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Feature Learning: KI in der relationalen Welt

Das Klassifikationsmodell macht immer wieder die gleichen Fehler, das Ergebnis des Clustering ist realitätsfremd, Overfitting macht den Entscheidungsbaum zu breit. Viele dieser Komplikationen lassen sich auf Versäumnisse in der Phase der Datenvorbereitung zurückführen. Das Feature Engineering als Teilprozess der Datenvorbereitung wird zunehmend durch Deep Learning ersetzt. Allerdings funktionieren die populären Ansätze nicht ohne Weiteres auf relationalen Daten. Hier kann das Feature Learning Abhilfe schaffen.

Der Mathematiker Edgar F. "Ted" Codd stellte im Jahr 1970 das relationale Datenbankmodell vor. Fast fünf Jahre lang erkannte niemand das überragende Potenzial, das sich hinter der mathematisch-technischen Fassade des Artikels verbarg. Erst 1975 entwarf eine IBM-Forschungsgruppe ein Datenbanksystem in relationaler Manier nach Codd – das System R. Dieser Prototyp ist nicht nur der Vorfahr von IBM DB2, sondern nutzte auch das von IBM entworfene SQL als Abfragesprache. Relationale Datenba…