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.
Klassifikation ist eines der fundamentalen Denkwerkzeuge im ML. Mit ihm können existierende Lösungen auf neue Probleme übertragen werden. Klassifikatoren lernen aus Daten Muster zu erkennen und so Daten verschiedenen Klassen zuzuordnen.
Ein modellbasierter Erklärbarkeitsansatz für Punktwolken-Klassifikatoren wird zusammen mit zwei verschiedenen Bewertungsmaßstäben (lokale Treue und Plausibilität), die die Plausibilität des Ansatzes validieren, vorgeschlagen. Das Toolkit ist jetzt online verfügbar.
Der Anwendungsbereich von Convolutional Neural Networks (CNNs) in Industrie und Logistik ist aktuell noch begrenzt, obwohl sie dabei helfen können, unterschiedliche Aufgaben effizient zu automatisieren. Verschiedene Anwendungsmethoden können ihren Einsatz fördern.
Daten werden gesammelt wie nie zuvor, aber wohin damit? Wie kann Datenschutz gewährleistet und gleichzeitig durch datengetriebene Algorithmen Mehrwerte geschaffen werden? All diese Fragen adressiert Gaia-X.
KI-Anwendungen kommen zunehmend in kritischen Bereichen zum Einsatz, in denen Fehlentscheidungen unter Umständen zu Personen- oder Sachschäden führen können. Der Einsatz von Unsicherheitsschätzung kann hier einen Beitrag zu erhöhter Verlässlichkeit leisten.
In den Forschungs- und Entwicklungsabteilungen kann Design of Experiments mit Künstlicher Intelligenz viele Experimente, und damit Zeit, Geld und Ressourcen sparen. Doch wie genau funktioniert es?
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.
Haben Sie Fragen oder möchten Sie gern selbst einen Beitrag für unseren Blog schreiben? Hier können Sie Kontakt aufnehmen!
