Der Lebenszyklus im maschinellen Lernen (ML) ist der Prozess der Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen zur Lösung realer Probleme. Es umfasst normalerweise eine Reihe von Schritten, darunter Datenvorbereitung, Modelltraining und -bewertung, Modellbereitstellung, Modellüberwachung und -wartung.

Im Bereich des maschinellen Lernens (ML) beziehen sich Beschriftungsfehler auf falsche oder ungenaue Beschriftungen, die Beispielen in einem Datensatz zugewiesen werden.

Beschriftungen in der Computervision sind Text- oder Zahlenanmerkungen, die Objekten oder interessanten Bereichen in Bildern oder Videos zugewiesen werden.

Intersection over Union (IOU) ist eine Leistungsmetrik, die zur Bewertung der Genauigkeit von Annotations-, Segmentierungs- und Objekterkennungsalgorithmen verwendet wird. Es quantifiziert die Überlappung zwischen den vorhergesagten Begrenzungsrahmen oder segmentierten Regionen und den Ground-Truth-Begrenzungsrahmen oder annotierten Regionen im Datensatz.

Instanzsegmentierung ist eine Computer-Vision-Technik, die einzelne Objekte in einem Bild identifiziert und segmentiert. Im Gegensatz zur semantischen Segmentierung, bei der Pixel auf der Grundlage ihrer semantischen Bedeutung (z. B. Straße, Himmel, Person) gruppiert werden, unterscheidet die Instanzsegmentierung zwischen mehreren Instanzen derselben Objektklasse.

In der Computervision verwenden Graustufenbilder zur Darstellung einer Szene oder eines Objekts eine Reihe von Graustufentönen und nicht das gesamte Spektrum. Graustufenbilder werden normalerweise durch die Konvertierung eines Vollfarbbilds in ein Einkanalbild erstellt, wobei die Intensität jedes Pixels durch einen einzelnen Wert zwischen 0 (Schwarz) und 255 (Weiß) dargestellt wird.

Beim maschinellen Lernen sind Features die Eingabevariablen oder Attribute, die zum Trainieren eines Modells verwendet werden. Diese Merkmale stellen Merkmale oder Eigenschaften der analysierten Daten dar und werden vom Modell verwendet, um Vorhersagen oder Klassifizierungen zu treffen.

Die Anzahl der Bilder pro Sekunde (fps) gibt an, wie viele Standbilder oder Einzelbilder in einer Sekunde eines Videos oder einer Animation angezeigt werden.

HITL ist ein iterativer Feedbackprozess, bei dem eine Person (oder ein Team) mit einem algorithmisch generierten System (z. B. Computer Vision, maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz) interagiert.

Beim maschinellen Lernen sind Hyperparameter Parameter, die im Voraus vorgegeben werden, um den Lernprozess zu steuern. Die Werte anderer Parameter (z. B. Knotengewichte) werden durch Training ermittelt.

Im Hinblick auf Computer Vision können Diffusionsmodelle auf eine Vielzahl von Aufgaben angewendet werden, darunter Bildentrauschung, Inpainting, Superauflösung und Bildgenerierung.

Im Bereich Deep Learning bezieht sich Ground Truth (im Englischen allgemein verwendet, bedeutet es „Grundwahrheit“ oder im Chinesischen „Benchmark-Wahrheit“, einfach verstanden als der wahre Wert) auf die genauen Bezeichnungen oder Daten, die zum Trainieren und Bewerten von Modellen verwendet werden.

Unter Bildannotation versteht man das Markieren oder Kommentieren von Bildern mit Metadaten oder zusätzlichen Informationen zum Bildinhalt.

Human Pose Estimation (HPE) ist eine Aufgabe der Computervision, bei der es darum geht, die Positionen verschiedener Körperteile in Bildern oder Videos von Personen zu erkennen und abzuschätzen.

Eine Epoche im maschinellen Lernen bezieht sich auf den Prozess, bei dem der gesamte Trainingsdatensatz einmal durch das neuronale Netzwerk geleitet wird (d. h. eine Vorwärts- und eine Rückwärtspropagation durchgeführt wird). Wenn der Datensatz beispielsweise aus 1000 Stichproben besteht und zum Trainieren des Modells eine Batchgröße von 100 verwendet wird, 1 […]

Die Falsch-Positiv-Rate ist ein Maß dafür, wie genau ein maschinelles Lernmodell positive Ergebnisse vorhersagt. Dies ist der Anteil der Fälle, in denen das Modell ein positives Ergebnis vorhergesagt hat, das tatsächliche Ergebnis jedoch negativ war.

