationen (Subpopulationen) zerlegt wird, die räumlich, sozial oder organisatorisch getrennt sind und über Kopplungen (z. B. Mobilität, Migration, Kontakte) miteinander interagieren. Jede Subpopulation besitzt eine eigene interne Dynamik.]] Beschreibung ist::Innerhalb jeder Teilpopulation wer…“
  • 06:3106:31, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.323 N Statistische Emulatoren Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Statistische Emulatoren sind surrogatbasierte Modelle, die das Verhalten eines rechenintensiven Simulations- oder Mechanistikmodells approximieren. Anstatt das Originalmodell bei jeder Anfrage auszuführen, wird ein statistisches Ersatzmodell trainiert, das Eingaben schnell auf Ausgaben abbildet.]] Beschreibung ist::Emulatoren werden typischerweise auf einer Designmenge von Simulationsergebnissen trainiert, d…“
  • 06:2706:27, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.746 N Physik-Informierte Neuronale Netze Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Physik-informierte neuronale Netze (Physics-Informed Neural Networks, PINNs) sind neuronale Netze, bei denen bekannte physikalische Gesetze explizit in den Trainingsprozess integriert werden. Dies geschieht typischerweise, indem Differentialgleichungen, Erhaltungssätze oder Nebenbedingungen als zusätzliche Terme in die Verlustfunktion aufgenommen werden.]] Beschreibung ist::Formal wird ein neuronales Netz <…“
  • 06:2606:26, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.566 N Neurale gewöhnliche DIfferenzialgleichungen Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == Beschreibung ist::Neurale gewöhnliche Differentialgleichungen (Neural Ordinary Differential Equations, Neural ODEs) sind eine Klasse kontinuierlicher Tiefenmodelle, bei denen die Entwicklung latenter Zustände durch eine gewöhnliche Differentialgleichung beschrieben wird, deren rechte Seite von einem neuronalen Netz parametrisiert ist. Anstelle diskreter Schichten wird die Transformation als kontinuierlicher Fluss über die Zei…“
  • 06:2506:25, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.530 N Bayesische Kalibration Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Bayessche Kalibration ist ein bayessches Inferenzverfahren zur Anpassung von Modellparametern an beobachtete Daten, bei dem Unsicherheit in Parametern, Beobachtungen und ggf. Modellfehlern explizit berücksichtigt wird. Ziel ist es, ein Simulations- oder Rechenmodell so zu justieren, dass seine Ausgaben konsistent mit empirischen Daten sind.]] Beschreibung ist::Formal wird ein (oft mechanistisches oder simula…“
  • 06:2306:23, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.839 N Retrieval-Augmented Generation Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == Beschreibung ist::Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein hybrider KI-Ansatz, der Informationsabruf (Retrieval) mit generativer Modellierung kombiniert. Anstatt Antworten ausschließlich aus dem internen Modellwissen zu erzeugen, ruft ein RAG-System zunächst relevante externe Informationen (z. B. Dokumente, Datenbankeinträge, Wissensgraphen) ab und nutzt diese anschließend als Kontext für die Text- oder Antwortgenerierun…“
  • 06:2206:22, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.937 N MCP-Server Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Ein MCP-Server (Model Context Protocol Server) ist ein Dienst, der einer KI-Anwendung (dem MCP-Host/Client) standardisiert Werkzeuge (Tools) und Ressourcen bereitstellt – z. B. Dateizugriff, Datenbankabfragen, API-Aufrufe oder domänenspezifische Funktionen. Die Idee ist, dass nicht jede KI-App für jede Datenquelle eigene Integrationen bauen muss, sondern über ein einheitliches Protokoll andocken kann. ]] […“
  • 06:2006:20, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +39 Todos Keine Bearbeitungszusammenfassung
  • 06:1906:19, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.147 N Rekurrente neuronale Netze Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Rekurrente neuronale Netze (RNNs) sind eine Klasse neuronaler Netzwerke zur Verarbeitung sequenzieller Daten, bei denen der Zustand eines Neurons von aktuellen Eingaben und von seinem vorherigen Zustand abhängt. Dadurch besitzen RNNs ein internes Gedächtnis, mit dem zeitliche Abhängigkeiten modelliert werden können.]] Beschreibung ist::Formal wird der verborgene Zustand rekursiv aktualisiert, z. B. <math>…“
