IT – Übersicht

Münzen und maschinelles Lernen

Was bedeutet es, wenn die Welt der Künstlichen Intelligenz auf keltische Münzen trifft? Welche Methoden und Verfahren verwenden Data Scientists, wenn Sie Tausende keltische Münzen klassifizieren wollen? Wie lassen sich die Ergebnisse visualisieren und interpretieren? Wie sind die Entscheidungen bzw. erkannten Merkmale aus der Sicht der Numismatik vertretbar? Was ist überwachtes und unüberwachtes Lernen? Wann wird eine ground truth benötigt? Diese und viele andere Fragen möchten wir im Laufe des Projekts ClaReNet beantworten.

 

Teil 1: Supervised und Unsupervised Learning

Teil 2: Neuronale Netzwerke

Teil 3: Wie läuft der Prozess des maschinellen Lernens ab?

Teil 4: Datensatz

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