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Von on Künstliche Intelligenz

 

„Machine Learning is the field of study that gives computers the ability to learn without explicitly being programmed“  – Arthur Samuel, 1959

 

AH Avalon Hill 1961 - VERDICT II game - Now You are a Lawyer in Courtroom Cases, Oder anders ausgedrückt: Mit zunehmender Erfahrung erfüllt eine Maschine ihre Aufgabe mit immer besserer Performanz, ohne dass sie dafür explizit angepasst werden müsste. Für alle, die sich bereits mit Expertensystemen oder anderen regelbasierten, „intelligenten“ Systemen befasst haben, klingt das äußerst verheißungsvoll: einfach einschalten und sich zurücklehnen, bis der Computer alles Relevante von selbst gelernt hat…

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Ganz so weit ist das Machine Learning leider (noch) nicht. Napoleon's War II: Gates of Moscow, by Worthington, UP; w/ plastic mini figures,, die je nach Zielsetzung und Voraussetzungen in Frage kommen:

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Am weitesten verbreitet ist das „Supervised Learning“, d. h. das Lernen anhand von Beispielen. Der Computer wird dabei mit möglichst vielen Datensätzen in einer Lernphase trainiert und ist danach in der Lage, z. B. neue Datensätze zu klassifizieren oder Vorhersagen zu treffen. Um ihm beizubringen, Hunde oder Katzen zu erkennen, präsentiert man dem Computer möglichst viele Trainingsbilder von Hunden und Katzen. Hier spricht man von Karibu Spielhaus FRIEDA SPARSET 2 Kinderspielhaus Kinderhaus Stelzenhaus,. Bei sinnvoller Wahl dieser Trainingsmenge wird der Computer danach in der Lage sein, auch unbekannte Bilder nach Hunden oder Katzen zu klassifizieren. Im besten Falle sogar einen Tiger oder einen Wolf richtig einordnen. Rising Sun - Brand New & Sealed, Trainiert man z. B. nur mit schwarzen Katzen und weißen Hunden, hat die Maschine u. U. nur gelernt, zwischen schwarzen und weißen Tieren zu unterscheiden. Hat man nur mit Dackeln trainiert, ist der Computer wahrscheinlich verwirrt, wenn er das erste Mal einen Bernhardiner zuordnen soll.

Monopoly for Millennials Board Game • Hasbro Gaming / Parker Brothers • NEW, Basierend auf einer großen Menge bekannter Beispiele kann so z. B. von Daten wie Wohnort, Einkommen, Gesundheit, Familienstand, und Essgewohnheiten auf die Zufriedenheit einer Person geschlossen werden. Supervised Learning funktioniert immer dann sehr gut, wenn eine ausreichend große, geeignete Menge an Trainingsdaten zur Verfügung steht. Und nur dann. Sind passende, gelabelte Daten noch nicht ausreichend vorhanden, können sie z. B. durch Crowdworking oder „klassische“ Verfahren wie Text Mining oder Bildanalyse erzeugt werden. Die inzwischen immense Rechenleistung von Spezialprozessoren aus dem Grafikbereich hat gerade in diesem Bereich Neuronalen Netzen zu einem Durchbruch verholfen.

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Beim Reinforcement Learning, der dritten Art des Machine Learning, HC 70 Hermann Coburg Teddy Rheintochter Flosshilde ca. 33cm Ring der Nibelungen,. Vergleichbar mit dem Training von Tieren geht es darum, angebotenes Verhalten zu belohnen oder zu bestrafen, um das gewünschte Verhalten zu erreichen. Die Maschine muss also von sich aus verschiedene Verhaltensmuster anbieten und ein Feedback bekommen, ob es sich dabei um eine erfolgreiche oder eine unerwünschte Strategie handelt. Diese Aufgabe übernehmen Agenten, die verschiedenste Strategien ausprobieren. Bekanntestes Beispiel hierfür ist AlphaGo, der Doppelschaukel aus holz Kletterturm garten spielzeug im Freien Baby7 schaukel, hat, um daraus die langfristig erfolgreichen Spielzüge zu erlernen.

„Das ist ja alles hochspannend, steckt ja aber eher noch in den Kinderschuhen. Da sollen sich die Forschungsabteilungen der Großen mal mit beschäftigen“, denken Sie jetzt vielleicht.

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VINTAGE MCDOWELL No.55 MAC MYSTERY GUN COMPLETE WITH ORIGINAL BOX, Die beschriebenen Verfahren sind inzwischen alle in Form von Frameworks oder Services allgemein verfügbar und (relativ) einfach nutzbar. Und Anwendungsfälle, um stupide, wiederkehrende Klassifizierungs- oder Analyseaufgaben von hochqualifizierten Mitarbeitern auf intelligente Maschinen zu verlagern und damit kreatives Potenzial freizusetzen, gibt es sicher auch in Ihrem Unternehmen viele. Damit Sie dabei nicht selbst alle Details über Machine Learning lernen müssen und in den – ohne Zweifel noch vorhandenen – Fallstricken verheddern, haben wir bei Empolis die Smart Data Labs initiiert. Hier beschäftigen wir uns mit verschiedensten Themen und Methoden der künstlichen Intelligenz, wie Deep Learning, Datenanalyse mit statistischen Verfahren und automatisiertem, semantischem Textmining. Gemeinsam mit unseren Kunden führen wir hier an Hand von echten Use Cases aus der Praxis Experimente – Proofs of Concepts – durch. Dabei wird die jeweils geeignetste Methode oder Kombination mehrerer Verfahren identifiziert und der Nutzen des Einsatzes von Machine Learning gemeinsam mit unseren Kunden evaluiert.

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