Eine Klassengrenze ist die Trennlinie zwischen zwei benachbarten Klassen oder Kategorien in einem Datensatz.

Unter Konzeptdrift versteht man das Phänomen, dass sich die statistischen Eigenschaften eines Datenstroms im Laufe der Zeit ändern und das Lernmodell dadurch nicht mehr mit der aktuellen Datenverteilung übereinstimmt.

Proximal Policy Optimization (PPO) ist ein Algorithmus aus dem Bereich des bestärkenden Lernens, der dazu dient, die Entscheidungsfunktionen von Computeragenten für die Bewältigung schwieriger Aufgaben zu trainieren.

Die Confusion Matrix ist ein im maschinellen Lernen verwendetes Tool zur Leistungsbewertung, das die Leistung eines Klassifizierungsmodells zusammenfasst, indem es die wahren positiven, wahren negativen, falschen positiven und falschen negativen Vorhersagen auflistet.

Kalibrierungskurven sind ein nützliches Werkzeug im maschinellen Lernen und bei der prädiktiven Modellierung, um die Zuverlässigkeit der vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten eines Klassifizierungsmodells zu verstehen und zu optimieren.

Die Kantenerkennung ist ein grundlegendes Problem in der Bildverarbeitung und der Computervision. Der Zweck der Kantenerkennung besteht darin, Punkte in digitalen Bildern zu identifizieren, an denen sich die Helligkeit erheblich ändert.

In der Bildverarbeitung und Computervision wird der Laplace-Operator für verschiedene Aufgaben wie Blob-Erkennung und Kantenerkennung verwendet.

Differenzierbare Programmierung ist ein Programmierparadigma, bei dem digitale Computerprogramme durch automatische Differenzierung vollständig differenzierbar gemacht werden können.

Der Lebenszyklus im maschinellen Lernen (ML) ist der Prozess der Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen zur Lösung realer Probleme. Es umfasst normalerweise eine Reihe von Schritten, darunter Datenvorbereitung, Modelltraining und -bewertung, Modellbereitstellung, Modellüberwachung und -wartung.

Im Bereich des maschinellen Lernens (ML) beziehen sich Beschriftungsfehler auf falsche oder ungenaue Beschriftungen, die Beispielen in einem Datensatz zugewiesen werden.

Beschriftungen in der Computervision sind Text- oder Zahlenanmerkungen, die Objekten oder interessanten Bereichen in Bildern oder Videos zugewiesen werden.

Intersection over Union (IOU) ist eine Leistungsmetrik, die zur Bewertung der Genauigkeit von Annotations-, Segmentierungs- und Objekterkennungsalgorithmen verwendet wird. Es quantifiziert die Überlappung zwischen den vorhergesagten Begrenzungsrahmen oder segmentierten Regionen und den Ground-Truth-Begrenzungsrahmen oder annotierten Regionen im Datensatz.

Instanzsegmentierung ist eine Computer-Vision-Technik, die einzelne Objekte in einem Bild identifiziert und segmentiert. Im Gegensatz zur semantischen Segmentierung, bei der Pixel auf der Grundlage ihrer semantischen Bedeutung (z. B. Straße, Himmel, Person) gruppiert werden, unterscheidet die Instanzsegmentierung zwischen mehreren Instanzen derselben Objektklasse.

In der Computervision verwenden Graustufenbilder zur Darstellung einer Szene oder eines Objekts eine Reihe von Graustufentönen und nicht das gesamte Spektrum. Graustufenbilder werden normalerweise durch die Konvertierung eines Vollfarbbilds in ein Einkanalbild erstellt, wobei die Intensität jedes Pixels durch einen einzelnen Wert zwischen 0 (Schwarz) und 255 (Weiß) dargestellt wird.

