Wichtige Fragen, die im Bericht beantwortet wurden: Was ist das Wachstumspotenzial des Modifiziertes Holz Marktes? Welches Produktsegment wird den Löwenanteil erobern? Welcher regionale Markt wird sich in den kommenden Jahren als Vorreiter herausbilden? Welches Anwendungssegment wird robust wachsen? Welche Wachstumschancen können sich in den kommenden Jahren in der Branche für interaktive Patienteneinbindungssysteme ergeben? Was sind die wichtigsten Herausforderungen, denen sich der globale Markt für modifiziertes Holz in der Zukunft stellen könnte? Welches sind die führenden Unternehmen auf dem globalen Modifiziertes Holz-Markt? Lastdaten – Analyse und Simulation - Fraunhofer ITWM. Welches sind die wichtigsten Trends, die sich positiv auf das Marktwachstum auswirken? Welche Wachstumsstrategien werden von den Akteuren in Betracht gezogen, um sich auf dem globalen Modifiziertes Holz Markt zu behaupten?
Wir laden herzlich zum nächsten Gastvortrag an der Abteilung Kunstgeschichte, gemeinsam mit dem Verein der Freunde der Kunstgeschichte: Dienstag, 5. April | 18 Uhr | SR. 2. 138 Holzanalyse – Gastvortrag von Brigitte Mies Eine Initiative der Abteilung Kunstgeschichte im Fachbereich Kunst-, Musik- und Tanzwissenschaft der Paris-Lodron-Universität Salzburg
Andererseits wäre die Person wahrscheinlich nach einer ungünstigen Diagnose einer Krankheit sehr daran interessiert zu wissen, warum ihm diese Diagnose gestellt wird. Denn immer schon eng verbunden mit dem Lernen, ist der Wunsch des Menschen, einen Sinn in der Welt zu finden. Gedankenexperiment: Besuch bei Tante Maria Stellen wir uns vor, wir werden plötzlich krank. Wir stellen uns womöglich die Frage, was wir anders hätten tun sollen. Nachdem wir mehrere Male krank geworden sind, stellen wir fest, dass Krankheiten immer nach einem Besuch bei Tante Maria auftreten. Die Antwort eines Black-Box-ML-Modells würde uns zu dem Schluss führen, dass wir Tante Maria nicht mehr besuchen sollten. Das ML-Modell ignoriert die anderen Male, an denen wir ebenfalls krank wurden, weil sie nicht häufig vorkamen. Brigitte Mies | Kunstgeschichte PLUS. Es berücksichtigt nur die Tatsache, dass wir in den meisten Fällen, in denen wir krank waren, das Haus der Tante aufgesucht haben. Wenn wir also einen Besuch bei Tante Maria ankündigen, wird uns das ML-Modell sagen: »Du wirst krank werden«, weil das Training des Modells von den Daten abhängt, die es sieht.
Oder: Was hat der Besuch bei Tante Maria mit Künstlicher Intelligenz zu tun? 16. Mai 2022 Im letzten Blogpost haben wir das Thema »Erklärbarkeit von Künstlicher Intelligenz« (KI) aufgemacht, das wir in diesem Blogpost fortsetzen wollen. »AI systems should not only be the best possible. Sometimes they should say 'I have no idea what I'm doing here, don't trust me. ' That's going to be really important«, so lautet ein Zitat von Herb Lin, Professor an der Stanford University. Grob übersetzt: »KI-Systeme sollten nicht nur bestmöglich funktionieren. Machine Learning und Vertrauen – Eine Fortsetzung - Fraunhofer ITWM. Manchmal sollten sie auch sagen: 'Ich habe keine Ahnung, was ich hier tue, vertrau mir nicht'. Das wird wichtig werden. « Autor: Manu Somasagar Kamalakar Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) sind inzwischen aufgrund zunehmender Digitalisierung in fast allen Bereichen im Einsatz. KI ist keine Zukunftsmusik mehr – sie ist lange da und spielt inzwischen eine wichtige Rolle in unserem Alltag. Die Frage ist aber, inwieweit wir KI-Systemen vertrauen können.
Der Mensch will verstehen – auch KI-Mechanismen Wenn wir ein genaues Modell erhalten, warum vertrauen wir dem Modell dann nicht einfach und ignorieren, warum es eine bestimmte Entscheidung getroffen hat? »One problem is that a single metric, such as classification accuracy, is an incomplete description of most real-world tasks. « [1]. Das heißt: »Ein Problem besteht darin, dass eine einzelne Kennzahl wie die Klassifizierungsgenauigkeit die meisten realen Aufgaben unvollständig beschreibt. « Der menschliche Verstand ist neugierig und möchte den Grund für die Entscheidungen der KI verstehen. Seit den Anfängen der Künstlichen Intelligenz beruht die zentrale Idee auf einer mathematischen Simulation menschlicher Lernprozesse [2]. Aber auch mehr als 60 Jahre nach ihrer Entstehung stellen uns ihre Antworten nicht zu 100 Prozent zufrieden. Die Erklärbarkeit hat nicht für alle Arten von Problemen die gleiche Relevanz (das wird in zukünftigen Blogposts noch eine größere Rolle spielen). So ist es beispielsweise für die meisten Menschen in Ordnung, wenn sie nicht wissen, warum Amazon einen bestimmten Film vorschlägt oder warum er oder sie immer Werbung zu bestimmten Themen angezeigt bekommt.
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