Was ist Deep Learning?

Einführung in Deep Learning Deep Learning ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der Algorithmen untersucht, die von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Es ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, d. h. der Anwendung von Algorithmen auf Daten, um Modelle zu erstellen, die Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können, ohne ausdrücklich dafür programmiert … Weiterlesen

Exploring Self-Supervised Learning – A Comprehensive Guide

Einführung in das selbstüberwachte Lernen Selbstüberwachtes Lernen (SSL) ist eine Technik der künstlichen Intelligenz (KI), bei der KI-Modelle anhand von nicht beschrifteten Daten lernen, wie sie Muster in einem Datensatz erkennen können. Es handelt sich dabei um einen Prozess, bei dem KI-Modelle anhand von nicht gekennzeichneten Daten lernen, wie sie Vorhersagen für ungesehene Daten treffen … Weiterlesen

Entdeckung der Welt der Computer Vision

was ist Computer Vision? Anwendungen von Computer Vision Vorteile von Computer Vision Herausforderungen von Computer Vision Geschichte von Computer Vision Deep Learning und Computer Vision Computer Vision und Robotik Die Zukunft des maschinellen Sehens Das maschinelle Sehen hat sich zu einem immer wichtigeren Bereich in der Welt der Technologie entwickelt. Es handelt sich um einen … Weiterlesen

Die Fallstricke der Überanpassung

Overfitting ist ein Problem, das bei Anwendungen des maschinellen Lernens immer häufiger auftritt. Es tritt auf, wenn ein Modell für die Menge der verfügbaren Daten zu komplex ist, was zu einer schlechten Leistung führt, wenn das Modell auf neue Daten angewendet wird. In diesem Artikel wird untersucht, was Overfitting ist, welche Ursachen es hat, welche … Weiterlesen

Einführung in die maschinelle Intelligenz

Definition von maschineller Intelligenz Maschinelle Intelligenz ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung intelligenter Maschinen befasst, die wie Menschen denken und handeln können. Es geht um den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) zur Entwicklung von Computerprogrammen und Algorithmen, die eine Vielzahl von Daten interpretieren und Entscheidungen treffen können. Geschichte der maschinellen Intelligenz … Weiterlesen

IBM Watson Supercomputer verstehen

Einführung in den IBM Watson Supercomputer Der IBM Watson Supercomputer ist ein kognitives Computersystem, das eine Reihe leistungsstarker Technologien und Algorithmen zur Problemlösung kombiniert. Es handelt sich um ein KI-gestütztes Computersystem, das riesige Datenmengen verarbeiten, Erkenntnisse aufdecken und Empfehlungen geben kann. Es wurde erstmals 2011 vorgestellt und hat sich seitdem zu einem leistungsstarken Werkzeug entwickelt, … Weiterlesen

Ein umfassender Leitfaden zum Thema Gewicht

Was ist Gewicht? Das Gewicht ist ein Maß für die Schwerkraft, die auf ein Objekt wirkt. Es wird in Newton gemessen, was einer Kraft von einem Kilogramm entspricht. Das Gewicht ist nicht dasselbe wie die Masse, die die Menge an Materie in einem Objekt ist. Verhältnis zwischen Gewicht und Masse Das Verhältnis zwischen Gewicht und … Weiterlesen

Ein umfassender Leitfaden zu Deconvolutional Neural Networks (DNNs)

Einführung in dekonvolutionäre neuronale Netze (DNNs) Dekonvolutionäre neuronale Netze (DNNs) sind eine Art künstliches neuronales Netz, das zur Analyse von Bildern und anderen komplexen Datenquellen verwendet wird. Sie werden eingesetzt, um Muster in Daten zu erkennen und zu lernen, wie sie zu klassifizieren sind. DNNs werden häufig in der medizinischen Bildgebung, der Gesichtserkennung, der Objekterkennung … Weiterlesen

Unüberwachtes Lernen erforschen

was ist unüberwachtes Lernen? Unüberwachtes Lernen ist eine Art von Algorithmus für maschinelles Lernen, der nach Mustern in Daten sucht, ohne dass ihnen Etiketten oder vorgegebene Kategorien zugewiesen werden. Es wird versucht, eine Struktur in den Daten zu finden, indem Ähnlichkeiten zwischen den Datenpunkten erkannt werden. Dadurch kann der Algorithmus selbständig lernen und Vorhersagen treffen, … Weiterlesen

Validation Sets erklärt

was ist ein Validierungssatz? Validierungssätze sind Teilmengen von Daten, die zur Bewertung der Leistung eines Vorhersagemodells verwendet werden. Diese Untergruppe von Daten unterscheidet sich in der Regel von den Trainingsdaten, die zur Erstellung des Modells verwendet wurden, und wird verwendet, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Modells zu testen. Validierungssätze helfen dabei, etwaige Verzerrungen im … Weiterlesen