Programmieren von KIs für 4×4 TicTacToe – Part 2 – Heuristik-Basierte KI

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Im letzten Post haben wir uns das Framework selbst angesehen so wie eine relativ dumme KI. Heute wollen wir jedoch einen ersten Schritt in Richtung ernst zu nehmenden Gegner machen, indem wir so genannte “Heuristiken” benutzen. Heuristiken kann man umschreiben als “Algorithmen/Methoden, die in kurzer Zeit eine ziemlich gute Lösung berechnen”. Heuristiken kann man auch […]

Machine Learning – Spam-Erkennung

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Der heutige Post beschäftigt sich mit der Frage wie Machine Learning im einfachsten Fall funktioniert. Um uns das Konzept hinter Machine Learning zu verdeutlichen werden wir eine sehr einfache Spam-Erkennung entwickeln. Konkret lernen wir dabei folgendes: Machine Learning Übersicht: Wie kann eine Maschine lernen? Was lernt die Maschine überhaupt? Naiver Bayes-Classifier: Was ist das? Was […]

“Do It Yourself” – Texterkennungssoftware

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Heute sehen wir uns an, wie man mit einfachen Mitteln und Methoden eine Texterkennungssoftware basteln kann, ohne dabei abhängig von Tesseract u.ä. zu sein. Wir werden dabei folgendes kennen lernen: Semantic Local Binary Patterns (S-LBP): Als Feature Extraction-Methode1 Histogramme: Als Möglichkeit einzelne Features effizient zusammen zu fassen k-Nearest-Neighbor Classifier: Als einfache aber mächtige Möglichkeit zur […]

Mustererkennung-Pipeline

Die Mustererkennung-Pipeline

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Dieser Post fasst die Ideen hinter dem Thema Mustererkennung zusammen und erklärt ein paar Vokabeln, die sehr oft im Mustererkennung-Bereich verwendet werden. Konkret lernen wir heute kennen: Was ist Mustererkennung überhaupt und wo findet sie Verwendung? Machine Learning: Wie können Computer lernen? Trainingsset und Testset: Warum wir zwei verschiedene Datensätze brauchen, Das Preprocessing: Die Kunst […]