Geforce3M3
Urgestein
- Mitglied seit
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Hallo,Läuft. Ich hoffe Du hast schon etwas Neues gefunden?
Beitrag automatisch zusammengeführt:
Wow interessantes Thema!
Kannst Du nicht die systemische Datenanalyse/Datenklassifizierung (KI-unterstützt udn maschinellem Lernen) für die reine Vorselektion in der Mustere/Trenderkennung nutzen, wenn Du die Algos einmal grundsätzlich festgelegt hast und regelmässig anpasst??
ja, du kannst über machine learning (oder neuerdings über AI) "Muster" in der Gehirnaktivität erkennen und darüber bestimmte Aspekte vorhersagen.
Man konnte z.B. bereits früher via machine learning mit ca. 85% Genauigkeit vorhersagen ob ein Mann oder eine Frau im Scanner liegt. Dabei wurde das nicht an der Kopf- bzw. Gehirngröße festgemacht (Männer haben im Mittel größerer und schwerere Gehirne) sondern anhand der zeitlichen Korrelation des Signals in bestimmten Netzwerken. Auch müssen die Leute dafür keine bestimmte Aufgabe erledigen. Einfach ein paar Minuten still im Scanner liegen und nichts tun. Das reicht zur (meist) korrekten Vorhersage aus. Ist nur ein Beispiel von endlosen vielen im Bezug auf deine Frage.
In solchen Fällen nutzt man also einen data-driven approach. Aber ein reiner data-driven approach (a posteriori) reicht nicht aus. Man benötigt auch a priori Ideen (Konzepte, Theorien, Modelle, Hypothesen). Welche Mechanismen liegen wohl vor und wie kann man diese empirisch messen? Man benötigt also beides; sowohl gute konzeptuelle Ideen als auch gute empirische Datenanalysen. Es ist nicht entweder-oder sondern beides. Und wichtig: man muss es immer programmieren können. Die tollsten Ideen bringen nichts wenn man sie nicht programmieren und real umsetzen kann um sie zumindest halbwegs empirisch zu testen.