machine learning nachvollziehen

der bitkom hat eine webinar-reihe “bitkom ai research network” gestartet. der erste beitrag ist vielversprechend:

Tiefe neuronale Netze (Deep-Learning-Algorithmen) sind zu einer Schlüsseltechnologie in Bereichen wie Fertigung, Gesundheitswesen und Finanzen geworden. Denn sie ermöglichen Vorhersagen mit hoher Genauigkeit. Es gibt jedoch viele Szenarien, in denen sehr präzise Vorhersagen allein nicht ausreichen und wo Vertrauen in die Urteilskraft der Algorithmen von entscheidender Bedeutung ist. Kritische Entscheidungen müssen also durch Erklärungen ergänzt werden, damit die Nutzer diese Entscheidungen nachvollziehen können. In diesem Vortrag stellt Prof. Dr.-Ing. Marco Huber, Leiter des Forschungszentrums Cyber Cognitive Intelligence am Fraunhofer IPA, einen praktischen Ansatz zum Extrahieren von Informationen aus neuronalen Netzen vor. Zu diesem Zweck werden einfache Entscheidungsbäume aus trainierten Modellen extrahiert, anhand deren die Entscheidungen der neuronalen Netze erklärt werden können.

das webinar als video gibts hier:

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10 ki trends fuer 2018

pwc hat 10 ki trends fuer 2018 identifiziert. haben die berater sich die wordings selber ausgedacht? wenn ja, muss das unbedingt aufhoeren, sonst wird es zu unübersichtlich. sagt doch einfach: deep learning. oder: neuronales netzwerk. etc. 🙂

und das sind sie:

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zum artikel auf cio.de.

vortrag zu künstlicher intelligenz von der #ha18 online

auch dieses jahr war ich wieder bei der herbstakademie der deutschen stiftung für recht und informatik (dsri) zu gast. es war wie immer eine hervorragende veranstaltung. ich habe einen vortrag gehalten mit dem titel “künstliche intelligenz – im spannungsfeld von recht und technik”. er ist nun online abrufbar. viel spass beim anschauen. über fragen, anregungen und kritik freue ich mich!

#kurzma: zum fortschritt von “ki”

letztens hieß es noch:

Die Künstliche Intelligenz hat es inzwischen geschafft, den Menschen in sämtlichen Spielen der Welt zu schlagen – nur in einem nicht: dem Pokern. (…) Die Computer-Algorithmen könnten keine emotionale und keine soziale Intelligenz entwickeln, sagte Wahlster. Ihnen gelinge es nicht, ein Pokerface aufzusetzen, geschweige denn zu bluffen.

neuerdings heißt es:

(…) haben die Forscher um Bowling einen Aufsatz veröffentlicht, der darlegt, dass eine Deepstack genannte Poker-Software in einer mehrwöchigen Testphase Ende letzten Jahres bereits geschafft hat, was Libratus jetzt in Pittsburgh zu erreichen sucht: menschliche Spieler klar zu besiegen.

warum das so ist, steht hier. nächste hürde: fußball! (we shall see…)