The FUTURE is NOW
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Machine- und Deep-Learning

Machine Learning befasst sich mit der automatisierten Entwicklung von Algorithmen basierend auf empirischen Trainings-Daten. Dabei liegt der Fokus auf der Optimierung der Ergebnisse bzw. Verbesserung der Vorhersagen auf Basis von Lernprozessen.

Deep Learning ist ein Teilbereich von Machine Learning und basiert auf Neuronalen Netzwerken (NN), die dem Aufbau des Gehirns (so wie wir es heute kennen) nachgebaut sind und zu den selbstlernenden Systemen gelten, deren Lernprozess nicht programmiert ist.  Neuronale Netzwerke arbeiten immer mit einem Input der aus Daten, Bildern oder zb. Sprachsequenzen besteht und zu einem Output führt.

 

Hier einige Beispiele:

Wir geben dem Neuronalen Netzwerk Handschriften als Input und ds System gibt uns als Output, um welche Buchstaben oder Sätze es sich handelt. Wir geben dem Neuronalen Netzwerk eine Menge von Fahrzeugbildern als Input geben und bekommen als Output die Fahrzeugarten. Wir geben dem Neuronalen Netzwerk einen Satz in English und bekommen als Output eine deutsche Übersetzung.
 

Neuronale Netze erlauben es uns grosse Datenmengen, Bildern und Muster zu verarbeiten und sehr genaue Vorhersagen (Predictions) zu erstellen.

Die wichtigsten Sprachen, Frameworks und Networks

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