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Maschinelles Lernen mit TensorFlow (Teil 4) 15.02.2018, 10:38 Uhr

Fundament des Lernens

Google unterstützt mit TensorFlow alle grundlegenden Methoden des Maschinellen Lernens.
Bisher fehlt jedoch ein Support für den Entwickler, ausgehend vom Anwendungsproblem, die Maschinelle Lernaufgabe automatisch zu erkennen oder gar den Quellcode zu generieren.
Der wesentliche Unterschied eines ML-Programms zu den anderen gängigen Anwendungstypen resultiert aus dessen Arbeitsweise: Eine ML-Anwendung besitzt die Fähigkeit selbständig Wissen zu erwerben, also eigenständig zu lernen, ohne dass dieses Wissen explizit oder direkt programmiert ist. Diese Wissenserweiterung erfolgt durch das ML-Programm indem es aus vorhandenen Erfahrungen neues Wissen erzeugt, besser gesagt generiert oder ableitet. Die Codierung dieser erforderlichen Erfahrungen im ML-Programm stellt die eigentliche seitens eines Entwicklers zu erledigende und überaus kognitive Arbeit dar.

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