von Herrn Vladimir Lunic, M. Eng.
Kurzfassung:
Die Daten des Datensatzes gehören zu uns unbekannten Verteilungen. Es wäre daher von Vorteil, diese Verteilungen auf der Grundlage der uns vorliegenden Daten zu modellieren. Mit diesen modellierten Verteilungen können wir dann einfach die Wahrscheinlichkeiten berechnen, mit denen ein unbekannter Punkt zu einer dieser Verteilungen gehört, und so ein Maß für die Unsicherheit schaffen.
In diesem Oberseminar werden wir intuitiv von dem Punkt, an dem wir diese Verteilungen modellieren wollen, zu State-of-the-Art-Modellen für generative KI gelangen, um dann ein Modell zu erstellen, das genau weiß, was zu seinem Wissensbereich gehört und was nicht.
Mit diesem Ansatz können wir dann direkt die Unsicherheit modellieren und die Zugehörigkeit eines Punktes zu einer bekannten Klasse messen.
Zu diesem Vortrag wird recht herzlich eingeladen.