Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen bei Gehirnerschütterungen im Highschool-Sport

Sportverletzung · Sportschaden ◽

10.1055/a-0851-8566 ◽

2019 ◽

Vol 33 (02) ◽

pp. 74-75

Keyword(s):

Maschinelles Lernen

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Maschinelles Lernen für die multivariate Diagnose maligner Tumoren: Entwicklung und Test einer speziellen Software zur automatischen Optimierung verschiedener Klassifikationsalgorithmen

RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren ◽

10.1055/s-0031-1279130 ◽

2011 ◽

Vol 183 (S 01) ◽

Author(s):

A Dietzel ◽

PA Baltzer ◽

M Dietzel ◽

M Bogdan ◽

WA Kaiser

Keyword(s):

Maschinelles Lernen

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MRT und maschinelles Lernen: eine optimale Kombination für die Diagnose von frühem, nichtinvasivem Brustkrebs?

RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren ◽

10.1055/s-0033-1346263 ◽

2013 ◽

Vol 185 (S 01) ◽

Author(s):

PA Baltzer ◽

M Dietzel ◽

WA Kaiser

Keyword(s):

Maschinelles Lernen

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Lokomotions-F-18-FDG-PET-basierte Differenzierung von Patienten mit Morbus Parkinson und gesunden Kontrollen durch maschinelles Lernen

10.1055/s-0040-1708184 ◽

2020 ◽

Author(s):

M Grosch ◽

L Kaiser ◽

S. A Ahmadi ◽

P Bartenstein ◽

A Zwergal ◽

...

Keyword(s):

Fdg Pet ◽

Morbus Parkinson ◽

Maschinelles Lernen

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Maschinelles Lernen zur Unterstützung im Tumorboard – ein erster retrospektiver Datenbankversuch

10.1055/s-0040-1714018 ◽

2020 ◽

Author(s):

V Bayer ◽

F Schwenker ◽

F Ebner

Keyword(s):

Maschinelles Lernen

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Computerassistierte Diagnose in der dynamischen Mamma-MRT: Kann maschinelles Lernen durch neuronale Netze die diagnostische Qualität der Analyse suspekter Läsionen verbessern?

RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren ◽

10.1055/s-2006-940690 ◽

2006 ◽

Vol 178 (S 1) ◽

Author(s):

A Wismüller ◽

G Leinsinger ◽

T Schloßbauer ◽

A Meyer-Baese ◽

DR Dersch ◽

...

Keyword(s):

Maschinelles Lernen ◽

Neuronale Netze

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Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Big Data - Grundlagen, Marktpotenziale und wirtschaftspolitische Relevanz

WiSt - Wirtschaftswissenschaftliches Studium ◽

10.15358/0340-1650-2019-11-34 ◽

2019 ◽

Vol 48 (11) ◽

pp. 34-41

Author(s):

Volker Brühl

Keyword(s):

Big Data ◽

Künstliche Intelligenz ◽

Maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Big Data sind zunehmend Gegenstand wirtschaftspolitischer Diskussionen, zuletzt auch im Zuge der Vorstellung der Industriestrategie 2030 durch das Bundeswirtschaftsministerium. Der Beitrag erläutert die wichtigsten Technologien und deren Bedeutung für die künftige Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft. Da das globale Marktpotenzial „smarter“ Produkte und Dienstleistungen bei ca. 900 Mrd. USD im Jahr 2025 liegt, stellt sich die Frage, wie die Ergebnisse deutscher Spitzenforschung künftig rascher in marktfähige Produkte umgesetzt werden können.

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Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen: Hintergrund, Anwendungsfälle und Chancen für Medienunternehmen

MedienWirtschaft ◽

10.15358/1613-0669-2018-3-30 ◽

2018 ◽

Vol 15 (3) ◽

pp. 30-35

Author(s):

Christoph P. Mayer

Keyword(s):

Künstliche Intelligenz ◽

Maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz bezeichnet den Versuch, menschliche Entscheidungsstrukturen in einem Computer nachzubilden. Beispiele dafür sind automatische Bild-Erkennung oder passende Produktvorschläge. Die Hürden zur Anwendung solcher Technologien sind deutlich gesunken und stellen kein K.O.-Kriterium für Medienunternehmen mehr dar. Oft werden mit ihrer Nutzung grundsätzlich neue Geschäftsmodelle in Verbindung gebracht – ein Fehler: Die Technologien bieten viele Ansatzpunkte, um bestehende Prozesse in Medienunternehmen effizienter und intelligenter zu machen.

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