Wie man mit Imbalanced Data umgeht: SMOTE, ADASYN und andere Techniken
In der Welt des maschinellen Lernens ist ein ausgeglichenes Dataset oft die Grundlage für robuste Modelle. Doch in der Praxis sind Daten oft unausgeglichen (imbalanced),…
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Anomalieerkennung
In der modernen Fertigung ist Predictive Maintenance (PdM) ein wesentlicher Faktor für die Minimierung von Ausfallzeiten und die Optimierung der Betriebskosten. Anomalieerkennung spielt dabei eine…
Remaining Useful Life (RUL)
Die Berechnung der Remaining Useful Life (RUL), also der verbleibenden Restnutzungsdauer, ist ein zentraler Bestandteil des Predictive Maintenance. Sie ermöglicht es Unternehmen, die Nutzungsdauer von…
Predictive Maintenance: Die Zukunft der industriellen Instandhaltung
In der modernen Industrielandschaft hat sich die Art und Weise, wie wir Maschinen und Anlagen warten, grundlegend verändert. Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) revolutioniert dabei die…
Die Reconquista und aktuelle Identitätskonflikte: Religion und Nationalismus im Wandel
Die Reconquista, die jahrhundertelange Rückeroberung der iberischen Halbinsel durch christliche Königreiche von der muslimischen Herrschaft, ist weit mehr als ein historisches Ereignis. Sie ist ein…
Few-Shot Learning – Wie Modelle mit wenigen Trainingsdaten lernen können
In der traditionellen maschinellen Lernlandschaft gilt oft die Regel: Je mehr Trainingsdaten, desto besser. Doch was tun, wenn nur wenige Beispiele zur Verfügung stehen? Hier…
Natural Language Processing für nicht-englische Sprachen: Herausforderungen und Lösungsansätze
Natural Language Processing (NLP) hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Während die meisten Entwicklungen zunächst auf die englische Sprache fokussiert waren, wächst der…
Interpretierbarkeit von Modellen im Maschinellen Lernen: SHAP, LIME und mehr
Die Interpretierbarkeit von Modellen im Maschinellen Lernen (ML) gewinnt zunehmend an Bedeutung, da immer mehr datengesteuerte Entscheidungen von Black-Box-Modellen getroffen werden. Diese Modelle liefern zwar…
Ensemble-Methoden erklärt: Bagging, Boosting und Stacking im Überblick
In der Welt des maschinellen Lernens sind Ensemble-Methoden eine leistungsstarke Technik zur Verbesserung der Genauigkeit und Robustheit von Modellen. Statt sich auf ein einzelnes Modell…
Das Verhältnis Napoleons zum Papst
Das Verhältnis zwischen Napoleon Bonaparte und dem Papst war eines der bemerkenswertesten Beispiele für die komplizierte Beziehung zwischen weltlicher und kirchlicher Macht in der europäischen…
