Blog 9 Schlagwort: Neuronale Netze

Neuronale Netze | LAMARR

Was kann das und was kostet es? KI für die Vorhersage von Produkteigenschaften

Was kann das und was kostet es? KI für die Vorhersage von Produkteigenschaften

28. Juni 2023

Andreas
Pauly

Was kostet meine Sonderanfertigung? Diese und andere Faktoren sind essenziell für die Kaufentscheidung für einen bestimmten Hersteller. Für letzteren ist die Kalkulation jedoch zeitaufwendig. Maschinelles Lernen kann diesen Prozess enorm beschleunigen.

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Object Detection: Wie Maschinen Objekte erkennen

31. Mai 2023

Luise
Weickhmann
Maximilian
Otten

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.

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GraphSAGE: Nutzerverhalten mit ML-basierten Empfehlungsdiensten vorhersagen

23. Mai 2023

Anna
Höpfner

GraphSAGE ist ein leistungsstarkes ML-Verfahren, das zur Analyse großskaliger und dynamisch wachsender Daten mit Graphstruktur verwendet wird. Wie genau funktioniert die Methode, mit deren Hilfe sich personalisierte Empfehlungen ausspielen lassen?

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Automatische Klassifikation eines Publikationsnetzwerks mithilfe eines Graph Attention Networks

19. Mai 2023

Maximilian
Sauerzapf

Soziale Netzwerke sind heutzutage allgegenwärtig. Doch wie können mit Hilfe von Neuronalen Netzen Informationen aus ihnen gewonnen werden? Um diese Frage zu beantworten, stellen wir das Graph Attention Network vor.

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Graph Neural Networks: Eine Einführung in die Welt der Graphen-basierten KI-Modelle

Graph Neural Networks: Eine Einführung in die Welt der Graphen-basierten KI-Modelle

10. Mai 2023

Golo
Pohl

Zahlreiche alltägliche Strukturen lassen sich als Graph darstellen. Graph Neural Networks nutzen deren Aufbau, um Informationen von benachbarten Knoten zu sammeln und in Graphen die Beziehungen von Objekten untereinander zu analysieren.

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ART – Ein neues Tool zur automatischen Generierung von Finanzberichten

16. März 2022

Rafet
Sifa

In das Erstellen von Finanzberichten investiert ein Unternehmen viele Arbeitsstunden und viel Geld. ART ist ein neues Verfahren, mit dem es möglich sein soll, strukturierte Tabellendaten aus Finanzberichten in Text umzuwandeln.

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|Prozessdiagramm der Root-Cause-Analyse|Plot eines Fehlerursachen-Prototyps|Es ist ein nachdenkliches Strichmännchen zu sehen

Fehleranalyse in Produktionsprozessen mit einer KI-basierten Root-Cause-Analyse

26. Januar 2022

Hans-Ulrich
Kobialka

Interessanter als die Prognose von Fehlern ist es für Unternehmen zu verstehen, warum ein konkreter Fehler aufgetreten ist. Eine KI-basierte Root-Cause-Analyse dient dazu, Hinweise auf Fehlerursachen in großen Datenmengen zu finden.

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|Durchlauf durch die Fuzzing Testschleife|Fuzzy Testing|

Fuzzy Testing für KI-Systeme

10. November 2021

Daniel
Becker

Das Fuzzy Testing erlaubt kontinuierliche, automatisierte KI-Tests mit moderatem Zeit- und Kostenaufwand, eignet sich für dynamische Entwicklungs- und Einsatzumgebungen und kann eine im Vergleich zu manuellen Verfahren deutlich größere Testraumabdeckung erreichen.

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|Erklärbare Modellselektion für Zeitreihenvorhersage|Kompentenzregion eines einzelnen Modells vor und nach der Drift detection|Modell C11

Welches Modell soll ich wählen? Erklärbare Modellselektion für Zeitreihenvorhersage

6. Oktober 2021

Matthias
Jakobs

Aus einer Menge von Modellen jenes Modell auszuwählen, welches eine gegebene Aufgabe am besten lösen kann, ist oft ein undurchsichtiger Prozess. Für Zeitreihenvorhersage präsentieren wir ein erklärbares Verfahren für Modellselektion.

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