Keynote ESE Kongress 2017

Machine Learning - Chancen und Herausforderungen

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Keynote ESE Kongress 2017

Machine Learning - Chancen und Herausforderungen

Machine Learning bedeutet, Maschinen lernen aus Beispielen. Dabei lernen sie nicht einfach die Beispiele auswendig, sondern sie erkennen Muster und Gesetzmäßigkeiten, die sich dann auf unbekannte Daten anwenden lassen. Was wird damit möglich?

Prof. Dr. Oliver Niggemann vom Fraunhofer-Anwendungszentrum Industrial Automation, skizziert die enormen Chancen und großen Herausforderungen des Maschinellen Lernens und stellt spezifische Lösungsansätze für das Anwendungsfeld Industrie 4.0 vor. Zukünftige adaptive Produktionsanlagen setzen eine adaptive, d.h. lernende Automation voraus. Solch eine adaptive Automation muss anfallende Daten analysieren und zur automatischen Diagnose und Optimierung nutzen. Die Anforderungen solcher Systeme an die Methoden der Datenanalyse unterscheiden sich jedoch von anderen Domänen, so dass es einen hohen Bedarf an speziellen, angepassten Lernmethoden gibt.

Die Keynote wurde live auf dem ESE Kongress 2017 mitgeschnitten. Der Embedded Software Engineering Kongress www.ese-kongress.de ist der größte Kongress im deutschsprachigen Raum sowie europaweit für die Entwicklung von Geräte- und Steuerungssoftware für Industrieanwendungen, Kfz-Elektronik, Telekom sowie Consumer- und Medizintechnik.


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Publiziert: 27.11.17 | ELEKTRONIKPRAXIS - Wissen. Impulse. Kontakte.