Artikel über "Maschinelles Lernen"
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Maschinelles Lernen ist eine Art, wie Computer aus Daten lernen und Entscheidungen oder Vorhersagen treffen können, ohne dass sie für jede Aufgabe speziell programmiert werden. Anstatt dem Computer klare Anweisungen zu geben, zeigen wir ihm Beispiele, und er findet selbst Muster in den Daten.
# Wie es funktioniert
Dateninput : Maschinelles Lernen beginnt mit Daten, die alles sein können, von Zahlen und Text bis hin zu Bildern. Wenn wir wollen, dass ein Computer Bilder von Katzen erkennt, zeigen wir ihm viele Bilder von Katzen und anderen Tieren.
Lernen : Der Computer analysiert die Daten, um Muster und Beziehungen zu finden. Zum Beispiel könnte er bemerken, dass Katzen normalerweise spitze Ohren und Schnurrhaare haben.
Vorhersagen treffen : Nachdem er aus den Beispielen gelernt hat, kann die Maschine Vorhersagen oder Entscheidungen über neue Daten treffen, die sie vorher nicht gesehen hat. Wenn wir ihm ein neues Bild zeigen, kann er raten, ob es eine Katze ist oder nicht, basierend auf dem, was er gelernt hat.
Verbesserung : Maschinelles Lernen-Systeme können sich im Laufe der Zeit verbessern, je mehr Daten sie sehen. Je mehr Beispiele sie sehen, desto besser werden sie darin, genaue Vorhersagen zu treffen.
# Arten des maschinellen Lernens
Überwachtes Lernen : Das ist, wenn der Computer aus beschrifteten Daten lernt. Wenn wir zum Beispiel Bilder als "Katze" oder "Hund" kennzeichnen, lernt die Maschine, den Unterschied anhand dieser Informationen zu erkennen.
Unüberwachtes Lernen : Hier arbeitet der Computer mit Daten, die nicht beschriftet sind. Er versucht, Muster zu finden oder ähnliche Elemente ohne Anleitung zusammenzufassen.
Bestärkendes Lernen : In diesem Typ lernt die Maschine, indem sie mit ihrer Umgebung interagiert. Sie erhält Belohnungen für gute Handlungen und Strafen für schlechte, was ihr hilft, über die Zeit die besten Strategien zu lernen.
# AnwendungenMaschinelles Lernen wird in vielen alltäglichen Anwendungen genutzt, wie zum Beispiel:
Sprachassistenten : Geräte wie smarte Lautsprecher nutzen maschinelles Lernen, um Sprachbefehle zu verstehen und darauf zu reagieren.
Empfehlungssysteme : Dienste wie Streaming-Plattformen oder Online-Shops empfehlen Filme oder Produkte basierend darauf, was andere Nutzer mit ähnlichen Vorlieben gemocht haben.
Bilderkennung : Soziale Medien können Personen in Fotos identifizieren, dank maschineller Lernalgorithmen.
# FazitMaschinelles Lernen ist ein mächtiges Werkzeug, das Computern hilft, aus Daten zu lernen und intelligente Entscheidungen zu treffen. Während die Technologie weiterentwickelt wird, wird ihr Einfluss auf unser tägliches Leben nur wachsen und Aufgaben einfacher und effizienter machen.
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Maschinelles Lernen
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Computer Vision und Mustererkennung
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Quantenphysik
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Quantenphysik
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Rechnen und Sprache
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Signalverarbeitung
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Maschinelles Lernen
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Maschinelles Lernen
Neurale Operatoren: Ein neues Werkzeug für die Wissenschaft
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Aufkommende Technologien
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2025-03-12T04:48:54+00:00 ― 6 min Lesedauer
Hochenergiephysik - Theorie
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2025-03-11T21:46:12+00:00 ― 6 min Lesedauer
Rechnen und Sprache
Schädliches Wissen aus KI-Modellen entfernen
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2025-03-11T18:22:57+00:00 ― 6 min Lesedauer
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Das Beherrschen der Mehrklassenklassifikation: Techniken und Herausforderungen
Erkunde die Mehrklassenklassifikation, Herausforderungen und starke Boosting-Techniken.
Marco Bressan,
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2025-03-11T16:41:01+00:00 ― 6 min Lesedauer
Optimierung und Kontrolle
Optimierung mit proximalen Punktalgorithmen navigieren
Entdecke, wie proximale Punktalgorithmen komplexe Optimierungsprobleme lösen.
Ya-xiang Yuan,
Yi Zhang
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Maschinelles Lernen
Die Zukunft des generativen Modellierens: Ein Sprung nach vorn
Neue Methode steigert die Effizienz von generativen Modellen, ohne die Qualität zu opfern.
