Linear Regression in AI ist ein wichtiger Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation. Dabei handelt es sich um eine einfache Methode, um aus vielen Daten Zusammenhänge und Trends zu erkennen. Konkret versucht Linear Regression, den Zusammenhang zwischen einer Ursache und einer Auswirkung zu beschreiben – zum Beispiel: Wie beeinflusst die Werbeausgabe den Umsatz eines Online-Shops?
Stellen Sie sich vor, Sie betreiben einen digitalen Handel und möchten wissen, wie sich die Anzahl Ihrer Online-Anzeigen auf den Monatsumsatz auswirkt. Mit Linear Regression in AI kann ein Computerprogramm aus vorhandenen Verkaufszahlen und Werbeausgaben eine sogenannte „Regressionslinie“ berechnen. Diese Linie zeigt, wie stark der Umsatz steigt, wenn Sie mehr Geld für Werbung ausgeben.
Linear Regression in AI ist also ein Werkzeug, das datenbasierte Entscheidungen ermöglicht. Es hilft Unternehmen, Abläufe zu optimieren, Prognosen zu erstellen oder versteckte Trends zu erkennen. Gerade weil es einfach, schnell und verständlich ist, bildet es oft den Einstieg in größere Projekte der Künstlichen Intelligenz – und ist daher eine der Grundlagen moderner Datenanalyse.
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