Teaching Robots
Wie lernen Maschinen
Es gibt verschiedene Methoden wie Maschinen lernen.
Supervised Learning
Systeme die auf klar geführte Dateninputs, klar definierte Daten-Outputs liefern. Sie sind also von Menschen begleitet und lernen z. B. Gesichter erkennen.
Unsupervised Learning
Systeme, die fähig sind, versteckte Muster von den Input-Daten zu identifizieren. Sie können anhand von Clusters, Muster, Ähnlichkeiten oder Andersartigkeit. z. B. Erkennung von Krebszellen auf Röntgenaufnahmen.
Reinforcement Learning
Systeme, die kein «Training-Input» erhielten, aber durch die Bewertungen eines Trainers lernen. Sie beginnen Muster zu entwickeln und werden bewertet und so optimieren sie ihre Resultate.
Deep Learning Open Source Frameworks
Google Tensorflow, Intel neon, Berkeley Vision caffe, Microsoft Cognitive Tool Kit, Facebook Pytorch, Apache MXNet und Spark, Nishikawa Chainer, Chollet Keras, Nvidia Theano
Programmiersprachen/Techniken
Python, R, C, C++, CUDA, MATLAB
