Universität Kassel hält Tutorial zu Aktivem Lernen
Was ist Aktives Lernen und wie kann es dem Einsatz von KI-Funktionen in autonomen Fahrzeugen helfen? Mit diesem Thema beschäftigte sich das von der Universität Kassel organisierte Tutorial zum Thema „Aktives Lernen“. Das Tutorial fand am 18. März per Online-Veranstaltung statt. Im Zuge der Veranstaltung erklärten Daniel Kottke und Dr. Maarten Bieshaar vom Fachgebiet Intelligent Embedded Systems in einem ersten Schritt, was Aktives Lernen ist, welche Zielsetzung damit verfolgt wird und welche Faktoren für Aktives Lernen notwendig sind. Dabei ging Daniel Kottke insbesondere auf drei Selektionsstrategien ein.
Im Anschluss daran erläuterte er, dass keine der genannten Strategien bislang optimal eingesetzt werden könne, weshalb in ihrem Fachgebiet Intelligent Embedded Systems an einer Weiterführung, dem sogenannten Probalistic Active Learning, gearbeitet wird. Durch diese Methode, die er im anschließend im Tutorial darstellte, erhofft sich das Team des Fachgebiets einige Ungenauigkeiten der vorab genannten Methoden zu beheben.
Abschließend ging Daniel Kottke noch auf aktuelle Herausforderungen und Probleme beim Einsatz von Aktivem Lernen ein und erläuterte damit auch, warum derzeit Aktives Lernen noch nicht immer den ressourcenschonenden Effekt erzielt, den die Methode eigentlich verspricht. Darüber hinaus zeigte er einen möglichen Anknüpfungspunkt zu Deep Learning auf, der aber bislang auch noch nicht in der Praxis umgesetzt wird.
Die zahlreichen Fragen zum Ende des Vortrags von Daniel Kottke zeigten, dass das Interesse an dem Thema hoch ist und Aktivem Lernen ein hohes Potential zur Verbesserung des Einsatzes von KI Funktionen beigemessen wird. Das gesamte Tutorial können Sie auf YouTube anschauen.