Online Machine Learning

lt;p>Prof. Dr. Thomas Bartz-Beielstein ist ein renommierter Experte für künstliche Intelligenz mit über 30 Jahren Erfahrung. Als Professor für Angewandte Mathematik an der TH Köln und Leiter des Instituts für Data Science, Engineering und Analytics (IDE+A) hat er sich auf die Forschung in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Simulation und Optimierung spezialisiert. Er ist der Entwickler der Sequentiellen Parameteroptimierung (SPO), einem innovativen Ansatz, der surrogatmodellbasierte Optimierung und evolutionäres Rechnen integriert. Seine Arbeit umfasst eine Vielzahl von Themen aus der angewandten Mathematik und Statistik, Versuchsplanung, simulationsbasierter Optimierung und Anwendungen in Bereichen wie Wasserwirtschaft, Aufzugssteuerung und Maschinenbau.

Eva Bartz ist Juristin und Datenschützerin mit einer Spezialisierung auf Datenschutz und künstliche Intelligenz. Mit ihrem fundierten Fachwissen und ihrer Leidenschaft für den Schutz persönlicher Daten hat sie sich als eine Expertin auf diesem Gebiet etabliert.

lt;p>Einleitung: Theorie und Anwendungen von Online Machine Learning.-Supervised Learning: Klassifikation und Regression.- Drifterkennung und -behandlung.- Initiale Auswahl und nachträgliche Aktualisierung von OML-Modellen.- Evaluation, Performance-Messung.- Besondere Anforderungen.- Anwendungen.- Software.- Simulierte Anwendungen.- Zusammenfassung und Ausblick.