  • 06:1806:18, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.320 N Long Short-Term Memory Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Long Short-Term Memory (LSTM) ist eine spezielle Architektur rekurrenter neuronaler Netze (RNNs), die entwickelt wurde, um langfristige zeitliche Abhängigkeiten in Sequenzdaten zu modellieren. Im Gegensatz zu klassischen RNNs adressieren LSTMs explizit das Problem des Verschwindens bzw. Explodierens von Gradienten.]] Beschreibung ist::Der Kern eines LSTM ist die Speicherzelle, deren Zustand über die Zeit we…“
  • 06:1706:17, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +35 Todos Keine Bearbeitungszusammenfassung
  • 06:1606:16, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.346 N Zeitfaltungsnetze Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Zeitfaltungsnetze (Temporal Convolutional Networks, TCNs) sind eine Klasse tiefer neuronaler Netze für die Modellierung von zeitlichen Sequenzen, die auf kausalen, eindimensionalen Faltungsoperationen basieren. Im Gegensatz zu rekurrenten Netzen verarbeiten TCNs Sequenzen vollständig parallel und vermeiden explizite Rückkopplungsschleifen.]] Beschreibung ist::Zentrale Bausteine sind kausale Faltungen, bei…“
  • 06:1506:15, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.273 N Faltungsnetze Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Faltungsnetze (Convolutional Neural Networks, CNNs) sind eine Klasse tiefer neuronaler Netze, die speziell für die Verarbeitung gitterartig strukturierter Daten entwickelt wurden, insbesondere für Bilder, aber auch für Signale und räumlich-zeitliche Daten. Zentrale Idee ist die Verwendung von Faltungsoperationen, um lokale Muster effizient zu erkennen.]] Beschreibung ist::Ein Faltungsnetz besteht typische…“
  • 06:1406:14, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.420 N Transformermodelle Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Transformermodelle sind eine Klasse tiefer neuronaler Netze, die Sequenzen vollständig über Aufmerksamkeitsmechanismen (Self-Attention) verarbeiten, ohne rekurrente oder konvolutionale Strukturen zu benötigen. Dadurch können Abhängigkeiten zwischen beliebigen Positionen einer Sequenz parallel und effizient modelliert werden.]] Beschreibung ist::Zentral ist der Self-Attention-Mechanismus, der für jedes E…“
  • 06:1406:14, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.467 N Graphen-informierte neuronale Netze Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Graphen-informierte neuronale Netze (Graph Neural Networks, GNNs) sind neuronale Modelle, die strukturierte Daten in Form von Graphen verarbeiten. Knoten repräsentieren Entitäten, Kanten ihre Beziehungen; das Modell lernt Repräsentationen, indem Informationen entlang der Graphstruktur propagiert werden.]] Beschreibung ist::Kernmechanismus ist das Message Passing: In iterativen Schritten aggregiert jeder Kn…“
  • 06:1206:12, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.119 N Autoencoder Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Autoencoder sind neuronale Netzwerke des unüberwachten Lernens, die darauf trainiert werden, ihre Eingabedaten über eine komprimierte interne Darstellung (latenter Raum) möglichst verlustarm zu rekonstruieren. Sie bestehen aus einem Encoder, der die Daten verdichtet, und einem Decoder, der die Originaldaten aus dieser Verdichtung wiederherstellt.]] Beschreibung ist::Formal wird eine Abbildung <math>z = f_\…“
  • 06:1106:11, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.313 N Ensemblelernen Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Ensemblelernen ist ein Oberbegriff für Lernverfahren, bei denen mehrere Einzelmodelle gezielt kombiniert werden, um eine bessere Vorhersageleistung, Robustheit und Stabilität zu erzielen als mit einem einzelnen Modell. Die Grundidee ist, dass unterschiedliche Modelle unterschiedliche Fehler machen und sich diese Fehler durch Aggregation teilweise kompensieren.]] Beschreibung ist::Typische Ensemble-Strategie…“
