"Learning set" ist eine Wortkombination, die als Nomen verwendet wird.
/lɜrnɪŋ sɛt/
"Learning set" bezieht sich auf eine Gruppe von Daten oder Erfahrungen, die verwendet werden, um Muster zu lernen oder um ein Modell zu trainieren, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens und der Statistik. Es kann auch in pädagogischen Kontexten verwendet werden, um eine Sammlung von Materialien oder Ressourcen zu beschreiben, die dem Lernen dienen.
"Learning set" wird häufig in wissenschaftlichen und technischen schriftlichen Kontexten verwendet, findet jedoch auch in mündlichen Diskussionen über Bildung und Lernmethoden Anwendung. Die Häufigkeit der Verwendung ist in Fachkreisen höher, während es im alltäglichen Sprachgebrauch weniger gängig ist.
Die Forscher verwendeten ein Lernset, um ihr künstliches Intelligenzmodell zu trainieren.
A good learning set can significantly improve the accuracy of predictions.
Ein gutes Lernset kann die Genauigkeit von Vorhersagen erheblich verbessern.
In education, a learning set could include various resources such as books and online materials.
Es gibt nicht viele bekannte idiomatische Ausdrücke, die explizit "learning set" verwenden. Dennoch werden verwandte Ausdrücke in der Diskussion über Lernen und Daten verwendet:
"Das Lerntempo festlegen" - Dies bezeichnet das Festlegen der Geschwindigkeit, mit der das Lernen voranschreitet.
"Learning set in motion" - To initiate a process of learning or discovery.
"Lernset in Bewegung setzen" - Einen Prozess des Lernens oder Entdeckens einleiten.
"Learning sets the stage for success" - Effective education lays the groundwork for future achievements.
Die Wortkombination setzt sich aus "learning" (lernen) und "set" (Gruppe, Menge) zusammen. "Learning" stammt aus dem altenglischen Wort "leornian," was "erwerben, lernen" bedeutet, während "set" aus dem altenglichen "settan" kommt, was "platzieren" oder "setzen" bedeutet.
Synonyme: - Dataset (Datenmenge) - Training set (Trainingsmenge)
Antonyme: - Testing set (Testmenge) - bezieht sich auf Daten, die verwendet werden, um die Leistung eines Modells nach dem Training zu bewerten.