Recent searches

No recent searches

Search options

Only available when logged in.
sigmoid.social is one of the many independent Mastodon servers you can use to participate in the fediverse.
A social space for people researching, working with, or just interested in AI!

Administered by:

Server stats:

597
active users

sigmoid.social: AboutProfiles directoryPrivacy policy

Mastodon: AboutGet the appKeyboard shortcutsView source codev4.4.2

#svms

0 posts0 participants0 posts today
Lukas Brausch<p>Es war mir eine Freude auf der <a href="https://mastodontech.de/tags/m3_2024" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>m3_2024</span></a> Konferenz in <a href="https://mastodontech.de/tags/K%C3%B6ln" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>Köln</span></a> zur Klassifikation eindimensionaler Ultraschall-Signale sprechen zu dürfen (siehe: <a href="https://www.m3-konferenz.de/veranstaltung-21724-0-good-enough-for-biomedical-signals--wenn-klassische-ml-verfahren-besser-sind-als-neuronale-netze.html" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://www.</span><span class="ellipsis">m3-konferenz.de/veranstaltung-</span><span class="invisible">21724-0-good-enough-for-biomedical-signals--wenn-klassische-ml-verfahren-besser-sind-als-neuronale-netze.html</span></a>). 📚 💻 🧬 Wichtig war mir dabei zu betonen, dass wir den <a href="https://mastodontech.de/tags/GreenAI" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>GreenAI</span></a> Aspekt nicht aus den Augen verlieren sollten und nicht für alle Anwendungsfälle riesige Serverfarmen notwendig sind. Für manche Daten reichen auch traditionelle Methoden wie <a href="https://mastodontech.de/tags/SVMs" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>SVMs</span></a> oder <a href="https://mastodontech.de/tags/XGBoost" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>XGBoost</span></a> aus. Es muss nicht immer das neuste <a href="https://mastodontech.de/tags/LLM" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>LLM</span></a> sein.</p>
Lukas Brausch<p>Müssen es immer rechenintensive <a href="https://mastodontech.de/tags/deeplearning" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>deeplearning</span></a> Modelle sein oder reichen für manche Anwendungsfälle auch leichtgewichtigere Alternativen, wie <a href="https://mastodontech.de/tags/xgboost" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>xgboost</span></a>, <a href="https://mastodontech.de/tags/catboost" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>catboost</span></a>, <a href="https://mastodontech.de/tags/lightgbm" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>lightgbm</span></a> oder gar klassische Methoden wie <a href="https://mastodontech.de/tags/SVMs" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>SVMs</span></a> und <a href="https://mastodontech.de/tags/logisticregression" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>logisticregression</span></a>?</p><p>Auf der <a href="https://mastodontech.de/tags/M3" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>M3</span></a> Konferenz in <a href="https://mastodontech.de/tags/K%C3%B6ln" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>Köln</span></a> (vom 23.04.2025 bis zum 25.04.2024) werde ich diese Frage im Rahmen eines Vortrags diskutieren. Mehr Informationen unter: <a href="https://www.m3-konferenz.de/veranstaltung-21724-0-good-enough-for-biomedical-signals--wenn-klassische-ml-verfahren-besser-sind-als-neuronale-netze.html" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://www.</span><span class="ellipsis">m3-konferenz.de/veranstaltung-</span><span class="invisible">21724-0-good-enough-for-biomedical-signals--wenn-klassische-ml-verfahren-besser-sind-als-neuronale-netze.html</span></a></p>
Published papers at TMLR<p>Bridging performance gap between minimal and maximal SVM models</p><p>Ondrej Such, René Fabricius</p><p><a href="https://openreview.net/forum?id=SM1BkjGePI" target="_blank" rel="nofollow noopener" translate="no"><span class="invisible">https://</span><span class="ellipsis">openreview.net/forum?id=SM1Bkj</span><span class="invisible">GePI</span></a></p><p><a href="https://sigmoid.social/tags/svm" class="mention hashtag" rel="tag">#<span>svm</span></a> <a href="https://sigmoid.social/tags/svms" class="mention hashtag" rel="tag">#<span>svms</span></a> <a href="https://sigmoid.social/tags/classifier" class="mention hashtag" rel="tag">#<span>classifier</span></a></p>
New Submissions to TMLR<p>Bridging performance gap between minimal and maximal SVM models</p><p><a href="https://openreview.net/forum?id=SM1BkjGePI" target="_blank" rel="nofollow noopener" translate="no"><span class="invisible">https://</span><span class="ellipsis">openreview.net/forum?id=SM1Bkj</span><span class="invisible">GePI</span></a></p><p><a href="https://sigmoid.social/tags/svm" class="mention hashtag" rel="tag">#<span>svm</span></a> <a href="https://sigmoid.social/tags/svms" class="mention hashtag" rel="tag">#<span>svms</span></a> <a href="https://sigmoid.social/tags/classifier" class="mention hashtag" rel="tag">#<span>classifier</span></a></p>
TrendingLive feeds
About