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), was bedeutet, dass die Verteilung der Zielvariablen stark von einer Klasse dominiert wird. Dies kann…
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 zentrale Rolle, da sie hilft, unvorhergesehene Probleme zu identifizieren, bevor sie zu Ausfällen führen. In…
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 Maschinen und Komponenten vorherzusagen und Wartungsarbeiten gezielt zu planen. Dadurch können Ausfallzeiten reduziert, Kosten gesenkt…
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 traditionellen Wartungsansätze durch den Einsatz von Datenanalyse, maschinellem Lernen und IoT-Technologien. In diesem Artikel werfen…
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 komplexes historisches Phänomen, das bis heute Fragen nach religiöser Identität, kultureller Zugehörigkeit und nationalem Selbstverständnis…
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 kommt Few-Shot Learning ins Spiel – eine innovative Herangehensweise, die es Modellen ermöglicht, auch mit…
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 Bedarf an NLP-Lösungen für andere Sprachen stetig. Dieser Artikel beleuchtet die spezifischen Herausforderungen und Lösungsansätze…
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 oft genaue Vorhersagen, aber es ist nicht immer klar, warum ein bestimmtes Ergebnis zustande kommt.…
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 zu verlassen, kombinieren Ensemble-Methoden mehrere Modelle, um eine bessere Gesamtvorhersage zu erzielen. Zu den drei…
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 Geschichte. Es bot ein spannendes Drama, in dem sich Ehrgeiz, Diplomatie und religiöse Interessen miteinander…
