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Wenn wir Expertenwissen in einer Applikation erfassen, sprechen wir von Künstlicher Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI). Statibot ist ein solches System, das Expertenwissen im Bereich der Schließenden Statistik in einer Applikation abbildet: Ein mit Hilfe von TreeMaker erstellter Entscheidungsbaum simuliert den Statistikberatungsprozess eines Experten.

Viele moderne AI-Applikationen erfordern jedoch, dass sich das System Expertise selber aneignet, aufgrund von Trainingsdaten. Dieser Vorgang heißt Machine Learning (ML). Als Showcase-Projekt versucht meine ML-Applikation, Lokomotiven auf einem Bild zu detektieren, ihre Position innerhalb des Bildes einzugrenzen und dann Antriebsart und Baujahr allein aus den Pixeldaten abzuleiten.
Die obige, durch die Machine-Learning-Applikation erzeugte Darstellung zeigt eine sogenannte Saliency Map. Es handelt sich im linken, unteren Bildbereich um eine Ae 6/6 der Schweizerischen Bundesbahnen. Die Lokomotive wurde im Bild korrekt lokalisiert und die elektrische Antriebsart ist zutreffend. Die Applikation erschließt allein aus den Pixeldaten ein Baujahr in den 1960er Jahren, tatsächlich wurde die Ae 6/6 zwischen 1955 und 1966 gebaut.
Diese Showcase-Applikation findet vielfältige Anwendungen in industriellen Analyse- und Optimierungsprozessen.