Christoph Henkelmann auf der ML Conference 2019

Unüberwachtes maschinelles Lernen mit Autoencodern

Redaktion JAXenter

Autoencoder stellen eine spannende Möglichkeit für maschinelles Lernen dar. Aber wann sollte man darauf setzen? Das erklärt Christoph Henkelmann in dieser Session von der ML Conference.

Autoencoder sind eine Architektur für neuronale Netze, mit der maschinelles Lernen möglich ist, ohne dass jeder Datenpunkt ein eigenes Label erhalten muss. In dieser Session von der ML Conference erklärt Christoph Henkelmann, was Autoencoder sind, welche Varianten es davon gibt und worauf man die Architektur anwendet.

Der Speaker: Christoph Henkelmann Christoph Henkelmann holds a degree in Computer Science from the University of Bonn. He is currently working at DIVISIO, an AI company from Cologne, where he is CTO and co-founder. At DIVISIO, he combines practical knowledge from two decades of server and mobile development with proven AI and ML technology. In his pastime he grows cacti, practices the piano and plays video games.

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