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deeeper.learning

Bislang hat Deep Learning meist Verständnis einzelner Komponenten zum Ziel, zum Beispiel die Detektion eines ganz bestimmten Objektes. Die Ergebnisse können selten verallgemeinert werden und funktionieren nur in eingeschränkten Bedingungen. Mit deeeper.learning haben wir ein ganzheitliches Verfahren entwickelt, um die Genauigkeit, Time-to-Market und Kosten von Deep Learning stark zu verbessern.

Statt dem losen “programmieren” von neuronalen Netzen entwickeln wir “neuronales Software Design” und sehen deeeper.learning als eine neue Art der Programmierung, die wir als “functional differential programming” bezeichnen. Dabei verschalten wir kognitive, differenzierbare Systeme funktional – lassen also mehrere Deep Learning / Machine Learning Modelle Teilaufgaben in einem Anwendungsfeld erfüllen. Die Maschine lernt das Lernen nicht durch Training, sondern eher durch Coaching.

Schnelligkeit und Genauigkeit

Ganzheitliches, fast menschliches Verständnis anstatt Einzelanwendungen: Unsere Netze haben ein ganzheitliches Verständnis von ihrem Anwendungsbereich. Sie können Daten leicht clustern, segmentieren und vergleichen. Zudem ist die Anwendung auf neue, vorher nicht explizit trainierte Sachverhalte sehr schnell möglich.

Skalierbarkeit und Genauigkeit

Maschinelles Lernen vom ersten bis zum letzten Schritt: Durch den erhöhten Einsatz von Machine Learning Modellen in jedem Prozessschritt und damit absoluter Reduktion menschlichen Inputs auf ein Minimum, entsteht eine hohe Skalierbarkeit des Systems. Zudem werden mehrere Informationsquellen zusammengeführt. 

Prozessschritte

  • Extraktion, Detektion/Segmentation von Daten
  • (Vor)selektion und Annotation von Daten
  • Qualitätskontrolle annotierter Daten
  • Qualitätskontrolle des eigentlichen Netzoutputs

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