Beim maschinellen Lernen sind Features die Eingabevariablen oder Attribute, die zum Trainieren eines Modells verwendet werden. Diese Merkmale stellen Merkmale oder Eigenschaften der analysierten Daten dar und werden vom Modell verwendet, um Vorhersagen oder Klassifizierungen zu treffen.

Die Anzahl der Bilder pro Sekunde (fps) gibt an, wie viele Standbilder oder Einzelbilder in einer Sekunde eines Videos oder einer Animation angezeigt werden.

HITL ist ein iterativer Feedbackprozess, bei dem eine Person (oder ein Team) mit einem algorithmisch generierten System (z. B. Computer Vision, maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz) interagiert.

Beim maschinellen Lernen sind Hyperparameter Parameter, die im Voraus vorgegeben werden, um den Lernprozess zu steuern. Die Werte anderer Parameter (z. B. Knotengewichte) werden durch Training ermittelt.

Im Hinblick auf Computer Vision können Diffusionsmodelle auf eine Vielzahl von Aufgaben angewendet werden, darunter Bildentrauschung, Inpainting, Superauflösung und Bildgenerierung.

Im Bereich Deep Learning bezieht sich Ground Truth (im Englischen allgemein verwendet, bedeutet es „Grundwahrheit“ oder im Chinesischen „Benchmark-Wahrheit“, einfach verstanden als der wahre Wert) auf die genauen Bezeichnungen oder Daten, die zum Trainieren und Bewerten von Modellen verwendet werden.

Unter Bildannotation versteht man das Markieren oder Kommentieren von Bildern mit Metadaten oder zusätzlichen Informationen zum Bildinhalt.

Human Pose Estimation (HPE) ist eine Aufgabe der Computervision, bei der es darum geht, die Positionen verschiedener Körperteile in Bildern oder Videos von Personen zu erkennen und abzuschätzen.

Eine Epoche im maschinellen Lernen bezieht sich auf den Prozess, bei dem der gesamte Trainingsdatensatz einmal durch das neuronale Netzwerk geleitet wird (d. h. eine Vorwärts- und eine Rückwärtspropagation durchgeführt wird). Wenn der Datensatz beispielsweise aus 1000 Stichproben besteht und zum Trainieren des Modells eine Batchgröße von 100 verwendet wird, 1 […]

Die Falsch-Positiv-Rate ist ein Maß dafür, wie genau ein maschinelles Lernmodell positive Ergebnisse vorhersagt. Dies ist der Anteil der Fälle, in denen das Modell ein positives Ergebnis vorhergesagt hat, das tatsächliche Ergebnis jedoch negativ war.

Eine Klassengrenze ist die Trennlinie zwischen zwei benachbarten Klassen oder Kategorien in einem Datensatz.

Unter Konzeptdrift versteht man das Phänomen, dass sich die statistischen Eigenschaften eines Datenstroms im Laufe der Zeit ändern und das Lernmodell dadurch nicht mehr mit der aktuellen Datenverteilung übereinstimmt.

Proximal Policy Optimization (PPO) ist ein Algorithmus aus dem Bereich des bestärkenden Lernens, der dazu dient, die Entscheidungsfunktionen von Computeragenten für die Bewältigung schwieriger Aufgaben zu trainieren.

Die Confusion Matrix ist ein im maschinellen Lernen verwendetes Tool zur Leistungsbewertung, das die Leistung eines Klassifizierungsmodells zusammenfasst, indem es die wahren positiven, wahren negativen, falschen positiven und falschen negativen Vorhersagen auflistet.

Kalibrierungskurven sind ein nützliches Werkzeug im maschinellen Lernen und bei der prädiktiven Modellierung, um die Zuverlässigkeit der vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten eines Klassifizierungsmodells zu verstehen und zu optimieren.

Die Kantenerkennung ist ein grundlegendes Problem in der Bildverarbeitung und der Computervision. Der Zweck der Kantenerkennung besteht darin, Punkte in digitalen Bildern zu identifizieren, an denen sich die Helligkeit erheblich ändert.

In der Bildverarbeitung und Computervision wird der Laplace-Operator für verschiedene Aufgaben wie Blob-Erkennung und Kantenerkennung verwendet.

Differenzierbare Programmierung ist ein Programmierparadigma, bei dem digitale Computerprogramme durch automatische Differenzierung vollständig differenzierbar gemacht werden können.