Einträge von Roland Becker

Transfer Learning – So können neuronale Netze voneinander lernen

Unter Transfer-Learning versteht man das Übertragen der Ergebnisse eines fertig trainierten neuronalen Netzes auf eine neue Aufgabe. Die fertig trainierten Layer werden dabei entweder konstant gehalten und nur am Output-Layer nachtrainiert, oder es werden einige oder alle Layer auf Basis des aktuellen Trainings-Stands weiter trainiert.

Genetische Algorithmen und Deep Learning – Die Evolution von neuronalen Netzen mit evolutionären Algorithmen

Genetische Algorithmen oder evolutionäre Algorithmen sind eine Klasse von Optimierungs-Algorithmen, die versuchen, mit den aus der Natur bekannten Strategien der Evolution Lösungen für bestimmte Probleme zu finden. Bei Deep Learning Modellen können genetische Algorithmen als Alternative zur Optimierung per Backpropagation zur „Zucht“ von neuronalen Netzen eingesetzt werden.

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Recap: AWS AI Bootcamp 2017 in Bochum

Am 14. September fand in Bochum das eintägige AWS AI Bootcamp statt. Die Voraussetzungen zur Teilnahme zielten auf Entwickler mit ersten Erfahrungen im Bereich Maschinelles Lernen und Optimierungs-Algorithmen, doch die vielversprechende Agenda lockte auch viele Neulinge und Nicht-Developer an.