Spätestens durch Deep Learning wurde das Lernen aus Beispielen zum vorherrschenden Paradigma in der künstlichen Intelligenz: Um Aufgaben automatisch zu lösen, werden tausende Beispiele von Hand annotiert, die dann als Trainingsdaten für ein neuronales Netzwerk dienen. Dieses Vorgehen ist leider oft mit extrem großem Aufwand verbunden. Daher ist künstliche Intelligenz für viele Anwendungsfälle in der Wirtschaft zu kostenintensiv und damit unbrauchbar.
Webinar „Few-Shot Learning – wie KI fast ohne Beispieldaten selbständig lernen kann“
Sulzer informierte die interessierten Webinar-Teilnehmer, wie künstliche Intelligenz mit Techniken aus dem Few-Shot Learning schon aus zehn oder weniger Beispielen lernen kann, schwierige Aufgaben zu bearbeiten. Der vorgestellte Ansatz erlaubt es Anwendern, Probleme mit KI kostengünstig, effektiv und effizient zu lösen. Verständlich und praxisnah führten wir die Teilnehmer an das Thema Few-Shot Learning heran – und zeigten das vielfältige Einsatzspektrum moderner KI-Lösungen auf. Dieses große Potenzial wird leider von Unternehmen oftmals nicht in vollem Umfang erkannt und genutzt. Mit dem Vortrag zeigen wir eine innovative Lösung für dieses Problem auf. In der anschließenden, offenen Diskussionsrunde wurden die Fragen der Teilnehmer ausführlich beantwortet. Unsere Webinar-Aufzeichnung liefert Ihnen interessante Einblicke in die neuen Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz.
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