Stochastische Prozesse können über Erfolg oder Misserfolg eines Modells entscheiden. Diese kurze Folge erklärt, wie sie Zufallsvariablen im Zeitverlauf beschreiben und warum sie für Vorhersagen in unsicheren Umgebungen – von Finanzen bis Wetter – so wichtig sind.Das erfahren Sie:Markov-Ketten und Hidden-Markov-Modelle – und warum Letztere in der Spracherkennung über 90 % Genauigkeit erreichen könnenBestärkendes Lernen am Beispiel eines Roboters, der den Weg durch ein Labyrinth lerntBayes’sche Netzwerke: Unsicherheit darstellen, etwa bei der medizinischen DiagnoseStochastische Modelle in der Sprachverarbeitung: Texterkennung, Übersetzung und ChatbotsWie robuste stochastische Modellierung die Leistung von Modellen spürbar steigern kannFür alle, die an Machine-Learning-Projekten arbeiten und ihre Modelle zuverlässiger machen wollen.Diese Folge ist eine KI-synchronisierte deutsche Fassung des animierten Erklärvideos aus der M365 Show von Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Video ansehen: https://youtu.be/izOXu56dzm0🎧 Mehr Folgen: https://www.m365.fm🎤 M365Con – kostenlose Microsoft-Online-Konferenz: https://m365con.net💼 Mirko Peters auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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