Seinerzeit, also vor ca. 15 Jahren hatte ich meine Diplomarbeit in BWL, Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik, über genetische Algorithmen zur Optimierung von Routenplanungsproblemen, ein spezielles VRP, geschrieben. Mir fehlt ein Zugang zur Forschung (bin in der Privatwirtschaft als Softwareentwicklerin tätig) und bin daher doch sehr interessiert, ob genetische Algorithmen heute auch noch Teil der Forschung sind oder ob sich inzwischen das meiste in Richtung neuronale Netze verschoben hat. Danke schon mal ;)
Witzig, hatte genau darüber auch zu Studienzeiten eine Hausarbeit geschrieben und gerade hatte ich das auch in meiner Data Science-Vorlesung. Werde dazu auch noch einmal ein Video machen (Abo lohnt also!). Leider ist es im Moment etwas aus dem Fokus geraten, da Deep Learning fast alles verdrängt. Wenn man aber schon länger im Geschäft ist, weiß man, dass sich die ganze KI-Forschung in Wellen bewegt, insofern bin ich optimistisch!
Vielen Dank für die verständliche Erklärung zu diesem interessanten Thema. Nur finde ich den Link zu dem Video nicht. Der angegebene Link führt zum Thema 2 (Pilze)!
Guten tag, wirklich sehr cooler kanal! Ich wollte sie fragen, ob sie zum thema machine learning literaturtipps hätten? am besten zugeschnitten für leute die aus den sozialwissenschaften (angewandte statistik) kommen und sich im bereich big data, ki usw. weiterbilden möchten. Beste grüße
Entschuldige die späte Rückmeldung. Ich persönlich finde folgendes Buch immer noch als eines der besten und empfehle es auch meinen Studierenden regelmäßig: www.amazon.de/exec/obidos/ASIN/1788295862/348-62-21
Nette Erklärung. Das Prinzip der Rückkopplung geht bei den vielen Worten, die her verwendet werden, fast schon verloren. Die Geschichte, warum man erst jetzt auf eine ältere Technik eingeht, ist für mich irrelevant. Der Autor schweift ab.
Habe zum Gendern jetzt ein Video gemacht! Würde mich freuen, wenn Sie es sich ansehen und gerne auch kommentieren: ruclips.net/video/UZw-WOWNEv4/видео.html
Frage: Ich habe den Eindruck, dass was Sie lernen nennen, nichts anderes ist als ein iteratives ausprobieren? 2. Frage: Was ist wenn sich unterwegs die Bedingungen geändert haben.
Ausprobieren, aber immer mit Berücksichtigung des Feedbacks, so dass es immer ein bisschen besser funktioniert. Wenn sich was ändert: Das nennt sich dann online learning, gibt es auch, ist aber nicht Standard.
Sehr verständlich ausgeführt und angenehm zuzuhören.
ein Video über Backpropagation wäre gut
Teil 3 die Trainingsphase ist doch sehr entscheidend für gute Ergebnisse.
Seinerzeit, also vor ca. 15 Jahren hatte ich meine Diplomarbeit in BWL, Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik, über genetische Algorithmen zur Optimierung von Routenplanungsproblemen, ein spezielles VRP, geschrieben. Mir fehlt ein Zugang zur Forschung (bin in der Privatwirtschaft als Softwareentwicklerin tätig) und bin daher doch sehr interessiert, ob genetische Algorithmen heute auch noch Teil der Forschung sind oder ob sich inzwischen das meiste in Richtung neuronale Netze verschoben hat. Danke schon mal ;)
Witzig, hatte genau darüber auch zu Studienzeiten eine Hausarbeit geschrieben und gerade hatte ich das auch in meiner Data Science-Vorlesung. Werde dazu auch noch einmal ein Video machen (Abo lohnt also!). Leider ist es im Moment etwas aus dem Fokus geraten, da Deep Learning fast alles verdrängt. Wenn man aber schon länger im Geschäft ist, weiß man, dass sich die ganze KI-Forschung in Wellen bewegt, insofern bin ich optimistisch!
Vielen Dank für die verständliche Erklärung zu diesem interessanten Thema. Nur finde ich den Link zu dem Video nicht. Der angegebene Link führt zum Thema 2 (Pilze)!
Oh, Danke! Habe es korrigiert.
Guten tag, wirklich sehr cooler kanal! Ich wollte sie fragen, ob sie zum thema machine learning literaturtipps hätten? am besten zugeschnitten für leute die aus den sozialwissenschaften (angewandte statistik) kommen und sich im bereich big data, ki usw. weiterbilden möchten.
Beste grüße
Entschuldige die späte Rückmeldung. Ich persönlich finde folgendes Buch immer noch als eines der besten und empfehle es auch meinen Studierenden regelmäßig: www.amazon.de/exec/obidos/ASIN/1788295862/348-62-21
Nette Erklärung. Das Prinzip der Rückkopplung geht bei den vielen Worten, die her verwendet werden, fast schon verloren. Die Geschichte, warum man erst jetzt auf eine ältere Technik eingeht, ist für mich irrelevant. Der Autor schweift ab.
Nein, für's Gendern gibt's kein Abo oder Like
... aber für den Inhalt! 😉
@@vonjd Sicher, inhaltlich passts.
Habe zum Gendern jetzt ein Video gemacht! Würde mich freuen, wenn Sie es sich ansehen und gerne auch kommentieren: ruclips.net/video/UZw-WOWNEv4/видео.html
Frage: Ich habe den Eindruck, dass was Sie lernen nennen, nichts anderes ist als ein iteratives ausprobieren? 2. Frage: Was ist wenn sich unterwegs die Bedingungen geändert haben.
Ausprobieren, aber immer mit Berücksichtigung des Feedbacks, so dass es immer ein bisschen besser funktioniert. Wenn sich was ändert: Das nennt sich dann online learning, gibt es auch, ist aber nicht Standard.