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  4. Stochastische Prozesse im maschinellen Lernen: Markov-Ketten, Hidden-Markov-Modelle & mehr (KI-Synchronfassung)
Stochastische Prozesse im maschinellen Lernen: Markov-Ketten, Hidden-Markov-Modelle & mehr (KI-Synchronfassung)

Stochastische Prozesse im maschinellen Lernen: Markov-Ketten, Hidden-Markov-Modelle & mehr (KI-Synchronfassung)

M365.FM – Microsoft 365, Copilot & KI Podcast auf Deutsch vor 1 Tag
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Stochastische Prozesse können über Erfolg oder Misserfolg eines
Modells entscheiden. Diese kurze Folge erklärt, wie sie
Zufallsvariablen im Zeitverlauf beschreiben und warum sie für
Vorhersagen in unsicheren Umgebungen – von Finanzen bis Wetter – so
wichtig sind.Das erfahren Sie:Markov-Ketten und
Hidden-Markov-Modelle – und warum Letztere in der Spracherkennung
über 90 % Genauigkeit erreichen könnenBestärkendes Lernen am
Beispiel eines Roboters, der den Weg durch ein Labyrinth
lerntBayes’sche Netzwerke: Unsicherheit darstellen, etwa bei der
medizinischen DiagnoseStochastische Modelle in der
Sprachverarbeitung: Texterkennung, Übersetzung und ChatbotsWie
robuste stochastische Modellierung die Leistung von Modellen
spürbar steigern kannFür alle, die an Machine-Learning-Projekten
arbeiten und ihre Modelle zuverlässiger machen wollen.Diese Folge
ist eine KI-synchronisierte deutsche Fassung des animierten
Erklärvideos aus der M365 Show von Microsoft MVP Mirko Peters.
Video ansehen: https://youtu.be/izOXu56dzm0 Mehr Folgen:
https://www.m365.fm M365Con – kostenlose
Microsoft-Online-Konferenz: https://m365con.net Mirko Peters auf
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.

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