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Interrelation Miner ist eine Methode zur Auswertung und Vorhersage multivariater Daten. Die Methode gehört in die Bereiche Künstliche Intelligenz und Mustererkennung (Pattern Recognition). Sie funktioniert dadurch, dass die Beziehungen der Variablen zueinander (Interrelations) statistisch ausgewertet werden und dadurch eine Klassenzugehörigkeit der Samples (z.B. positiv vs. negativ, krank vs. gesund, Strategie 1 vs. Strategie 2 vs. Strategie 3) oder eine quantitative Vorhersage (z.B. zukünftiges Wachstum, zukünftige Raumtemperatur) ermittelt wird.
Aufgrund ihres Funktionsprinzips ist die Interrelation Miner Methodologie einzigartig und bisher in allen Anwendungen besser oder zumindest gleich gut wie vergleichbare Verfahren (z.B. k-Nearest Neighbor oder andere kommerziell verfügbare Verfahren). Ein Vergleich mit frei zugänglichen Standardverfahren ist in der Interrelation Miner Software jederzeit möglich.
Der Interrelation Miner ist ein hochgradig konkurrenzfähiges Produkt. Jederzeit ist eine vertrauliche Testrechnung möglich (<email-pii>).