Jaehyeon Kim,
Taehong Moon,
Keon Lee
2025-03-11T14:22:12+00:00 ― 5 min Lesedauer
Rechnen und Sprache
Semantische Analyse mit RASP voranbringen
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Xiao Zhang,
Qianru Meng,
Johan Bos
2025-03-11T13:34:03+00:00 ― 9 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Die Kunst, Daten im KI-Training zu mischen
Entdecke, wie Diffusionsprozesse das Lernen von KI verbessern, indem sie saubere und verrauschte Daten mischen.
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2025-03-11T12:45:54+00:00 ― 6 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Ein strukturierten Ansatz für generative Modelle
Erfahre, wie strukturiertes Training die Modelle im maschinellen Lernen und deren Genauigkeit verbessert.
Santiago Aranguri,
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2025-03-11T11:35:50+00:00 ― 6 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
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Daojun Liang,
Haixia Zhang,
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2025-03-11T11:09:36+00:00 ― 7 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
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Hyeonseok Lim,
Dongjae Shin,
Seohyun Song
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Maschinelles Lernen
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2025-03-11T06:30:39+00:00 ― 6 min Lesedauer
Rechnen und Sprache
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Jonas Golde,
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2025-03-11T05:32:33+00:00 ― 7 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Wissen über Wissensgraphen: Ein umfassender Überblick
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Jeffrey Sardina,
John D. Kelleher,
Declan O'Sullivan
2025-03-11T01:31:48+00:00 ― 6 min Lesedauer
Gesundheitsinformatik
Die Rolle von KI in der medizinischen Bildgebung: Eine neue Hoffnung
KI verwandelt die medizinische Bildgebung und hilft Ärzten bei genauen Diagnosen.
Hakan Şat Bozcuk,
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Muzaffer Uğrakli
2025-03-10T16:59:55+00:00 ― 8 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
Die Revolution der Datenannotation in der Computer Vision
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Niclas Popp,
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Jan Hendrik Metzen
2025-03-10T16:42:09+00:00 ― 7 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
Maschinen lernen zusammen zu sehen und zu lesen
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Yeyuan Wang,
Dehong Gao,
Lei Yi
2025-03-10T15:54:00+00:00 ― 7 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Memorisierung vs. Verallgemeinerung in KI: Ein zweischneidiges Schwert
Erkunde das Gleichgewicht zwischen Memorierung und Verallgemeinerung im maschinellen Lernen.
Reza Bayat,
Mohammad Pezeshki,
Elvis Dohmatob
2025-03-10T15:15:06+00:00 ― 7 min Lesedauer
Rechnen und Sprache
Lücken schliessen: Datensammlung für ressourcenarme Sprachen
Die Herausforderungen bei der Datensammlung in spezialisierten, ressourcenarmen Sprachen angehen.
Anastasia Zhukova,
Christian E. Matt,
Bela Gipp
2025-03-10T15:05:51+00:00 ― 9 min Lesedauer
Optimierung und Kontrolle
Bayesische Optimierung mit Techniken aus dem latenten Raum boosten
Entdecke, wie fortschrittliche Methoden die Suche nach optimalen Lösungen verbessern.
Luo Long,
Coralia Cartis,
Paz Fink Shustin
2025-03-10T13:21:50+00:00 ― 6 min Lesedauer
Informationsbeschaffung
Dichtes Abrufen mit statischem Beschnitt optimieren
Entdecke, wie statisches Pruning die Effizienz und Qualität der Informationsbeschaffung verbessern kann.
Federico Siciliano,
Francesca Pezzuti,
Nicola Tonellotto
2025-03-10T12:41:24+00:00 ― 5 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
Die Zukunft des Sounds im Video
Entdecke, wie KI das Sounddesign in Videos und Spielen verändern kann.
Sudha Krishnamurthy
2025-03-10T12:33:18+00:00 ― 6 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
Optimierte Datensatzdestillation: Ein neuer Ansatz
Eine neue Methode verbessert die Datensatz-Destillation für effiziente Bilderkennung.
Xinhao Zhong,
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2025-03-10T10:16:57+00:00 ― 6 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Paarweise Wasserstein-Autoencoder: Ein neuer Weg zu kreieren
Lern, wie gepaarte Wasserstein-Autoencoder Bilder basierend auf bestimmten Bedingungen generieren.
Moritz Piening,
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2025-03-10T10:09:55+00:00 ― 6 min Lesedauer
Rechnen und Sprache
Malayalam verwandeln: Ein neues Tool für die Transliteration
Ein Modell, das entwickelt wurde, um romanisiertes Malayalam in seine einheimische Schrift umzuwandeln.
Bajiyo Baiju,
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2025-03-10T09:28:48+00:00 ― 6 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
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Erfahre, wie Mixture-of-Experts das Training von KI-Modellen effizienter und kostengünstiger macht.