  • 06:0906:09, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.151 N Support-Vector-Maschine Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Die Support-Vector-Maschine (SVM) ist ein überwachtes Lernverfahren für Klassifikation und Regression, das Entscheidungsgrenzen mit maximalem Rand (Margin) zwischen Klassen konstruiert. Kernidee ist, eine Trennhyperebene zu finden, die den Abstand zu den nächstgelegenen Datenpunkten (den Support-Vektoren) maximiert.]] Beschreibung ist::Für linear trennbare Daten ergibt sich das Optimierungsproblem <math>\…“
  • 06:0806:08, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.609 N K-Nearest Neighbor Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::k-Nearest Neighbor (k-NN) ist ein instanzbasiertes, nichtparametrisches Lernverfahren, das Vorhersagen ausschließlich auf Basis der Ähnlichkeit zu bereits beobachteten Datenpunkten trifft. Es gibt kein explizit trainiertes Modell; stattdessen wird für eine neue Beobachtung eine Menge der k nächstgelegenen Nachbarn im Merkmalsraum bestimmt.]] Beschreibung ist::Die Ähnlichkeit wird über eine Distanzmetrik…“
  • 06:0606:06, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.102 N Elastische Netzregression Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Die Elastische Netzregression (Elastic Net Regression) ist ein regularisiertes Regressionsverfahren, das die Eigenschaften der Lasso-Regression (L1-Strafe) und der Ridge-Regression (L2-Strafe) kombiniert. Ziel ist es, stabile Schätzungen in Situationen mit vielen, möglicherweise stark korrelierten Prädiktoren zu erhalten.]] Beschreibung ist::Formal minimiert die elastische Netzregression eine Verlustfunkti…“
  • 06:0506:05, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +2.973 N Gradientenverstärkung Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Gradientenverstärkung (Gradient Boosting) ist ein ensemblebasiertes maschinelles Lernverfahren, bei dem ein starkes Vorhersagemodell durch die sequenzielle Kombination vieler schwacher Lerner (meist Entscheidungsbäume) aufgebaut wird. Jeder neue Lerner wird so trainiert, dass er die Fehler der bisherigen Modellkombination korrigiert.]] Beschreibung ist::Formal wird das Modell als additive Expansion aufgebau…“
  • 00:3300:33, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +2.822 N Random Forrest Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Random Forest ist ein ensemblebasiertes maschinelles Lernverfahren, das aus einer großen Anzahl von Entscheidungsbäumen besteht, die jeweils auf zufälligen Teilmengen der Daten und der Prädiktoren trainiert werden. Die Vorhersage erfolgt durch Aggregation der Einzelergebnisse (Mehrheitsvotum bei Klassifikation, Mittelwert bei Regression).]] Beschreibung ist::Die zentrale Idee ist die Reduktion von Varianz…“
  • 00:3300:33, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.000 N Bayessche Inferenz Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Bayessche Inferenz ist ein allgemeines statistisches Inferenzprinzip, bei dem Wahrscheinlichkeiten als Grad des Wissens interpretiert werden. Zentrale Idee ist, vorhandenes Vorwissen (Prior) mit beobachteten Daten zu kombinieren, um ein aktualisiertes Wissen über unbekannte Größen (Posterior) zu erhalten.]] Beschreibung ist::Formal beruht bayessche Inferenz auf dem Satz von Bayes <math>P(\theta \mid y) = \…“
  • 00:3200:32, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.043 N Bayessche Netzwerke Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Bayessche Netzwerke (Bayesian Networks, Belief Networks) sind probabilistische grafische Modelle, die Zufallsvariablen und ihre bedingten Abhängigkeiten mittels eines gerichteten azyklischen Graphen (DAG) darstellen. Knoten repräsentieren Variablen, gerichtete Kanten direkte probabilistische Abhängigkeiten.]] Beschreibung ist::Jeder Knoten ist mit einer bedingten Wahrscheinlichkeitsverteilung verknüpft, s…“
  • 00:3100:31, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.306 N Bayessche kompartmentalisierende Modelle Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Bayessche kompartmentalisierende Modelle sind eine Erweiterung klassischer kompartmentaler Infektionsmodelle (z. B. SIR, SEIR), bei denen Modellparameter und Zustände probabilistisch im bayesschen Rahmen behandelt werden. Die Bevölkerung wird in diskrete Kompartimente (z. B. Susceptible, Exposed, Infected, Recovered) eingeteilt, zwischen denen Übergänge gemäß definierter Dynamiken stattfinden.]] Beschre…“
