Willkommen beim Blog zum Maschinellen Lernen! Hier kommen die Wissenschaftler*innen des Forschungszentrums Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr zu Wort. Es gibt spannende Beiträge für Einsteiger*innen, Profis, Anwender*innen aus der Praxis und alle, die neugierig auf die Themen Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz sind.
Optimierung ist eine Schlüsselkomponente des Maschinellen Lernens, die erlaubt, Modelle basierend auf Daten zu trainieren. Sie arbeitet meist im Hintergrund, ist jedoch gerade bei hochkomplexen Lernproblemen und schwieriger Datenlage wichtig.
Bei Daten mit Lücken ist das Lernen von Modellen oft schwierig, und in manchen Fällen sogar unmöglich. Allerdings können generative Verfahren helfen, indem sie unvollständige Daten mit möglichst sinnvollen Annäherungen auffüllen.
Viele Entscheidungen können heutzutage effizient, genau und automatisiert mittels maschineller Lernverfahren getroffen werden. Ebenso wichtig ist allerdings, dass transparent dargestellt und erklärt wird, warum und wie diese Entscheidungen zustande kommen.
Für den Blog schreiben neben Gastautor*innen vor allem Wissenschaftler*innen aus dem ML2R. Die Autor*innen verraten, an welchen Themen sie gerade arbeiten, was sie besonders interessiert und welchem der ML2R-Forschungsschwerpunkte ihre Arbeit zugeordnet ist. Die Redakteur*innen kommen aus dem PR-Team des ML2R und beantworten Ihnen auch gern Fragen zum Blog.
Die Evolutionäre Optimierung ist eine echte Alternative zu gradientenbasierten Verfahren, da sie flexibler in verschiedenen Anwendungsszenarien eingesetzt werden kann. ML2R-Forschende nutzten evolutionäre Algorithmen, um Schaltkreise von Quantencomputern zu optimieren.
Quantencomputer haben das Potenzial, Informationen schneller zu verarbeiten und komplexere Aufgaben zu bewältigen als klassische Computer. Sie werden Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen tiefgreifend verändern und neue Anwendungsmöglichkeiten für ML-Verfahren erschließen.
Die aktuelle Corona-Pandemie stellt die Gesundheitsämter in Deutschland vor große Herausforderungen. In einer Studie mit dem Gesundheitsamt Köln konnten Wissenschaftler*innen mittels Datenanalysetechniken das Infektionsgeschehen nachvollziehen und Ansteckungsmuster erkennen.
Deep Learning nutzt tiefe neuronale Netze, um Bilder zu erkennen, Texte zu verstehen und Entscheidungen genauer zu treffen. Zur Analyse großer Datensätze verwendet das „mehrschichtige Lernen“ mehrere versteckte Ebenen im Netz.
Word-Embeddings bilden den Grundbaustein für die algorithmische Analyse und Verarbeitung von Texten, wie Textklassifizierung, Übersetzung und Textgenerierung. Interpretierbare Vektorrepräsentation von Wörtern kodieren semantische Zusammenhänge verständlich und ermöglichen Analyse von wort-übergreifenden Themen.
Edge Deployment ermöglicht die sichere und ressourcenschonende Verarbeitung großer Datenströme in Echtzeit sowie ein dezentrales Datenmanagement und Training im Maschinellen Lernen. KI-basierte Anwendungen können so in die Produktion gebracht werden.
Für Einsteiger*innen: Hier erklären wir Begriffe und grundlegende Konzepte des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz.
Für Profis: Unsere Autor*innen berichten über Forschungstrends und ihre aktuellen wissenschaftlichen Arbeiten zum Maschinellen Lernen.
Für Praktiker: Hier geht es um Wissenstransfer. Wir schlagen die Brücke zu praktischen Anwendungen in Wirtschaft und Gesellschaft.
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