M. Sc.

Tom Haider

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Tom Haider hat Informatik an der Technical University of Denmark (DTU) in Kopenhagen studiert und ist seit November 2020 als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IKS tätig. Aktuell promoviert er zum Thema »Safe Reinforcement Learning« und beschäftigt sich damit, autonome Systeme verlässlicher zu gestalten.

Artikel

von Tom Haider

Maschinelles Lernen
Out-of-Distribution Detection für Reinforcement Learning

Wie können intelligente Systeme lernen, Aufgaben zu erledigen – und das allein durch Interaktion mit ihrer Umgebung? Damit beschäftigt sich Reinforcement Learning, ein Teilgebiet des Machine Learning. Dabei entstehen Probleme vor allem dann, wenn Situationen auftreten, die das System noch nicht kennt.

Künstliche Intelligenz
Auf-/Ausbauprojekt
28. April 2022

Tom Haider

Artikel

Maschinelles Lernen Out-of-Distribution Detection für Reinforcement Learning

Maschinelles Lernen
Out-of-Distribution Detection für Reinforcement Learning