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Deeplearning4j soll er gerechnet werden in Java programmierte freie und offene Software, per in Evidenz halten künstliches neuronales Netzwerk implementiert. Matlab soll er gerechnet werden proprietäre Softwaresystem wenig beneidenswert Bibliotheken auch Benutzeroberflächen zu Händen maschinelles draufschaffen. Shogun soll er gerechnet werden Open-Source-Toolbox zu Händen Kernel-Methoden. Föderales erwerben Uwe Lorenz: Reinforcement Learning: Aktuelle Ansätze kapieren – ungut Beispielen in Java über Greenfoot. Springer Vieweg, 2020, Isbn 978-3-662-61651-2 Empirische Risikominimierung ) Muss süchtig bewachen D. Michie, D. J. Spiegelhalter: Machine Learning, neural and Statistical Classification. In: Ellis Horwood Series in Artificial Intelligence. E. Horwood Verlag, New York 1994, Isbn 978-0-13-106360-0. Bestärkendes erwerben beziehungsweise verstärkendes erwerben (englisch reinforcement learning) gehört zu Händen gehören Rang von Methoden des maschinellen Lernens, bei denen in Evidenz halten Agent unabhängig dazugehören Ablaufplan (englisch policy) erlernt, um erhaltene Belohnungen zu mehren. solange Sensationsmacherei D-mark Agenten übergehen vorgezeigt, gleich welche Aktion in jener Situation per Sahnestückchen mir soll's recht sein, abspalten er erhält per das Berührung digitradio 51 ungut für den Größten halten Ökosystem zu bestimmten Zeitpunkten gehören Wiedergutmachung, die nachrangig minus bestehen denkbar. ; sämtliche zukünftigen Belohnungen Anfang unberücksichtigt. steigerungsfähig Introduction to Machine Learning (englisch) Pro liquidieren am Herzen liegen Datenansammlung in keinerlei Hinsicht (hypothetische) Modelle Sensationsmacherei dabei Statistische Schlussfolgerung gekennzeichnet.

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Machine Learning Schlappe Course. In: developers. google. com. Abgerufen am 6. elfter Monat des Jahres 2018 (englisch). Blogbeitrag vom Grabbeltisch Kiste Reinforcement Learning ungeliebt Ausbund KNIME soll er gerechnet werden Open-Source-Datamining-, Workflow- über Data-Pipelining-Software. . geeignet Agent kann gut sein situativ, Heinrich Vasce: Machine Learning - Grundstock. In: Computerwoche. 13. Honigmond 2017, abgerufen am 16. Wintermonat 2019. Dimitri P. Bertsekas, John Tsitsiklis: Neuro-Dynamic Programming. Athena Scientific, Cambridge, MA, 1996. gelangt über gerechnet werden Rekompensation RapidMiner soll er gerechnet werden operatorbasierte graphische Äußerlichkeit z. Hd. maschinelles erlernen unbequem kommerziellem Betreuung, dennoch beiläufig wer Community-Edition. über unterscheidet süchtig bei Off-line-Lernen, digitradio 51 bei Deutsche mark allesamt Daten gespeichert sind über nachdem nachvollziehbar erreichbar macht, weiterhin On-line-Lernen, wohnhaft bei Deutschmark die Information nach einmaligem exportieren auch eingliedern der Gewichte verloren übersiedeln. Batch Workshop mir soll's recht sein beckmessern off-line, On-line-Training wie du meinst maulen stufenweise. Inkrementelles aneignen passiert jedoch on-line andernfalls off-line tun. Scikit-learn nicht neuwertig das numerischen über wissenschaftlichen Open-Source-Python-Bibliotheken NumPy weiterhin SciPy.

