Blogs on Überwachtes Lernen » Lamarr-Institut

00 Blog Weikhman Otten Object Detection 1 - Lamarr Institute for Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI)

Object Detection: Wie Maschinen Objekte erkennen

31. Mai 2023

Mithilfe von Object-Detection-Verfahren können Maschinen darauf trainiert werden, Objekte zu erkennen und zu verorten. In diesem Beitrag geben wir einen Überblick über dieses Teilgebiet der Computer Vision....

00 Blog schulz SVMs - Lamarr Institute for Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI)

Grundlagen

Was sind Support Vector Machines und wie funktionieren sie?

07. März 2023

Die Support Vector Machine ist eine häufig verwendete Methode zum überwachten Lernen, welche insbesondere Anwendung in der Klassifikation von Bild- und Textdaten findet. Dieser Beitrag geht auf ihre Funktionsweise ein....

|Konzept der Klassifikation mittels Dreiecken||

Grundlagen

Klassifikation im Maschinellen Lernen

18. Mai 2022

Klassifikation ist eines der fundamentalen Denkwerkzeuge im ML. Mit ihm können existierende Lösungen auf neue Probleme übertragen werden. Klassifikatoren lernen, aus Daten Muster zu erkennen und so Daten verschiedenen Klassen zuzuordnen....

Robuste lineare Regression|Lineare Regression|Daten mit Ausreißer|Methode der kleinsten Quadrate|Methode der kleinsten absoluten Abweichung||||

Forschung

Robuste Lineare Regression für Maschinelles Lernen

08. September 2021

Mit der Methode der kleinsten absoluten Abweichung kann eine Regressionsgerade bestimmt und ein Lineares Regressionsmodell so trainiert werden, dass es robust gegenüber Unregelmäßigkeiten – sogenannten „Ausreißern“ – in Daten ist....

|lineare Regression|Trainingsdaten für lineare Regression||lineare Regression|||

Grundlagen

Was ist eine lineare Regression?

25. August 2021

Lineare Regression, eine grundlegende Technik im Maschinellen Lernen, liefert in Anwendungsfällen schnell gute Ergebnisse. Wir zeigen praxisnah und mit Python Code-Schnipseln, wie man Lineare Regressionsmodelle mittels Methode der kleinsten Quadrate trainiert....

|Aufteilung des Datensatzes in Trainingsmenge|||

Anwendung

Vorfahrt für sicheres Maschinelles Lernen: Zur Robustheit Neuronaler Netze

14. Juli 2021

Feindliche Angriffe auf Vorhersagemodelle des Maschinellen Lernens, zum Beispiel beim autonomen Fahren, könnten zu großem (Personen-)Schaden führen. Mit Hilfe von Abwehrmechanismen können ML-Modelle geschützt und ihre Robustheit gegenüber Angriffen erhöht werden....

|Machine Learning Types|Unüberwachtes Lernen/ Unsupervised Learning|Überwachtes Lernen/ Supervised Learning|Semi-überwachtes Lernen/ Semi-supervised Learning|Aktives Lernen/ Active Learning|Bestärkendes Lernen/ Reinforcement Learning|Bestärkendes Lernen/ Reinforcement Learning|||||||||

Grundlagen

Welche Arten von Maschinellem Lernen gibt es?

13. Januar 2021

Im Maschinellen Lernen gibt es verschiedene Paradigmen, nach denen Algorithmen trainiert werden. Sie unterscheiden sich in der Auswahl der Trainingsdaten und in der Art und Häufigkeit des Feedbacks während der Trainingsphase....