Stochastische Prozesse im maschinellen Lernen

Markov-Ketten, Hidden-Markov-Modelle & mehr

Stochastische Prozesse können über Erfolg oder Misserfolg eines Modells entscheiden. Diese kurze Folge erklärt, wie sie Zufallsvariablen im Zeitverlauf beschreiben und warum sie für Vorhersagen in unsicheren Umgebungen – von Finanzen bis Wetter – so wichtig sind.

▶ Stochastische Prozesse im maschinellen Lernen: Markov-Ketten, Hidden-Markov-Modelle & mehr (KI-Synchronfassung)

Das erfahren Sie:

1. Markov-Ketten und Hidden-Markov-Modelle – und warum Letztere in der Spracherkennung über 90 % Genauigkeit erreichen können
2. Bestärkendes Lernen am Beispiel eines Roboters, der den Weg durch ein Labyrinth lernt
3. Bayes’sche Netzwerke: Unsicherheit darstellen, etwa bei der medizinischen Diagnose
4. Stochastische Modelle in der Sprachverarbeitung: Texterkennung, Übersetzung und Chatbots
5. Wie robuste stochastische Modellierung die Leistung von Modellen spürbar steigern kann

Diese Folge ist eine KI-synchronisierte deutsche Fassung des animierten Erklärvideos aus der M365 Show von Microsoft MVP Mirko Peters.