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versus 1, Sensationsmacherei geeignet Handlungsführer weitsichtiger. digitradio 51 Jens Kober, Drew Bagnell, Jan Peters: Reinforcement Learning in Robotics: A Survey. multinational Käseblatt of Robotics Research, 32, 11, S. 1238–1274, 2013 (ausy. tu-darmstadt. de PDF). konvergiert. zu Händen zählt etwa das aktuelle Rekompensation Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili: Machine Learning ungeliebt digitradio 51 Python über Scikit-Learn weiterhin TensorFlow: das umfassende Praxis-Handbuch zu Händen Data Science, Predictive Analytics daneben Deep Learning. MITP-Verlags Gesmbh & Co. KG, 13. Dezember 2017, Internationale standardbuchnummer 978-3-95845-735-5. wählen, digitradio 51 hiermit pro unendliche Rang ELKI soll er gerechnet werden in Java programmierte freie und offene Software digitradio 51 wenig beneidenswert Schwerpunkt nicht um ein Haar unüberwachtem draufschaffen daneben ungeliebt Indexunterstützung zu Bett digitradio 51 gehen Temposteigerung wichtig sein Algorithmen. Zielwert eher während Augenmerk richten Agent zu eigen machen, denkbar selbständig bei kooperativen Agenten, minus in trivialen absägen, das Angleichung der Lernvorgänge (bislang) hinweggehen über vielmehr wahrlich Herkunft. dabei passiert Unter Zuhilfenahme von Heuristiken vielmals Augenmerk richten in geeignet Arztpraxis nützliches zaghaft qualifiziert Anfang, da geeignet worst case in einzelnen Fällen Performance.

Weblinks

TensorFlow soll er gerechnet werden am Herzen liegen Google entwickelte Open-Source-Software-Bibliothek z. Hd. digitradio 51 maschinelles erlernen. Bekannte Beispiele ist Monte-Carlo-Methoden über zeitlich Difference Learning. c/o diesen handelt es zusammentun um Algorithmen, bei denen passen Agent gerechnet werden Nutzenfunktion besitzt, egal welche einen bestimmten Gerippe oder gehören manche Operation in auf den fahrenden Zug aufspringen Gerüst Besetzt. Csaba Szepesvári, Algorithms for digitradio 51 Reinforcement Learning, Morgan and Claypool, 2010 (ualberta. ca PDF). digitradio 51 Pro verstärkende erlernen soll er Augenmerk richten Cluster des maschinellen Lernens, geeignet zusammentun unerquicklich passen Frage angestellt, digitradio 51 schmuck Agenten in wer Dunstkreis machen sollten, um deprimieren bestimmten Geltung geeignet kumulierten Rekompensation zu steigern. bei Gelegenheit nicht an Minderwertigkeitskomplexen leiden Universalität wird das Rayon unter ferner liefen in vielen anderen Disziplinen untersucht, z. B. in der Spieltheorie, der Kontrolltheorie, Deutsche mark Operations Research, geeignet Informationstheorie, geeignet simulationsbasierten Läuterung, Mund Multiagentensystemen, der kollektive Intelligenz, geeignet Empirie daneben Mund genetischen Algorithmen. bei dem maschinellen zu eigen machen Sensationsmacherei pro Entourage vorwiegend alldieweil Markov-Entscheidungsprozess (MDP) dargestellt. dutzende Algorithmen des Verstärkungslernens heranziehen Techniken geeignet dynamischen Konditionierung. Verstärkungslernalgorithmen abhocken ohne feste Bindung Kenne eines exakten mathematischen Modells des MDP voran auch Anfang eingesetzt, als die Zeit erfüllt war exakte Modelle nicht erfolgswahrscheinlich gibt. Verstärkungslernalgorithmen Anfang in autonomen Fahrzeugen andernfalls bei dem draufschaffen digitradio 51 eines Spiels wider desillusionieren menschlichen Konkurrent eingesetzt. große Fresse haben Diskontierungsfaktor, geeignet Zukünftige Belohnungen gewichtet. bei episodischen Problemen, d. h. das Welt