So funktioniert Reinforcement Learning

Reinforcement Learning

Reinforcement Learning (RL) beziehungsweise „Bestärkendes Lernen“ oder „Verstärkendes Lernen“ ist eine immer beliebter werdende Machine-Learning-Methode, die sich darauf konzentriert intelligente Lösungen auf komplexe Steuerungsprobleme zu finden. In diesem Blog-Artikel erklären wir, wie die Methode grundsätzlich funktioniert, um dann in zwei folgenden Artikeln zu zeigen, welches konkrete Potenzial in Reinforcement Learning steckt.

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Machine Learning im Casino: Warum Unternehmen sich für einen Sieg im Poker interessieren sollten

Erfahren Sie in dem Artikel worum es sich beim Machine Learning handelt und welche Rolle dieses beim Pokern spielen kann.

Machine Learning steht im Zentrum des Konkurrenzkampfs Mensch vs. Künstliche Intelligenz (KI). Vor circa zwei Jahren gab es hier auf Seite der Maschinen einen weiteren, wesentlichen Durchbruch zu verzeichnen. In diesem Blog-Artikel erklären wir, warum dieses Datum bedeutsam ist, was Machine Learning genau ist und warum diese Methode für die Wirtschaft so wichtig ist.

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Transfer Learning am Beispiel von Bildanalysen

Tansfer Learning

Transfer Learning ist eine von verschiedenen im Bereich Machine Learning angewandten Lernmethoden, um Algorithmen mit den Fähigkeiten auszustatten, die sie für eine bestimmte Aufgabe brauchen. Die bekanntesten und verbreitetsten Lernmethoden sind sicher Unsupervised Machine Learning und Supervised Machine Learning. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die wichtigsten Aspekte des Transfer Learning.

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Mercury-ML: Alexander Thamm startet eigene Python Open-Source-Bibliothek für leicht konfigurierbaren Machine Learning Workflow

Mercury-ML Logo

In der täglichen Zusammenarbeit mit unseren Kunden stehen wir häufig vor der Herausforderung, aus einer Vielzahl verschiedener Open-Source Bibliotheken unterschiedliche Funktionen zu einem maschinellen Lernen Workflow zusammenzuführen. Was als internes Projekt zur Verbesserung unserer eigenen Arbeit begonnen hat, möchten wir nun der Öffentlichkeit als Open-Source Bibliothek unter dem Namen Mercury-ML zur Verfügung stellen.

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Chatbots und Künstliche Intelligenz: Was ist heute schon möglich und was ist dran, am Hype um Chatbots?

Chatbots und Künstliche Intelligenz: Auch in Zukunft wird die Bedeutung immer mehr zunehmen.

Chatbots verdanken ihren Erfolg und Relevanz einer aktuellen Studie zufolge vor allem der Künstlichen Intelligenz. Sprache, Gesten und Mimik sind die einfachsten und natürlichsten Formen der zwischenmenschlichen Kommunikation. Was läge also näher als die natürliche Sprache dazu zu verwenden, mit Maschinen zu kommunizieren.

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AT und Partner NetApp zu Gast auf dem Branchen-Event zum Thema AI: GTC Europe 2018 in München

Alexander Thamm zu Gast auf der GTC Europe 2018.

Künstliche Intelligenz, autonomes Fahren, Supercomputing – all diese Themen waren Programm auf dem wichtigsten Event im Bereich der Künstlichen Intelligenz, der GTC Europe 2018. Das Event fand vom 8. bis 11. Oktober in München statt und hat zu einer Vielzahl hochaktueller Vorträge, Sessions und praxisrelevanter  Schulungen eingeladen.

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Wie Künstliche Neuronale Netze die Erfolge des Maschinellen Lernen ermöglichen.

Künstliche Neuronale Netze sind verantwortlich für den Erfolg von Machine Learning.

Künstliche Neuronale Netze oder kurz KNN sind, einfach ausgedrückt, Einheiten zur Informationsverarbeitung. Dabei ist ihr Funktionsprinzip so effektiv, dass sie zu einer der Grundlagen für die Entwicklung Künstlicher Intelligenz wurden – besser gesagt von Maschinellem Lernen. Ihre Besonderheit ist, dass sie nicht auf eine vorab festgelegte, immer gleiche Art und Weise funktionieren – etwa wie ein Taschenrechner –, sondern dass sie lernfähig sind. Darum können sie Eingaben als Grundlage für Berechnungen verarbeiten, die für sich genommen nicht eindeutig sind. Erst in Kombination mit vielen anderen Faktoren liefern sie ein eindeutiges Ergebnis wie beispielsweise bei der Auswertung von Symptomen zur Diagnose von Krankheiten. Typischerweise werden Künstliche Neuronale Netze darum während einer Trainingsphase […]

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Wie Maschinen sehen lernen – Verfahren zur Bilderkennung

Bilderkennung: Maschinen lernen sehen durch Methoden wie etwa Machine Learning.

Dank neuer intelligenter Analyseverfahren zur Bilderkennung können visuelle Informationen, die eine enorme Quelle für unerschlossenes Wissen darstellen, zugänglich gemacht werden. Dadurch lassen sich zahlreiche Use Cases umsetzen, die auf Verfahren wie „Computer Vision“ beziehungsweise „Image Recognition“ basieren.

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Erstes Schulungszentrum für Künstliche Intelligenz und Data Science in Deutschland eröffnet

Alexander Thamm Data Academy

Die neue Data Academy in München startet mit einem professionellen Seminarprogramm für Machine Learning, Data Science und Programmiersprachen. Außerdem können Unternehmen über die neuen „Recruiting Services“ das Assessment Center für Fachkräfte an die Alexander Thamm GmbH übertragen. Artificial Intelligence, Data Science und Machine Learning sind Themen, die bereits heute eine wichtige Rolle in deutschen Unternehmen spielen. Berufsbilder verändern sich und der Bedarf an Fachkräften wächst rasant. Die neue Data Academy der Data-Beratung Alexander Thamm GmbH in München greift diesen Bedarf auf und bietet ab sofort ein breites Aus- und Weiterbildungsprogramm an. Schulungen und Seminare, Data Trainingscamps und individuelle Coachings werden […]

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#InsideAT – Unsere neue Machine Learning Engineer Asli

Machine Learning Engineer Asli Sabanci

In unserer #InsideAT Serie stellen wir regelmäßig neue Mitarbeiter vor. Heute ist Asli an der Reihe. Sie fängt bei uns als Machine Learning Engineer an – im Interview erzählt sie uns, was sie dazu getrieben hat, welchen Background sie hat und wie sie ihr Leben neben der Arbeit am liebsten Verbringt. Welche Position übernimmst du bei AT? Ich arbeite hier als Machine Learning Engineer. Wie bist du auf AT aufmerksam geworden? Simon Weiß und ich trafen uns bei einem PyData-MeetUp und er erzählte mir, dass er bei einer Data Science Beratung namens Alexander Thamm arbeitet. Als ich dann nach Hause zurückkehrte, recherchierte […]

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