  • 00:3000:30, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.173 N Gaussprozessregression Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Die **Gaussprozessregression (Gaussian Process Regression, GPR)** ist ein **nichtparametrisches bayessches Regressionsverfahren**, bei dem Funktionen selbst als Zufallsobjekte modelliert werden. Ein Gaussprozess definiert eine Verteilung über Funktionen, sodass für jede endliche Menge von Eingabepunkten eine multivariate Normalverteilung der Funktionswerte entsteht.]] Beschreibung ist::Formal wird angenomme…“
  • 00:3000:30, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.172 N Bayessche Zustandsraummodelle Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Bayessche Zustandsraummodelle sind probabilistische Modelle für dynamische Systeme mit verborgenen (latenten) Zuständen, bei denen sowohl die Systemdynamik als auch die Beobachtungen stochastisch beschrieben werden. Sie formulieren explizit, wie sich ein unbeobachteter Zustand über die Zeit entwickelt und wie Messungen aus diesem Zustand entstehen.]] Beschreibung ist::Ein allgemeines bayessches Zustandsrau…“
  • 00:2900:29, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.026 N Hierarchisch-Bayessche Modelle Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Hierarchisch-bayessche Modelle (auch mehrstufige bayessche Modelle) sind statistische Modelle, die Daten- und Parameterstrukturen auf mehreren Ebenen abbilden und Unsicherheit kohärent im bayesschen Rahmen propagieren. Sie eignen sich besonders für Daten mit natürlicher Gruppierung, etwa Individuen innerhalb von Regionen oder Zeitpunkten.]] Beschreibung ist::Das Grundprinzip besteht darin, Modellparameter…“
  • 00:2800:28, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +2.682 N Generalisierte additive Modelle Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Generalisierte additive Modelle (GAM) sind eine Erweiterung generalisierter linearer Modelle, bei denen der lineare Prädiktor durch eine Summe glatter, nichtlinearer Funktionen der Kovariaten ersetzt wird. Dadurch können komplexe, nichtlineare Zusammenhänge modelliert werden, ohne eine konkrete funktionale Form vorzugeben.]] [[Beschreibung ist::Formal hat ein GAM die Struktur <math>g(\mathbb{E}[Y]) = \beta_0…“
  • 00:2800:28, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +2.954 N Generalisierte lineare Modelle Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Generalisierte lineare Modelle (GLM) sind eine Erweiterung der klassischen linearen Regression, die es erlauben, nicht-normalverteilte Zielvariablen zu modellieren. Dazu wird der Erwartungswert der Zielvariable über eine Link-Funktion mit einem linearen Prädiktor der Kovariaten verknüpft.]] Beschreibung ist::Ein GLM besteht aus drei zentralen Komponenten: (1) einer Zufallskomponente (Verteilung aus der Exp…“
  • 00:2700:27, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +3.003 N ARIMA-Modelle Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::ARIMA-Modelle (AutoRegressive Integrated Moving Average) sind statistische Zeitreihenmodelle, die eine Zielgröße als Kombination aus Autoregression (AR), Differenzierung (I) zur Herstellung von Stationarität und gleitendem Mittelwert (MA) modellieren. Sie eignen sich zur Beschreibung und Prognose zeitlicher Abhängigkeiten in univariaten Zeitreihen.]] Beschreibung ist::Ein ARIMA-Modell wird durch drei Ordn…“
  • 00:2600:26, 2. Feb. 2026 Unterschied Versionen +2.806 N Cox-Modelle Die Seite wurde neu angelegt: „== Kurzbeschriebung == [[Beschreibung ist::Die Cox-Methode (Cox-Proportional-Hazards-Modell) ist ein semiparametrisches Regressionsverfahren der Überlebenszeitanalyse, das den Einfluss von Kovariaten auf die Hazardrate (instantanes Ereignisrisiko) modelliert, ohne die Grundform der Basis-Hazard spezifizieren zu müssen.]] Beschreibung ist::Das Modell hat die Form <math>h(t \mid x) = h_0(t),\exp(\beta^\top x)</math> wobei <math>h_0(t)</math> die unbek…“
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