Autoencoder in der ML-Anwendung
Was sind Autoencoder?
🔍 Letzte Woche haben wir uns intensiv mit der Vorhersage von Unternehmensinsolvenzen auseinandergesetzt und gesehen, wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Unternehmen helfen können, finanzielle Risiken besser zu managen.
🔄 Heute wechseln wir das Thema in Richtung "Autoencoder"! Sie fragen sich vielleicht, wie das zusammenpasst?
🧩 Autoencoder sind mächtige Werkzeuge in der Welt des maschinellen Lernens, die uns helfen können, komplexe Daten besser zu verstehen. Sie können genutzt werden, um Daten zu komprimieren, Rauschen zu reduzieren, wichtige Merkmale zu extrahieren und sogar neue Daten zu generieren.
💡 In der Finanzwelt können diese Techniken genutzt werden, um die Mustererkennung zu verbessern und zu einer effizienteren Vorhersage von Ereignissen, wie z.B. Unternehmensinsolvenzen, beizutragen.
🎠 In unserem angehängten Karussell gehen wir vertiefend auf die Grundlagen und Anwendungsfälle von Autoencodern ein. Entdecken Sie die vielseitigen Möglichkeiten, die diese unscheinbaren KI-Tools bieten!
Verfasst von Carsten Keller, Jeanne Pulvermüller
Links* zu den Referenzen** im Karussell
[1] Dor, Bank; Koenigstein, Noam; Giryes, Raja; "Autoencoders"; https://arxiv.org/pdf/2003.05991.pdf
[2] Singh, Aman; Ogunfunmi, Tokunbo; "An Overview of Variational Autoencoders for Source Separation, Finance, and Bio-Signal Applications"; https://www.mdpi.com/1099-4300/24/1/55
[*]: Links abgerufen am 06.06.2023
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