Aditya Vavre,
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Computer Vision und Mustererkennung
Optimierung der Datensatz-Destillation mit bedingter Mutual Information
Eine neue Methode, um effiziente synthetische Datensätze für Deep-Learning-Modelle zu erstellen.
Xinhao Zhong,
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2025-03-10T07:52:30+00:00 ― 8 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Schlaue Algorithmen analysieren Video-Dynamik
Neurale Netze erschliessen Einsichten in dynamische Prozesse durch Videoanalyse.
Elisa Negrini,
Almanzo Jiahe Gao,
Abigail Bowering
2025-03-10T05:22:20+00:00 ― 6 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Roboter lernen mit Stabilität und Zuverlässigkeit
Neue Methoden verbessern das Lernen von Robotern, indem sie eine stabile Leistung in sich ändernden Umgebungen gewährleisten.
Amin Abyaneh,
Mahrokh G. Boroujeni,
Hsiu-Chin Lin
2025-03-10T05:04:44+00:00 ― 6 min Lesedauer
Rechnen und Sprache
Schnelle und effektive Textklassifikation: Lern LFTC kennen
Ein neues Modell für schnelle und effiziente Textklassifizierung in ressourcenarmen Umgebungen.
Yanxu Mao,
Peipei Liu,
Tiehan Cui
2025-03-10T04:39:54+00:00 ― 8 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
Balanced-VLLM: Die Zukunft des Videoverstehens
Ein neues Modell verändert, wie wir Videoinhalte effizient analysieren.
Zhuqiang Lu,
Zhenfei Yin,
Mengwei He
2025-03-10T03:51:45+00:00 ― 6 min Lesedauer
Systeme und Steuerung
Teamarbeit in der Technik: Gemeinsam Lernen
Agenten arbeiten zusammen, um komplexe Systeme effizient zu lernen und zu steuern.
Wenjian Hao,
Zehui Lu,
Devesh Upadhyay
2025-03-10T02:41:06+00:00 ― 6 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Die komplexe Welt der Klassifikation navigieren
Erforsche, wie Klassifikation Maschinen hilft, in hochdimensionalen Daten zu lernen.
Jonathan García,
Philipp Petersen
2025-03-09T23:59:33+00:00 ― 6 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
TTAQ: Die Zukunft der Modellanpassung
Erfahre, wie TTAQ die Effizienz und Anpassungsfähigkeit von KI-Modellen verbessert.
Junrui Xiao,
Zhikai Li,
Lianwei Yang
2025-03-09T23:51:00+00:00 ― 7 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
Die Revolutionierung der Aktionskennung mit STDD
Entdecke, wie STDD die Aktionserkennung in Videos verbessert.
Yating Yu,
Congqi Cao,
Yueran Zhang
2025-03-09T23:02:51+00:00 ― 5 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
Können Schüler ihre Lehrer in KI übertreffen?
Erforschen, wie Schüler besser lernen können als ihre Lehrer in Künstlicher Intelligenz.
Jianhua Zhang,
Yi Gao,
Ruyu Liu
2025-03-09T19:50:15+00:00 ― 6 min Lesedauer
Neuronen und Kognition
Vision neu denken: Neue Erkenntnisse aus KI-Modellen
Forscher haben herausgefunden, wie KI das menschliche Sehen durch Faltungsneuronale Netze nachahmt.
Yudi Xie,
Weichen Huang,
Esther Alter
2025-03-09T19:43:40+00:00 ― 7 min Lesedauer
Rechnen und Sprache
Byte Latent Transformer: Eine neue Ära in der Sprachverarbeitung
Entdecke den Byte Latent Transformer, ein echter Game Changer in der Maschinen-Sprachverständnis.
Artidoro Pagnoni,
Ram Pasunuru,
Pedro Rodriguez
2025-03-09T19:02:06+00:00 ― 6 min Lesedauer
Rechnen und Sprache
Verbesserung von OCR für ressourcenarme Sprachen
Eine neue Methode verbessert die OCR-Genauigkeit für unterrepräsentierte Sprachen.
Harshvivek Kashid,
Pushpak Bhattacharyya
2025-03-09T15:49:30+00:00 ― 9 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Optimierung der Datenrepräsentation mit Johnson-Lindenstrauss-Embedding
Lerne, wie Optimierung die Datenrepräsentationstechniken neu gestaltet.
Nikos Tsikouras,
Constantine Caramanis,
Christos Tzamos
2025-03-09T13:49:11+00:00 ― 8 min Lesedauer
Kryptographie und Sicherheit
Neurale Netzwerke mit BlockDoor-Wasserzeichen schützen
Erfahre, wie BlockDoor neuronale Netze gegen Backdoor-Angriffe absichert.
