Last Christmas is one of the most popular Christmas tunes that were, are and will be out there. The song is written by the brilliant musician George Michael and was released in 1984, when at that time, Epic Records quickly wanted to release a Christmas tune. According to Wikipedia, there are rumours going around that George Michael just changed the …
Everybody talks about them, many people know how to use them, few people understand them: Long Short-Term Memory Neural Networks (LSTM). At STATWORX, with the beginning of the hype around AI and projects with large amounts of data, we also started using this powerful tool to solve business problems. In short, an LSTM is a special type of recurrent neural …
Für Außenstehende umgeben neuronale Netze eine mystische Aura. Obwohl die Funktionsweise der elementaren Bausteine neuronaler Netze, Neuronen genannt, bereits seit vielen Jahrzehnten bekannt sind, stellt das Training von neuronalen Netzen Anwender auch heute noch vor Herausforderungen. Insbesondere im Bereich Deep Learning, in dem sehr tiefe oder anderweitig komplexe Netzarchitekturen geschätzt werden, spielt die Art und Weise wie das Netz aus …
“Bilder lernen” mit Neuronalen Netzwerken Convolutional Neural Networks (CNN) sind ein beliebter Architekturtyp neuronaler Netzwerke, die hauptsächlich zur Klassifikation von Bildern und Videos eingesetzt werden. Der Aufbau von Convolutional Networks unterscheidet sich deutlich von dem des Multilayer Perceptron (MLP), das bereits in vorherigen Posts zur Einführung und Programmierung neuronaler Netze besprochen wurde. Convolutional und Pooling Layers CNNs verwenden eine spezielle …
Das Perzeptron war der erste Typus eines künstlichen Neurons und wurde erstmals durch Frank Rosenbaltt in den späten 1950er Jahren vorgestellt. Das Design des Perzeptrons war durch das Neuronen-Modell nach McCulloch und Pitt inspiriert. Während heutzutage andere Typen von Neuronen das Perzeptron ersetzt haben, findet das grundlegende Design des Perzeptrons in modernen neuronalen Netzwerke weiterhin Anwendung. Das Perzeptron kann zum …
TensorFlow ist aktuell eines der wichtigsten Frameworks zur Programmierung von neuronalen Netzen, Deep Learning Modellen und anderen Machine Learning Algorithmen. Es basiert auf einem C++ Low Level Backend, das jedoch über eine Python Library gesteuert wird. TensorFlow lässt sich sowohl auf CPU als auch GPU (Clustern) ausführen. Seit kurzem existiert auch ein R Package, mit dem TensorFlow genutzt werden kann. …
Wie bereits im ersten Teil unserer Einführungsreihe zu Deep Learning erwähnt, sind neuronale Netze und Deep Learning aktuell ein aktiver Bereich der Machine Learning Forschung. Während die zugrundeliegenden Idee und Konzepte bereits mehrere Jahrzehnte alt sind, ist die Komplexität der Modelle und Architekturen in den letzten Jahren stetig angewachsen. In diesem Blogbeitrag gehen wir der Frage nach, ob durch die …
Deep Learning ist aktuell einer der spannendsten Forschungsbereiche im Machine Learning. Für eine Vielzahl von Fragestellungen liefern Deep Learning Modelle State-of-the-Art Ergebnisse, vor allem im Bereich der Bild-, Sequenz- und Spracherkennung. Weiterhin findet Deep Learning erfolgreich Anwendung in der Fahrzeugkonstruktion (selbstfahrende Autos), in der Finanzwelt (Aktienkursvorhersage, Risikoprognose, automatische Handelssysteme), in der Medizin (maschinelle Bilderkennung von Karzinomen) und Biologie (Genomik), im e-Commerce (Recommendation Systeme) und …