Episode 6: Für eine Handvoll Daten

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Episode 6: Für eine Handvoll Daten

 

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Die drei wichtigsten Faktoren für den Erfolg eines Machine-Learning-Projekts sind: Daten, Daten und Daten! Doch nicht alle Unternehmen besitzen eine ausreichende Menge an Daten, oder diese liegen in mangelhafter Qualität vor. Was also tun? In dieser Episode sprechen wir über passende Lösungsansätze.

 

Agenda:

  • Grundlagen: Warum die Datenmenge wichtiger ist als der Algorithmus
  • Daten aus virtuellen Umgebungen generieren (Digitaler Zwilling)
  • Anwendungsbeispiel: Roboter-Machine Learning mit einer 3D-Engine (Projekt OpenEASE der Uni Bremen)
  • Stand der Technik: Wie Systeme Fragen beantworten
  • Merkmale aus Daten automatisch extrahieren: Autoencoders  verstehen
  • Interaktive Gruppenübung zu Autoencoders
  • Der Mensch als Maßstab: Lernen anhand weniger Beispiele mit One-Shot Learning

 

One-Shot Learning / Robotics