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Restricted Boltzmann Machines erklärt: Wie RBMs Datenrepräsentationen lernen (KI-Synchronfassung)

Restricted Boltzmann Machines erklärt: Wie RBMs Datenrepräsentationen lernen (KI-Synchronfassung)

M365.FM – Microsoft 365, Copilot & KI Podcast auf Deutsch vor 1 Tag
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Restricted Boltzmann Machines (RBMs) sind neuronale Netze, die mit
nur zwei Schichten erstaunlich leistungsfähige
Datenrepräsentationen lernen. Diese kurze Folge zeigt, wie sie ohne
Beschriftung Muster in Daten entdecken und wo sie in der Praxis
eingesetzt werden.Das erfahren Sie:Der Aufbau einer RBM: sichtbare
Schicht für die Eingangsdaten, verborgene Schicht für die gelernten
MerkmaleWarum RBMs binäre Einheiten und stochastische Methoden
nutzenKontrastive Divergenz: Training durch Vergleich von Eingabe-
und generierten DatenDimensionsreduktion – hochdimensionale Daten
komprimieren, ohne Wichtiges zu verlierenPraxisbeispiele:
kollaboratives Filtern für Empfehlungen sowie Bild- und
SpracherkennungFür Technikbegeisterte und Einsteiger, die verstehen
wollen, wie unüberwachtes maschinelles Lernen funktioniert.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/LMuPjI9sON0 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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