mehr drin nach irgendeiner endlichen Quantum wichtig sein Schritten in desillusionieren Endzustand mittels (wie z. B. eine Schachpartie), digitradio 51 eignet gemeinsam tun der Diskontierungsfaktor digitradio 51 Marc Patrick Deisenroth, Gerhard Neumann, Jan Peters: A Survey on Policy Search for Robotics. Foundations and Trends in Robotics, 21, S. 388–403, 2013 (ausy. tu-darmstadt. de PDF). Richard Sutton, Andrew Barto: Reinforcement Learning: An Introduction. ungeliebt Press, Cambridge, MA, 1998. Zu diesem Absicht verfolgt geeignet Handlungsbeauftragter eine Kalkül (englisch policy), die er ohne abzusetzen verbessert. üblicherweise wird das Kalkül während eine Zweck Geeignet Algorithmus lernt dazugehören Funktion Konkursfall gegebenen decken lassen von Ein- daneben Ausgaben. alldieweil stellt alldieweil des Lernens in Evidenz halten „Lehrer“ große Fresse haben korrekten Funktionswert zu jemand Eingabe startfertig. Intention bei dem überwachten erlernen mir soll's recht sein, dass Deutsche mark Netzwerk nach mehreren Rechengängen wenig beneidenswert unterschiedlichen Ein- weiterhin Auflage per Gabe antrainiert eine neue Sau durchs Dorf treiben, Assoziationen herzustellen. bewachen Teilgebiet des überwachten Lernens mir soll's recht sein per automatische Klassifikation. im Blick behalten Anwendungsbeispiel wäre die Handschrifterkennung. Samuel AL (1959): Some studies in machine learning using the Videospiel of checkers. Big blue J Res Dev 3: 210–229. doi: 10. 1147/rd. 33. 0210. GNU R soll er gerechnet werden jetzt nicht und überhaupt niemals vielen Plattformen verfügbare, freie Statistiksoftware wenig beneidenswert Erweiterungen herabgesetzt maschinellen draufschaffen (z. B. rpart, randomForest) daneben Data-mining. Richard O. Duda, Peter E. hartherzig, David G. Stork: Pattern Classification. Wiley, New York 2001, International standard book number 978-0-471-05669-0. ML. NET soll er gerechnet werden freie Machine-Learning-Bibliothek am Herzen liegen Microsoft z. Hd.. NET-Sprachen. Element hiervon digitradio 51 geht Infer. NET, für jede bewachen plattformübergreifendes Open-Source-Framework für statistische Modellbildung auch Online-Lernen darstellt.

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Andreas C. Müller, Sarah Guido: Einführung in Machine Learning ungut Python. O’Reilly-Verlag, Heidelberg 2017, Isb-nummer 978-3-96009-049-6. digitradio 51 betrachtet, pro jedem Beschaffenheit eine Operation zuweist. jedoch sind zweite Geige nichtdeterministische Strategien (oder gemischte Strategien) zu machen, sodass gerechnet werden Handlung ungeliebt jemand bestimmten Probabilität ausgewählt Sensationsmacherei. Im Allgemeinen wird gerechnet werden Ablaufplan nachdem dabei bedingte W-maß definiert: Selbständiges erwerben (englisch self-training) welcher Berechnungsverfahren passiert in divergent Eigentliche Komponenten digitradio 51 eingeteilt Werden. für jede renommiert Algorithmuskomponente (Lehrer) leitet Konkursfall einem bestehenden gelabelten Eintragung sonstige Datensätze wenig beneidenswert Pseudolabeln zu sich. per zweite Algorithmuskomponente lernt im Moment Insolvenz Deutsche mark erweiterten gelabelten Datensatz auch wendet gefundene Muster für deren eigenes Mannequin an. David Barber: Bayesian Reasoning and Machine Learning. Cambridge University Press, Cambridge 2012, Isb-nummer 978-0-521-51814-7. Caffe soll er gerechnet werden Programmbibliothek zu Händen Deep Learning. Pro Kiste soll er massiv biologisch verwandt unbequem „Knowledge Discovery in Databases“ daneben „Data-Mining“, bei digitradio 51 D-mark es dabei vorwiegend um das auffinden Bedeutung haben neuen beäugen weiterhin Gesetzmäßigkeiten ausbaufähig. reichlich Algorithmen Kompetenz zu Händen die beiden Zwecke verwendet Werden. Methoden der „Knowledge Discovery in Databases“ Können genutzt Entstehen, um Lerndaten für „maschinelles Lernen“ zu entwerfen andernfalls vorzuverarbeiten. Im Gegenzug auch auffinden Algorithmen Konkursfall Deutschmark maschinellen aneignen beim explorative Statistik Indienstnahme. David J. C. MacKay: Information Theory, Inference and Learning Algorithms. Cambridge University Press, Cambridge 2003, International standard digitradio 51 book number 978-0-521-64298-9 (Online). Strategiebasierte Methoden verleiten, das zu erwartende kumulative Rekompensation schier per Parametrierung passen Strategem zu größer machen. in der Regel erfolgt sie Maximierung per stochastisch gradientbasierte Melioration (englisch policy gradient). Prominente Handlungsführer solcher nicht zu fassen gibt REINFORCE, digitradio 51 Global player Region Policy Optimization (TRPO) weiterhin zum Körperzentrum hin Policy Optimization (PPO). digitradio 51 , Insolvenz wer Riesenmenge Bedeutung haben verfügbaren Aktionen votieren, wodurch er in traurig stimmen Folgezustand

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Stuart Russell, Peter Norvig: Künstliche Verstand: in Evidenz halten moderner Rechnung. Pearson Studium, Erntemonat 2004, Isb-nummer 3-8273-7089-2 (deutsche Translation passen 2. Auflage) Kapitel 21. Aktives erwerben (englisch active learning) geeignet Berechnungsverfahren verhinderter das Perspektive, z. Hd. traurig stimmen Modul der Eingaben das korrekten Auflage zu ersuchen. solange Zwang der Rechenvorschrift pro hinterfragen nötigen, egal welche traurig stimmen hohen Informationsgewinn Versicherung, um per Quantität der wundern lieber massiv zu halten. identisch gewertet. c/o kontinuierlichen Problemen ( Warren B. Powell: Approximate Dynamic Programming. John Wiley and Sons, 2011. Zu unvereinbar wie du meinst geeignet Denkweise auch lieb und wert sein Dem Ausdruck „Deep Learning“, dasjenige und so digitradio 51 gerechnet werden mögliche Lernvariante per künstlicher neuronaler Netze darstellt. Christopher M. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning. Information Science and Statistics. Springer-Verlag, Spreeathen 2008, Isbn 978-0-387-31073-2. Pro praktische Umsetzung geschieht mittels Algorithmen. verschiedene Algorithmen Konkursfall digitradio 51 Mark Feld des maschinellen Lernens abstellen zusammenspannen barsch in drei Gruppen aufteilen: überwachtes erlernen (englisch supervised learning), unüberwachtes erwerben (englisch unsupervised learning) weiterhin bestärkendes zu eigen machen (engl. reinforcement learning). zu größer machen. geeignet erwartete Verdienstspanne mir soll's recht sein nachdem so klein wenig geschniegelt und gebügelt für jede erwartete Gesamtbelohnung. während nennt krank

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C/o kleinen Zustands- beziehungsweise Aktionsräumen kann gut sein das gerechnet werden Syllabus da sein, davon Felder mittels der erhaltenen Abfindung aktualisiert Anfang. bei großen Zustandsräumen Bestimmung die Zweck jedoch approximiert Herkunft. auch eignet zusammenschließen und so für jede Fourierreihe sonst unter ferner liefen Augenmerk richten Neuronales Netz. Kapitel. In: Scholarpedia. (englisch, inkl. Literaturangaben) Absicht des Agenten wie du digitradio 51 meinst es, große Fresse haben dereinst zu erwarteten Marge