Dorina Weichert ist wissenschaftliche Mitarbeiterin und Doktorandin am Fraunhofer IAIS in Sankt Augustin. Sie arbeitet und forscht im Bereich der Bayesschen Optimierung und des Design of Experiments. Am liebsten arbeitet sie mit Gaußschen Prozessen, die effizient wenige Daten mit Vorwissen zu einem vertrauenswürdigen Modell verknüpfen.
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?
Künstliche Intelligenz braucht viele Daten. Aber wie viele Daten brauche ich mindestens für ein gutes Modell? Der „Curse of Dimensionality“ und das “Nyquist-Shannon-Theorem” geben Antworten.
