Machine Learning, ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, gilt als Schlüsseltechnologie für viele Embedded-System-Anwendungen. Beispiele sind autonomes Fahren, Gesichts- und Gestenerkennung, Spracherkennung, Vorhersage von Wartungsterminen sowie autonome Flurförderzeuge in der Logistik. Darüber hinaus ermöglicht Machine Learning innovative Produkteigenschaften, wie z. B. lernfähige Werkzeuge, intelligente Sensoren und Umgebungen. In einem einstündigen Webinar erläutert SSV die wichtigsten Zusammenhänge und Anwendungsmöglichkeiten.
Das Webinar liefert anhand von Klassifizierung und Regression eine kurze Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens sowie eine Übersicht der unterschiedlichen Algorithmen (von k-Nächste-Nachbarn über die logistische Regression bis zum künstlichen neuronalen Netz). Am Beispiel eines intelligenten IoT-Sensors wird der Workflow aus Nltxuxtcstfewtzr, Gvqzmwudgfbjgsxbs, Zoddnougfdijg, Kgwrbhvvabttcysa otm -gnjrary mxwimfomlr.
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Das Webinar liefert anhand von Klassifizierung und Regression eine kurze Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens sowie eine Übersicht der unterschiedlichen Algorithmen (von k-Nächste-Nachbarn über die logistische Regression bis zum künstlichen neuronalen Netz). Am Beispiel eines intelligenten IoT-Sensors wird der Workflow aus Nltxuxtcstfewtzr, Gvqzmwudgfbjgsxbs, Zoddnougfdijg, Kgwrbhvvabttcysa otm -gnjrary mxwimfomlr.
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