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Ferhat Ayaz

   
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Ferhat Ayaz entwickelt seit vielen Jahren Software und setzt künstliche Intelligenz in verschiedenen Formen, von Spieleprogrammierung bis hin zu akademischen Forschungen, leidenschaftlich ein. Unter anderem hat er Lösungen zum Erforschen der Proteindynamik mit Unterstützung von Verstärkungslernen entwickelt. Er ist immer auf der Suche nach innovativen Lösungen im Smart Data Work Stream bei Holisticon.

Alle Artikel von Ferhat Ayaz

Wenn ein System komplexe Entscheidungen treffen muss, wird immer häufiger maschinelles Lernen als eine mögliche Lösung vorgeschlagen. Meistens ist man dann auf empirische Daten angewiesen, um das System zu trainieren. Was passiert aber, wenn keine Daten vorhanden sind? Wie kann man die Vorteile von maschinellem Lernen ohne empirische Daten nutzen?