Machine Learning

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Verstärkendes Lernen

Verstärkendes Lernen (RL) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das sich auf das Trainieren von Agenten konzentriert, um Entscheidungsfolgen in einer Umgebung zu treffen. Dabei werden optimale Verhaltensweisen durch Rückmeldungen in Form von Belohnungen oder Strafen erlernt. Entdecken Sie zentrale Konzepte, Algorithmen, Anwendungsgebiete und Herausforderungen des RL.

Reinforcement Learning AI Machine Learning +4
• 11 min read
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Verstecktes Markow-Modell

Versteckte Markow-Modelle (HMMs) sind anspruchsvolle statistische Modelle für Systeme mit nicht beobachtbaren zugrunde liegenden Zuständen. Weit verbreitet in der Spracherkennung, Bioinformatik und Finanzwelt, interpretieren HMMs verborgene Prozesse und nutzen Algorithmen wie Viterbi und Baum-Welch.

Machine Learning Statistical Models AI +3
• 6 min read
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Was ist Fastai?

Fastai ist eine Deep-Learning-Bibliothek, die auf PyTorch basiert und hochstufige APIs, Transfer Learning und eine geschichtete Architektur bietet, um die Entwicklung neuronaler Netze für Vision, NLP, tabellarische Daten und mehr zu vereinfachen. Entwickelt von Jeremy Howard und Rachel Thomas, ist Fastai quelloffen und gemeinschaftlich entwickelt, wodurch modernste KI für alle zugänglich wird.

Fastai Deep Learning PyTorch +4
• 10 min read
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Whisper

OpenAI Whisper ist ein fortschrittliches automatisches Spracherkennungssystem (ASR), das gesprochene Sprache in Text umwandelt, 99 Sprachen unterstützt, robust gegenüber Akzenten und Störgeräuschen ist und als Open Source vielseitige KI-Anwendungen ermöglicht.

Speech Recognition AI OpenAI +5
• 9 min read
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Wort-Embeddings

Wort-Embeddings sind fortschrittliche Darstellungen von Wörtern in einem kontinuierlichen Vektorraum, die semantische und syntaktische Beziehungen für fortgeschrittene NLP-Aufgaben wie Textklassifikation, maschinelle Übersetzung und Sentiment-Analyse erfassen.

Word Embeddings NLP Machine Learning +2
• 5 min read
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XAI (Erklärbare KI)

Erklärbare KI (XAI) ist eine Reihe von Methoden und Prozessen, die darauf abzielen, die Ergebnisse von KI-Modellen für Menschen verständlich zu machen und so Transparenz, Interpretierbarkeit und Verantwortlichkeit in komplexen maschinellen Lernsystemen zu fördern.

AI Explainability Transparency +3
• 6 min read
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XGBoost

XGBoost steht für Extreme Gradient Boosting. Es ist eine optimierte, verteilte Gradient-Boosting-Bibliothek, die für effizientes und skalierbares Training von Machine-Learning-Modellen entwickelt wurde und für ihre Geschwindigkeit, Leistung und robuste Regularisierung bekannt ist.

Machine Learning Ensemble Learning Boosting +3
• 2 min read
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Zero-Shot-Lernen

Zero-Shot-Lernen ist eine Methode der KI, bei der ein Modell Objekte oder Datenkategorien erkennt, ohne explizit auf diese Kategorien trainiert worden zu sein, indem es semantische Beschreibungen oder Attribute zur Ableitung verwendet. Es ist besonders nützlich, wenn das Sammeln von Trainingsdaten schwierig oder unmöglich ist.

Zero-Shot Learning AI Machine Learning +2
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