Autor: Sabrina Jacob

Überwachtes Lernen anschaulich erklärt

Im Allgemeinen unterscheidet man im Machine Learning zwischen vier verschiedenen Typen von Modellen: Dem überwachten Lernen (supervised Learning), dem unüberwachten Lernen (unsupervised Learning), dem teilüberwachten Lernen und dem Reinforcement Learning. Dieser Artikel soll Einsteigern oder Nicht-Technikern das überwachte Lernen anschaulich näherbringen.

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Machine Learning mit kundenspezifischen Daten

KI ist immer nur so gut, wie die Daten, die ihr zur Verfügung stehen. Für unterschiedliche Use-Cases benötigt man eine ausreichende Anzahl an Daten, um eine sehr gute Klassifikationsleistung zu erzielen. Oftmals geht es nicht nur um spezielle Domänen, bei denen man geringe Datenmengen durch Domain Adaptation oder Transfer Learning ausgleichen kann. Sondern darum, dass der Kunde eine ganz eigene Definition von Klassen benötigt. Machine Learning mit kundenspezifischen Daten ist hierbei der Schlüssel zum Erfolg.

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Über uns

Hier bloggt das MORESOPHY-Team zu Themen rund um Smart Data, Cognitive Computing und Künstlicher Intelligenz mit dem Fokus auf Natural Language Understanding und industrielle Nutzung von Technologien in verschiedenen Use-Cases.