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#machine learning
Maschinelles Lernen
September 4, 2026
Einführung in das maschinelle Lernen: Generative Modelle
Generative Modelle repräsentieren Datenverteilungen und erzeugen bedingte Ausgaben. Lernen Sie Wahrscheinlichkeit, VAE, GAN, Diffusion, Bewertung, Provenienz und Sicherheit.
Fundamentals · 4 Min. Lesezeit Maschinelles Lernen September 4, 2026Einführung in das maschinelle Lernen: Grundlagen – Datengestaltung, Verlustfunktionen und Generalisierung
„Maschinelles Lernen ist nicht nur Modellauswahl: Es geht auch um die Definition der Aufgabe, die Aufteilung der Daten, den Verlust, die Bewertung und die Anpassung bei der Bereitstellung.“
Fundamentals · 5 Min. Lesezeit Maschinelles Lernen September 4, 2026Einführung in maschinelles Lernen: Grundlagen neuronaler Netze
Neuronale Netze kombinieren affine Transformationen und nichtlineare Aktivierungen und reduzieren dann den Verlust durch Rückpropagation und gradientenbasierte Optimierung.
Fundamentals · 5 Min. Lesezeit Maschinelles Lernen September 4, 2026Einführung in maschinelles Lernen: Pose-Schätzung
Die Pose-Schätzung ermittelt anhand von Bildern die wichtigsten Punkte und die 6D-Pose von Personen oder Objekten. Diese Einführung behandelt Koordinaten, Verlustfunktionen, Verdeckung, Auswertung und Sicherheit.
Fundamentals · 4 Min. Lesezeit