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ML-Blog des Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence
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• Grundlagen

Was sind Support Vector Machines und wie funktionieren sie?

Von Till Schulz7. März 2023

Die Support Vector Machine ist eine häufig verwendete Methode zum überwachten Lernen, welche insbesondere Anwendung in der Klassifikation von Bild- und Textdaten findet. Dieser Beitrag geht auf ihre Funktionsweise ein.

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• Anwendung

Darf ich meine Miete mindern? Mit Question Answering Argumente in Gerichtsurteilen finden

Von Birgit Kirsch8. Februar 2023

Die Recherche zur Fallbearbeitung nimmt einen Großteil der Arbeitszeit von Jurist*innen in Anspruch. Durch den Einsatz von speziellen Machine-Learning-Methoden, wie dem Question Answering, kann dieser Aufwand reduziert werden.

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Highlight

Unsere Lesetipps für die Feiertage

Von Redaktionsteam14. Dezember 2022

Für die Feiertage haben wir ein paar Lesetipps zusammengestellt. Der ML2R-Blog wird im neuen Jahr mit interessanten Beiträgen rund um Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen zurück sein.

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• Anwendung

Automatische Kategorisierung von Online-Shop-Artikeln aus Produktbeschreibungen: KI-Lösungen unter Einschränkungen der Praxis

Von Eduardo Alfredo Brito Chacón16. November 2022

In diesem Beitrag zeigt Autor Eduardo Brito wie die Klassifizierung von Artikeln in Online-Shops automatisiert werden kann und präsentiert anhand eines Anwendungsbeispiels eine ressourcenschonende Lösung.

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• GrundlagenML Basics

Klassifikation im Maschinellen Lernen

Von Sebastian Müller18. Mai 2022

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.

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• Anwendung

Vorfahrt für sicheres Maschinelles Lernen: Zur Robustheit Neuronaler Netze

Von Luise Weickhmann14. Juli 2021

Feindliche Angriffe auf Vorhersagemodelle des Maschinellen Lernens, zum Beispiel beim autonomen Fahren, könnten zu großem (Personen-)Schaden führen. Mit Hilfe von Abwehrmechanismen können ML-Modelle geschützt und ihre Robustheit gegenüber Angriffen erhöht werden.

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• Grundlagen Aktives Lernen anhand des Captcha Beispiels

Intelligenter Labeln mit Aktivem Lernen

Von Katharina Beckh10. Februar 2021

Mit Aktivem Lernen wird das Annotieren von Daten schneller und kostengünstiger. Die Methode bindet Menschen effizient in den Prozess des Maschinellen Lernens ein und bildet damit ein Sprungbrett für vertrauenswürdige KI.

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• Anwendung Gammastrahlung mit KI messen

Mit Künstlicher Intelligenz auf der Suche nach kosmischer Strahlung

Von Sebastian Buschjäger3. Februar 2021

Gammastrahlung gibt Hinweise auf Vorgänge im Weltall. Erstmalig ist es einem interdisziplinären Forscherteam der Informatik und Astrophysik an der TU Dortmund gelungen, die Analyse von Gammastrahlung in Echtzeit am Teleskop durchzuführen.

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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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