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Artikelübersicht

Neueste Forschung
7. September 2023 Anna Giron, Charley Wu

Lernen Menschen und Algorithmen auf die gleiche Weise?

Wenn Kinder erwachsen werden, ändert sich die Art und Weise, wie sie lernen, erheblich. Kinder handeln oft ohne erkennbare Absicht, Erwachsene zielgerichteter. Laut einer einflussreichen Theorie verhalten sich Optimierungsalgorithmen, die häufig bei maschinellem Lernen eingesetzt werden, ähnlich. Die nachfolgende empirische Untersuchung zeigt verblüffende Parallelen, aber auch gravierende Unterschiede zwischen menschlichem und maschinellem Lernen.
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Debatte
15. Februar 2023 Bubacarr Bah, Philipp Berens, Franca Hoffmann, Audrey Namdiero-Walsh, Wilfred Ndifon

Data Science und Maschinelles Lernen in Afrika – Entwicklungsperspektiven und Herausforderungen

Forschung im Bereich des maschinellen Lernens und den Datenwissenschaften in und aus Afrika hat das Potenzial, eine global wichtigere Rolle einzunehmen, und steht vor einzigartigen Herausforderungen. Mit seinen Graduiertenprogrammen bereitet das panafrikanische Netzwerk von AIMS (African Institute for Mathematical Sciences) junge Afrikaner*innen darauf vor, zu diesem Ziel beizutragen.
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Neueste Forschung
24. Januar 2023 Valentyn Boreiko, Maximilian Augustin

Die Blackbox des Deep Learning bei der Bildklassifizierung öffnen

Deep-Learning-Algorithmen sind sehr gut darin, bestimmte Objekte wie einen Hund oder ein Auto in einem Bild zu erkennen. Aber wie funktioniert das eigentlich? Meistens bleiben die Mechanismen, die der Entscheidung eines Algorithmus zugrunde liegen, undurchsichtig. Wie wäre es, wenn wir einen solchen Black-Box-Algorithmus intuitiv erklären und dabei sogar daraus lernen könnten?
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Neueste Forschung
29. November 2022 Katja Schwarz

Raus aus Platos Höhle: Maschinen erlernen die Dreidimensionalität unserer Welt

Ein 3D-Verständnis unserer Welt ist essentiell für zahlreiche Anwendungen im Bereich der erweiterten und virtuellen Realität, sowie für Simulationen. 3D-Trainingsdaten sind jedoch schwer zu beschaffen. Daher entwickeln wir einen Algorithmus zur Erstellung von 3D-Grafiken, der nur mit 2D-Bildern trainiert werden kann. Indem wir unseren Algorithmus so gestalten, dass er 3D-Daten effizient darstellen kann, halten wir den Rechenaufwand niedrig genug um den Übergang von 2D-Bildern zu 3D-Grafiken zu ermöglichen.
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Neueste Forschung
25. Juli 2022 Eric Raidl, Sebastian Bordt, Michèle Finck, Ulrike von Luxburg

Soll künstliche Intelligenz sich selbst erklären?

Dass Algorithmen viele Dinge können, verblüfft uns nicht mehr. Nun können sie angeblich auch “erklären”. Aber wollen wir das?
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