Maschinelles Lernen


Zuverlässigere Vorhersagen eines Bildklassifikators durch Nutzung von Domänenwissen

Bei der Arbeit mit Klassifikationsmodellen stellt sich in der Praxis oft die Frage, inwieweit wir den zugeordneten Kategorien eines Modells vertrauen können. Wenn wir Datensätze für das Training eines Modells erzeugen, werden oftmals nicht vollständig annotierte Daten außen vor gelassen und strukturelle Informationen, die über einzelne Datensätze hinausgehen, nicht verwendet. In diesem Artikel möchten wir […]

Lead Machine Learning Engineer @ Chrono24

Focus Flow: die Developer-Perspektive

Wie wir wissen, hat die Produktivität viel zu viele Feinde. Perfektion, Komplexität, Komfort, Unbehagen, sogar die Keksdose in der Küche. Wenn unser Held „Produktivität“ aus der Masse an Gegnern einen Einzigen herausfordern könnte, würde ich den „Kontextwechsel“ vorschlagen. Die Kosten für den “Kontextwechsel” sind Informatikern von Anfang an bekannt. Wir haben viele Strategien erfunden, um […]

Android Developer @ Chrono24

Kann eine künstliche Intelligenz Uhren designen?

In den vergangenen Jahren konnten neuartige neuronale Netze namens „Generative adversarial networks“ – kurz GANs – in Bereiche vordringen, die zuvor ausschließlich dem Menschen vorbehalten waren. Kreativität oder Kunst wird gemeinhin nicht als Domäne von Computern wahrgenommen. Seit dem GANs jedoch im Jahr 2014 in der Wissenschaft wiederbelebt wurden, finden generative Modelle zunehmend den Weg […]

Lead Machine Learning Engineer @ Chrono24