Maschinelles Lernen wird als eine der wichtigsten Zukunftstechnologien für viele Bereiche der Wirtschaft und der Gesellschaft angesehen. Insbesondere Erfolge von Ansätzen der tiefen neuronalen Netze auf Bilddaten versprechen, dass Modelle für komplexe Entscheidungsszenarien direkt aus Rohdaten gelernt werden können. Zunehmend zeigt sich allerdings, dass rein datengetriebene Ansätze in vielen Bereichen nicht umsetzbar sind: Zum einen können die hohen Anforderungen an die Menge und die Qualität an Daten, die hier für benötigt werden, häufig nicht oder nur mit sehr hohem Aufwand generiert werden. Zum anderen sind Entscheidungen von Blackbox-Modellen in vielen Bereichen rechtlich und ethisch unzulässig. Entsprechend wird aktuell die sogenannte 3rd Wave of AI ausgerufen, nach der nun Erklärbarkeit und Partnerschaftlichkeit die Ansätze des rein datengetriebenen maschinellen Lernens ablösen. Im Vortrag wird aufgezeigt, dass maschinelles Lernen neben tiefen Netzen eine Fülle weiterer Ansätze zu bieten hat. Insbesondere werden aktuelle Entwicklungen für erklärbares, interaktives maschinelles Lernen vorgestellt.
Anmeldung unter: https://www.technik-in-bayern.de/veranstaltungskalender#termin2713