Human in the Loop for Machine Learning

Human-in-a-loop ist der Ansatz, der bei der Erstellung von Modellen des maschinellen Lernens verwendet wird, besonders vorteilhaft, wenn die Kosten für Fehler zu hoch sind oder wenn mit einer begrenzten Datenmenge gearbeitet wird. Er nutzt sowohl die menschliche als auch die maschinelle Intelligenz – Menschen sind direkt am Training und Testen von Daten für einen bestimmten Algorithmus beteiligt. Dies ermöglicht eine höhere Qualität der Ergebnisse durch die Korrektur von Ungenauigkeiten in maschinellen Vorhersagen.

Wir werden die methodischen Aspekte und potenziellen Hindernisse dieses Ansatzes sowie mögliche Lösungen und Anwendungsbeispiele auf der Grundlage von CAMELOT-Anwendungsfällen erörtern.

Nehmen Sie am 24. September 2020 von 16.00 bis 17.00 Uhr teil und nutzen Sie die Gelegenheit zum Gedankenaustausch. Zögern Sie nicht, sich vorzubereiten und Ihre Fragen zu stellen. Am Ende des Webinars werden wir eine Fragerunde abhalten.

Dieses Webinar ist für Sie kostenlos.

Wir freuen uns darauf, Sie in dieser Sitzung begrüßen zu dürfen.