In den letzten Jahren haben Physically Informed Neural Networks (PINNs) zunehmend Aufmerksamkeit in der wissenschaftlichen Gemeinschaft erhalten. Dies liegt daran, dass sie physikalisches Vorwissen in maschinelle Lernmodelle integrieren, um die Vorhersagegenauigkeit und die generalisierbare Leistungsfähigkeit zu verbessern. In diesem Artikel…
Die Geschichte wiederholt sich nicht, aber sie reimt sich oft, so heißt es. Thukydides‘ Darstellung des Melierdialogs in seiner „Geschichte des Peloponnesischen Krieges“ bietet eine faszinierende Einsicht in die Dynamik von Macht, Moral und Diplomatie, die auch heute noch relevant…
Im Zeitalter der Big Data und künstlichen Intelligenz ist maschinelles Lernen zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen und Forschungseinrichtungen geworden. Eine der größten Herausforderungen beim Training von Modellen ist jedoch das Overfitting, bei dem ein Modell die Trainingsdaten zu gut…
Hyperparameter spielen eine entscheidende Rolle beim Training von neuronalen Netzen, da sie das Verhalten des Modells während des Trainingsprozesses beeinflussen. Im Gegensatz zu trainierbaren Parametern wie Gewichten und Biases, die das Modell während des Trainings lernt, werden Hyperparameter vor dem…
In der Welt des maschinellen Lernens spielt die Feinabstimmung von Modellen eine entscheidende Rolle für deren Leistung. Dabei kommt dem Hyperparameter-Tuning eine besondere Bedeutung zu. Hyperparameter sind Konfigurationseinstellungen, die vor dem eigentlichen Trainingsprozess festgelegt werden und einen erheblichen Einfluss auf…