Yi Hao Puah,
Anh Tu Ngo,
Nandish Chattopadhyay
2025-03-09T12:36:54+00:00 ― 7 min Lesedauer
Astrophysik der Galaxien
Der verborgene Tanz der Sterne in Galaxien
Lern mehr über die unsichtbaren Umlaufbahnen von Sternen in fernen Galaxien.
Richard J. Long
2025-03-09T12:25:08+00:00 ― 7 min Lesedauer
Neuronales und evolutionäres Rechnen
Die Grenzen der neuromorphen Computertechnik verschieben
Die Zukunft des gehirnähnlichen Rechnens mit innovativen Chips und Netzwerken entfesseln.
Peng Zhou,
Dylan R. Muir
2025-03-09T11:48:45+00:00 ― 7 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Die Kunst der generativen Modelle: Ein tiefer Einblick
Entdecke, wie generative Modelle neue Daten mit einzigartigen Ansätzen erstellen.
Zeeshan Patel,
James DeLoye,
Lance Mathias
2025-03-09T08:36:09+00:00 ― 8 min Lesedauer
Bild- und Videoverarbeitung
Den Code der industriellen Bildverarbeitung knacken
Neue Methoden verbessern die Fehlererkennung in der industriellen Bildverarbeitung.
Alejandro Garnung Menéndez
2025-03-09T06:56:42+00:00 ― 7 min Lesedauer
Künstliche Intelligenz
Bewertung von KI im Gesundheitswesen: Die Rolle von Wissensgraphen
Forscher nutzen Wissensgraphen, um LLMs zu bewerten und die Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen zu verbessern.
Gabriel R. Rosenbaum,
Lavender Yao Jiang,
Ivaxi Sheth
2025-03-09T02:59:06+00:00 ― 8 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
SoftVQ-VAE: Die Revolution in der Bilderzeugung
Entdecke, wie SoftVQ-VAE die Bilderstellung mit Effizienz und Qualität verbessert.
Hao Chen,
Ze Wang,
Xiang Li
2025-03-08T21:22:03+00:00 ― 6 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
Klarere Bilder: Sag Tschüss zu Reflexionen
Eine neue Methode entfernt effektiv Reflexionen aus Bildern mit fortschrittlichen Techniken.
Abdelrahman Elnenaey,
Marwan Torki
2025-03-08T21:04:30+00:00 ― 8 min Lesedauer
Quantenphysik
Quanten-Unterstützungsvektormaschinen: Die Finanzen verwandeln
Entdecke, wie Quanten-Techniken die Analyse von Finanzdaten verbessern.
Seemanta Bhattacharjee,
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A. K. M. Fakhrul Hossain
2025-03-08T20:42:40+00:00 ― 6 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Verbesserung von Vorhersagen in tabellarischer Regression mit APAR
APAR verbessert die Modellleistung bei Vorhersageaufgaben mit tabellarischen Daten.
Hong-Wei Wu,
Wei-Yao Wang,
Kuang-Da Wang
2025-03-08T17:21:18+00:00 ― 6 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
Maschinen, die sehen: Video-Representationslernen
Lerne, wie Maschinen Videos interpretieren, von lustigen Clips bis hin zu wichtigen Anwendungen.
Katrina Drozdov,
Ravid Shwartz-Ziv,
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2025-03-08T14:56:51+00:00 ― 7 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Dem Universum zuhören: Gravitationswellen
Entdecke, wie maschinelles Lernen dabei hilft, kosmische Gravitationswellen zu erkennen.
Rutuja Gurav,
Isaac Kelly,
Pooyan Goodarzi
2025-03-08T14:55:26+00:00 ― 7 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Reservoir-Computing der nächsten Generation: Ein echter Game Changer
Entdeck, wie NG-RC Vorhersagen für komplexe Systeme verändert.
Lyudmila Grigoryeva,
Hannah Lim Jing Ting,
Juan-Pablo Ortega
2025-03-08T14:07:40+00:00 ― 7 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
TinySubNets: Eine neue Art zu lernen
TinySubNets bietet effizientes kontinuierliches Lernen für Maschinen.
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Kamil Faber,
Dominik Żurek
2025-03-08T12:32:24+00:00 ― 5 min Lesedauer
Hochenergiephysik - Phänomenologie
Neue Verlustfunktion optimiert die Signalentdeckung in der Teilchenphysik
Ein neuer Ansatz verbessert die Ereignisklassifizierung und steigert die Ergebnisse in der Teilchenphysikforschung.
Jai Bardhan,
Cyrin Neeraj,
Subhadip Mitra
2025-03-08T12:32:08+00:00 ― 5 min Lesedauer