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ML-Blog des Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence
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Slide Beiträge
• Forschung Markov Random Fields

Aufbereitung unvollständiger Daten mit Markov Random Fields

Von Raphael Fischer13. Januar 2021

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.

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• Anwendung Automatisierte Stichwortvergabe für kurze Texte: Semantische Ähnlichkeiten von automatisch extrahierten Schlüsselbegriffen aus Patent Abstracts zum Themengebiet Lasertechnik

Automatisierte Stichwortvergabe für kurze Texte

Von Dr. Jörg Kindermann13. Januar 2021

Um in umfangreichen Textsammlungen eine zielgerichtete Suche zu ermöglichen, ist eine Vergabe von Stichworten üblich. Wir beschreiben Methoden, wie man kurze Texte vollautomatisch mit inhaltsbezogenen Stichworten versehen kann.

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• Grundlagen Erklärbarkeit der Künstlichen Intelligenz

Warum KI erklärbar sein muss

Von Matthias Jakobs13. Januar 2021

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.

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• GrundlagenML Basics Maschinelles Lernen in der Praxis - Tools und Tricks

Ready Steady Go: Maschinelles Lernen in der Praxis

Von Katharina Beckh13. Januar 2021

In drei Schritten beschreiben wir das Maschinelle Lernen in der Praxis: das richtige Mindset, ein Beispiel-Prozess mit System und die richtige Werkzeugwahl. Dieser Beitrag bietet einen Einstieg und Hinweise zu Ressourcen.

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• GrundlagenML Basics Optimierung im Maschinellen Lernen : Gradientenabstieg

Optimierung im Maschinellen Lernen

Von Raphael Fischer13. Januar 2021

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.

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• GrundlagenML Basics

Welche Arten von Maschinellem Lernen gibt es?

Von Dr. Daniel Trabold13. Januar 2021

Im Maschinellen Lernen gibt es verschiedene Paradigmen, nach denen Algorithmen trainiert werden. Sie unterscheiden sich in der Auswahl der Trainingsdaten und in der Art und Häufigkeit des Feedbacks während der Trainingsphase.

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• GrundlagenML Basics Maschinen lernen

Wie lernen Maschinen?

Von Raphael Fischer13. Januar 2021

Maschinelles Lernen ist längst zum festen Bestandteil unserer Welt geworden, sie verändert unser Leben und die Gesellschaft. Wir erklären hier die grundlegenden Begriffe und Konzepte dieser neuartigen Technologie.

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© Lamarr-Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz 2023

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