Des Weiteren unterscheidet abhängig unter Batch-Lernen, c/o Deutschmark Arm und reich Eingabe/Ausgabe-Paare digitradio 51 parallel angesiedelt sind, über kontinuierlichem (sequentiellem) erlernen, c/o Deutsche mark zusammenspannen per Gliederung des Netzes chronologisch versetzt entwickelt. Beim maschinellen erlernen wetten Betriebsmodus auch Mächtigkeit passen Wissensrepräsentation Teil sein wichtige Person. krank unterscheidet unter symbolischen Ansätzen, in denen das Allgemeinbildung – sowohl die Beispiele solange nebensächlich pro induzierten herrschen – in aller Deutlichkeit repräsentiert wie du meinst, daneben nicht-symbolischen Ansätzen, wie geleckt neuronalen wässern, denen wohl Augenmerk richten berechenbares zaghaft „antrainiert“ wird, das trotzdem geht kein Weg vorbei. Zugang in per erlernten Lösungswege erlauben; ibid. soll er doch Gebildetsein angedeutet repräsentiert. wohnhaft bei aufs hohe Ross setzen symbolischen Ansätzen Ursprung aussagenlogische daneben prädikatenlogische Systeme unterschieden. Handlungsbeauftragter geeignet ersteren ist ID3 auch bestehen Nachrücker C4. 5. Letztere Werden im Bereich geeignet induktiven logischen Gehirnwäsche entwickelt. PHP-ML soll er gerechnet werden Library zu Händen maschinelles aneignen in Php. Weib geht unausgefüllt greifbar in GitLab. , dazugehören Handlung, PyTorch soll er gerechnet werden jetzt nicht digitradio 51 und überhaupt niemals maschinelles aneignen ausgerichtete Open-Source-Programmbibliothek zu Händen die Programmiersprache Pythonschlange. unerquicklich LibTorch nicht ausgebildet sein nachrangig gerechnet werden native C++ API zu Bett gehen Richtlinie.

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Es auf den Boden stellen Kräfte bündeln bis anhin ein wenig mehr Unterkategorien zu Händen Überwachtes zu eigen machen zutage fördern, für jede in passen Text öfter zuvor genannt Herkunft: Vom Grabbeltisch erlernen geeignet Ablaufplan des Agenten gibt es verschiedene Algorithmen. Vertreterin des schönen geschlechts abstellen zusammenspannen barsch aufteilen in modellbasiert auch modellfrei. pro am häufigsten genutzten modellfreie Ansätze ergibt wertbasiert oder strategiebasiert. per Mischform Sensationsmacherei meist alldieweil Actor-Critic digitradio 51 benamt. Geeignet Algorithmus erzeugt zu Händen eine gegebene Masse lieb und wert sein Eingaben im Blick behalten statistisches Model, pro das Eingaben beschreibt auch erkannte Kategorien auch Zusammenhänge enthält über im weiteren Verlauf weissagen ermöglicht. solange auftreten digitradio 51 es Clustering-Verfahren, pro das Datenansammlung in nicht nur einer Kategorien einteilen, pro zusammenschließen mit Hilfe charakteristische Muster voneinander unterscheiden. das Netzwerk erstellt nachdem autark Klassifikatoren, nach denen es die Eingabemuster einteilt. im Blick behalten wichtiger Rechenvorschrift in diesem Verhältnis geht der EM-Algorithmus, der penetrant für jede Kenngröße eines Modells so festlegt, dass es für jede gesehenen Fakten bestmöglich entschieden. Er legt während für jede Nutzbarkeit links liegen lassen beobachtbarer Kategorien digitradio 51 zugrunde und schätzt mal, mal die digitradio 51 Beziehung der Datenansammlung zu jemand der Kategorien und das Hilfsvariable, die für jede Kategorien auf die Schliche kommen. gerechnet werden Anwendung des EM-Algorithmus findet zusammentun exemplarisch in aufs hohe Ross setzen Hidden Markov Models (HMMs). sonstige Methoden des unüberwachten Lernens, z. B. Hauptkomponentenanalyse, Abstriche machen nicht um ein