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26 Beziehungen: Abzinsung und Aufzinsung, Ökonometrie, DeepMind, Dynamische Programmierung, Erwartungstreue, Fourierreihe, Gradientenverfahren, Künstliches neuronales Netz, Kybernetik, Logarithmus, Markow-Entscheidungsproblem, Marvin Minsky, Maschinelles Lernen, Medizin, Menge (Mathematik), Monte-Carlo-Algorithmus, Optimale Steuerung, Parameterintegral, Policy, Reelle Zahl, Reinforcement learning from human feedback, Richard S. Sutton, Software-Agent, Sozialwissenschaften, Temporal Difference Learning, Wahrscheinlichkeitsmaß.
Abzinsung und Aufzinsung
Abzinsung zur Ermittlung des Kapitalwerts (Beispielhafte Übersicht) Jährliche Abzinsung mit Abzinsungsfaktoren als Diagramm Die Abzinsung (auch Diskontierung, engl. discounting; oft auch Abdiskontierung genannt) ist eine Rechenoperation aus der Finanzmathematik.
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Ökonometrie
Die Ökonometrie ist ein Teilgebiet der Wirtschaftswissenschaften, das die ökonomische Theorie sowie mathematische Methoden und statistische Daten zusammenführt, um wirtschaftstheoretische Modelle empirisch zu überprüfen und ökonomische Phänomene quantitativ zu analysieren.
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DeepMind
Google DeepMind (früher DeepMind Technologies) ist ein Unternehmen, das sich auf die Programmierung einer künstlichen Intelligenz (KI) spezialisiert hat.
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Dynamische Programmierung
Dynamische Programmierung ist eine Methode zum algorithmischen Lösen eines Optimierungsproblems durch Aufteilung in Teilprobleme und systematische Speicherung von Zwischenresultaten.
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Erwartungstreue
Erwartungstreue (oft auch Unverzerrtheit) bezeichnet in der mathematischen Statistik eine Eigenschaft einer Schätzfunktion (kurz: eines Schätzers).
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Fourierreihe
Joseph Fourier Als Fourierreihe, nach Joseph Fourier (1768–1830), bezeichnet man die Reihenentwicklung einer periodischen, abschnittsweise stetigen Funktion in eine Funktionenreihe aus Sinus- und Kosinusfunktionen.
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Gradientenverfahren
Das Gradientenverfahren wird in der Numerik eingesetzt, um allgemeine Optimierungsprobleme zu lösen.
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Künstliches neuronales Netz
Künstliche neuronale Netze, auch künstliche neuronale Netzwerke, kurz: KNN (englisch artificial neural network, ANN), sind Netze aus künstlichen Neuronen.
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Kybernetik
Norbert Wiener, der Begründer der Kybernetik Kybernetik ist nach ihrem Begründer Norbert Wiener die Wissenschaft der Steuerung und Regelung von Maschinen und deren Analogie zur Handlungsweise von lebenden Organismen (aufgrund der Rückkopplung durch Sinnesorgane) und sozialen Organisationen (aufgrund der Rückkopplung durch Kommunikation und Beobachtung).
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Logarithmus
Logarithmische Skaleneinteilung eines Rechenschiebers (Detail) e (rot) und 1/2 (blau) Logarithmus zur Basis 10. Als Logarithmus (Plural: Logarithmen; von, „Verständnis, Lehre, Verhältnis“, und ἀριθμός, arithmós, „Zahl“) einer Zahl bezeichnet man den Exponenten, mit dem eine vorher festgelegte Zahl, die Basis, potenziert werden muss, um die gegebene Zahl, den Numerus, zu erhalten.
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Markow-Entscheidungsproblem
Bei dem Markow-Entscheidungsproblem (MEP, auch Markow-Entscheidungsprozess oder MDP für Markov decision process) handelt es sich um ein nach dem russischen Mathematiker Andrei Andrejewitsch Markow benanntes Modell von Entscheidungsproblemen, bei denen der Nutzen eines Agenten von einer Folge von Entscheidungen abhängig ist.
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Marvin Minsky
Marvin Minsky (2008) Mit einem Konfokalmikroskop gemessenes 3D-Oberflächenprofil einer 1-Euro-Münze (Ausschnitt) Marvin Lee Minsky (* 9. August 1927 in New York; † 24. Januar 2016 in Boston, Massachusetts) war ein amerikanischer Forscher auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI).
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Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern.
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Medizin
Asklepiosstab mit seiner gewundenen Schlange hält Die Medizin (von lateinisch medicina) ist die Wissenschaft der Vorbeugung, Erkennung und Behandlung von Krankheiten oder Verletzungen bei Menschen und Tieren.
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Menge (Mathematik)
Symbolische Darstellung einer Menge von Vielecken leer. Als Menge wird in der Mathematik ein abstraktes Objekt bezeichnet, das aus der Zusammenfassung einer Anzahl einzelner Objekte hervorgeht.
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Monte-Carlo-Algorithmus
Monte-Carlo-Algorithmen sind randomisierte Algorithmen, die mit einer nichttrivial nach oben beschränkten Wahrscheinlichkeit ein falsches Ergebnis liefern.
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Optimale Steuerung
Die Theorie der optimalen Steuerungen ist eng verwandt mit der Variationsrechnung und der Optimierung.
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Parameterintegral
Als Parameterintegral wird in der Analysis ein Integral bezeichnet, dessen Integrand von einem Parameter abhängt.
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Policy
Policy (Plural: Policies) bezeichnet in der Politikwissenschaft neben Polity und Politics eine der drei Dimensionen von Politik.
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Reelle Zahl
natürlichen Zahlen (ℕ) gehören Die reellen Zahlen bilden einen in der Mathematik bedeutenden Zahlenbereich.
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Reinforcement learning from human feedback
Reinforcement learning from human feedback (RLHF) steht für maschinelles Lernen, bei dem ein Software-Agent selbständig eine Strategie (Policy) erlernt, um erhaltene Belohnungen zu maximieren.
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Richard S. Sutton
Richard S. Sutton 2016 Richard S. Sutton (* in Ohio) ist ein US-amerikanischer Informatiker.
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Software-Agent
Als Software-Agent (auch Agent oder Softbot) bezeichnet man ein Computerprogramm, das zu gewissem (wohl spezifiziertem) eigenständigem und eigendynamischem (autonomem) Verhalten fähig ist.
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Sozialwissenschaften
Die Elite-Hochschule École des hautes études en sciences sociales (EHESS) in Paris versucht die unterschiedlichen Disziplinen der Sozialwissenschaften miteinander zu verbinden Die Sozialwissenschaften (auch Gesellschaftswissenschaften) untersuchen Phänomene des gesellschaftlichen Zusammenlebens der Menschen.
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Temporal Difference Learning
Temporal Difference Learning (auch TD-Learning) ist eine Methode des bestärkenden Lernens.
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Wahrscheinlichkeitsmaß
Ein Wahrscheinlichkeitsmaß dient dazu, den Begriff der Wahrscheinlichkeit zu quantifizieren und Ereignissen, die durch Mengen modelliert werden, eine Zahl im Intervall zuzuordnen.
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Leitet hier um:
Reinforcement Learning, Verstärkendes Lernen.
