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Kostenlose Forschungs-Reports
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Interpretierbarkeit: Ausgabe 2020
Die Interpretierbarkeit oder die Fähigkeit zu erklären, warum und wie ein System eine Entscheidung trifft, kann uns helfen, Modelle zu verbessern, Vorschriften zu erfüllen und bessere Produkte zu entwickeln. Black-Box-Techniken wie Deep Learning haben neue Maßstäbe auf Kosten der Interpretierbarkeit gesetzt. In diesem kürzlich aktualisierten Report, der nun Techniken wie SHAP enthält, zeigen wir, wie Modelle ohne Einbußen ihrer Fähigkeiten oder Genauigkeit interpretierbar gemacht werden können.
Deep Learning zur Erkennung von Anomalien
Von der Betrugserkennung bis zur Kennzeichnung von Anomalien in Bilddaten gibt es unzählige Anwendungen zur automatischen Identifizierung fehlerhafter Daten. Dieser Prozess kann schwierig sein, insbesondere wenn Sie mit großen, komplexen Daten arbeiten. In diesem Report werden Deep-Learning-Ansätze (Sequenzmodelle, VAEs, GANs) zur Erkennung von Anomalien, deren Verwendung, Leistungsbenchmarks und Produktmöglichkeiten untersucht.
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Transfer Learning für NLP
NLP-Technologien (Natural Language Processing) können Sprache übersetzen, Fragen beantworten und menschenähnlichen Text generieren, aber die zugrunde liegenden Deep-Learning-Techniken erfordern kostspielige Datasets, Infrastruktur und Fachwissen. In diesem Report zeigen wir, wie Sie Transfer Learning verwenden, um vorhandene Modelle an jede NLP-Anwendung anzupassen, wodurch das Erstellen von Hochleistungs-NLP-Systemen vereinfacht wird.
Deep Learning für Bildanalysen - Ausgabe 2019
Convolutional Neural Networks (CNNs oder ConvNets) zeichnen sich durch das Erlernen aussagekräftiger Darstellungen von Funktionen und Konzepten innerhalb von Bildern aus, wodurch CNNs wesentlich zur Lösung von Problemen in mehreren Bereichen beitragen, von der medizinischen Bildgebung bis zur Fertigung. In diesem Bericht zeigen wir, wie Sie die richtigen Deep-Learning-Modelle für Bildanalyseaufgaben und -techniken zum Debuggen von Deep-Learning-Modellen auswählen.
Federated Learning
In diesem Report konzentrieren wir uns auf Federated Learning (kooperatives Lernen). Das ist ein Ansatz für die Schulung von Modellen für maschinelles Lernen bei verteilten Edge-Node-Daten bei gleichzeitiger Gewährleistung von Datenschutz und Minimierung von Kommunikationskosten.
Multi-Task Learning
In diesem Bericht konzentrieren wir uns auf Multi-Task Learning, ein neuer Ansatz für maschinelles Lernen, der Algorithmen ermöglicht, Aufgaben parallel zu bewältigen.
Semantische Empfehlungen
In diesem Bericht werden wir zeigen, wie die semantischen Inhalte von Elementen helfen können, gängige Empfehlungsfallstricke zu lösen, wie etwa das Problem mit dem Kaltstart, und wie sie neue Produktmöglichkeiten eröffnen können.
Interpretierbarkeit
In diesem Bericht werden wir zeigen, wie Modelle interpretierbar gemacht werden ohne Einbußen ihrer Fähigkeiten oder Präzision.
Probabilistische Programmierung
Hier zeigen wir, wie Sie eine probabilistische Programmierung und Bayessche Inferenz verwenden, um Tools mühelos zu entwickeln, die bessere Prognosen für eine effektivere Entscheidungsfindung schaffen.
Zusammenfassung
Erfahren Sie, wie Deep Learning und Einbettungen verwendet werden, um Text für eine Vielzahl von Geschäftsanwendungen und Produkten berechenbar zu machen.
Deep Learning: Bildanalysen
Dieser Bericht untersucht die Historie und den aktuellen Status des tiefen Lernens, erläutert, wie es angewendet wird und prognostiziert künftige Entwicklungen.
Probabilistische Methoden für Echtzeit-Streams
Hier erkunden wir probabilistische Methoden, die hocheffiziente Modelle für die Wertschöpfpung aus Datenstreams bei deren Generierung bieten.
Textgenerierung (natürlichsprachliche Generierung)
In diesem Bericht werden wir uns ansehen, wie Maschinensysteme hochstrukturierte Daten in menschliche Sprache umwandeln können.
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