Das Unvorhersehbare vorhersagen: Zeitreihen und Chatbots

Nimmst du teil?

12 Plätze frei

Teilen:
Bild des Veranstaltungsortes

Details

Hey Tech Heads,

es liegt in der Natur des Menschen das Unvorhersehbare vorherzusagen: Wetter, Aktienkurse, Krankheitsverläufe, die Reaktion eines Menschen. Neueste Deep Learning Ansätze sind in der Lage solche sequentielle Sachverhalte immer genauer zu prognostizieren, setzen aber auch immer größere Datenmengen und Rechenleistungen voraus, die sowohl in Forschung als auch in der Praxis häufig nicht vorliegen. Wie kann man gute Ergebnisse erreichen, wenn nur wenig Daten vorliegen?

Marisa stellt im ersten Teil einen neuen und vielversprechenden informationstheoretischen Ansatz zum Feature Learning von sequentiellen Daten vor, der potenziell auch mit wenigen Daten auskommt. Dabei soll es speziell um ordinale Muster in Zeitreihen gehen, wie sie beispielsweise als Veränderung von Emotionen im Gesprächsverlauf zu finden sind. Eine solche Entwicklung ist für Menschen in der Regel leicht zu erkennen. Chatbots hingegen können nicht intuitiv auf solche Emotionsverläufe reagieren, sondern müssen entsprechend programmiert werden.

Im zweiten Vortrag des Abends beschäftigt sich Anna daher mit der Frage, welchen Beitrag KI zur Mensch-Maschine-Interaktion leisten kann. Auch in diesem Bereich ist die flexible Reaktion auf im Voraus unbekannte Daten eine Herausforderung, zu deren Lösung eine Reihe unterschiedlicher Ansätze entwickelt wurde.

Vorläufiger Zeitplan

18.30 Uhr Doors Open

19 Uhr Marisa Mohr: Representation Learning von Zeitreihen

Deep-Learning-Ansätze wie LSTMs, RNNs oder TCNs haben sich im Umgang mit sequentiellen Daten bewährt. Neuronale Netzwerke sind tief im technischen Sinn, weil sie mehrere (verborgene) Schichten besitzen, aber nicht weil sie ein tiefes Verständnis von Problemen entwickeln. In diesem Vortrag stellt Marisa einen symbolischen informationstheoretischen Ansatz des Representation Learnings von Zeitreihen vor und damit eine Möglichkeit konzeptionelle Schichten zu konstruieren. Die Idee hinter der sogenannten Permutationsentropie besteht darin, anstelle der Werte einer Zeitreihe die Ordnungsrelation zwischen den Werten zu betrachten, und so auf das natürliche Auf und Ab des zugrundeliegenden dynamischen Systems zurückzugreifen.

19.30 Uhr Pizza, Bier & Networking

20 Uhr Anna Weißhaar: Talk to me – Chatbots und digitale Assistenten

Menschliche Kommunikation folgt zwar einer ganzen Reihe von Regeln, diese lassen sich aber schwer formalisieren. Nicht zuletzt deshalb, weil in unseren Interaktionen immer auch eine Fülle von Welt- und implizitem Kontextwissen eine Rolle spielt. Rein regelbasierte Chatbots sind daher nicht nur äußert komplex in der Programmierung, sondern stoßen in vielen Anwendungsbereichen schnell an ihre Grenzen.

In diesem Vortrag soll es darum gehen, einen Überblick über die aktuellen Lösungen und Herausforderungen im Bereich digitale Assistenten zu gewinnen. Der Fokus liegt dabei auf Ansätzen, die Chatbots "chatty" machen, sie also möglichst adäquat auf im Voraus unbekannte Nutzereingaben reagieren zu lassen.