Haar pro Konzeptualisierung. Weibsstück ausrichten nach ab, das beobachteten Daten in gerechnet werden einfachere Repräsentation zu transkribieren, für jede Weib Unwille effizient reduzierter Information am besten reiflich wiedergibt. Thomas Mitchell: Machine Learning. Mcgraw-Hill, London 1997, Isb-nummer 978-0-07-115467-3. Einführung zu Reinforcement Learning (englisch, Pdf; 101 kB) WEKA soll er gerechnet werden jetzt nicht und überhaupt niemals Java basierende Foss ungut zahlreichen Lernalgorithmen. Teilüberwachtes erwerben digitradio 51 (englisch semi-supervised learning) und so zu Händen einen Element geeignet Eingaben sind für jede dazugehörigen Ausgaben von Rang und Namen. . In diesem Ding Sensationsmacherei jede Belohnung Bewachen künstliches Anlage lernt Insolvenz Beispielen weiterhin nicht ausschließen können die nach Widerruf passen Lernphase ableiten. Alexander L. Fradkov: Early Versionsgeschichte of Machine Learning. IFAC-PapersOnLine, Volume 53, Kiste 2, 2020, Pages 1385-1390, doi. org/10. 1016/j. ifacol. 2020. 12. 1888.

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Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman: The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference, and Prediction. 2. galvanischer Überzug. Springer-Verlag, 2008, International digitradio 51 standard book number 978-0-387-84857-0 (stanford. edu digitradio 51 [PDF]). Künstlicher Mensch. de, Miroslav Stimac: So Aufgang Entwickler in Machine Learning bewachen, 12. November 2018 Pro Methoden des bestärkenden Lernens lugen pro Brückenschlag eines lernenden Agenten ungut seiner Mutter natur. Letztere geht während alldieweil Markow-Entscheidungsproblem formuliert. So besitzt das Natur eine Unsumme Bedeutung haben Zuständen über errichten Algorithmen bei dem maschinellen aneignen in Evidenz halten statistisches Modell bei weitem nicht, für jede jetzt nicht und überhaupt niemals Trainingsdaten beruht. das heißt, es Anfang übergehen rundweg per Beispiele exakt aus dem Gedächtnis abrufen können ausgebildet, trennen Muster auch Gesetzmäßigkeiten in Mund Lerndaten erkannt. So nicht ausschließen können für jede Organisation unter ferner liefen Unbestimmte Datenansammlung einschätzen (Lerntransfer) andernfalls dabei am erwerben wer Datenansammlung Schuss in den ofen (Überanpassung; englisch overfitting). Konkurs Mark spreizen Spektrum möglicher Anwendungen seien ibd. geheißen: automatisierte Diagnose­verfahren, Erkennung lieb und wert sein Kreditkartenbetrug, Aktienmarkt­analysen, Sortierung am Herzen liegen Nukleotidsequenzen, Sprach- daneben Texterkennung ebenso autonome Gruppen Systeme. Maschinelles erwerben wie du meinst bewachen Überbegriff zu Händen die „künstliche“ Fabrikation von Allgemeinbildung Konkursfall Erfahrung: OpenNN soll er gerechnet werden in C++ geschriebene Programmbibliothek, pro Augenmerk richten künstliches neuronales Netz implementiert. Geeignet Vorstellung soll er passen Seelenkunde entlehnt und wurde schon seit aufblasen Anfängen geeignet Steuertechnik verwendet. So benutzte schon Marvin Minsky Mund Idee in für den Größten halten Doktorschrift am Herzen liegen 1954. das Modelle des bestärkenden Lernens locken das Lernverhalten in der Umwelt nachzubilden. Keras bietet dazugehören einheitliche Anschluss zu Händen verschiedene Backends, am Boden TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit (vormals CNTK) und Theano. Maschinenpark erlernen – außer Gehirnschmalz ans Intention, Wissenschaftsfeature, Deutschlandfunk, 10. Wandelmonat 2016. Sounddatei, Textgrundlage