Machine Learning – was steckt dahinter?
Die Entwicklung des maschinellen Lernens begann mit dem Perceptron als grundlegendem Modell eines künstlichen Neurons. Es ebnete den Weg für Multi-Layer-Perceptrons als Universalschätzer. Gradient Descent erlaubt künstliche neuronale Netzwerke zu optimieren. Convolutional Neural Networks werden als spezialisierte Architekturen für die Bildverarbeitung genutzt, die durch automatische Merkmalsextraktion für große Mengen an Bilddaten sehr gut geeignet sind. Recurrent Neural Networks und deren Erweiterungen ermöglichen die Verarbeitung sequenzieller Daten durch Rückkopplungsschleifen, während Variational Autoencoders generative Modelle darstellen, die neue Datenpunkte erzeugen können. Aktuelle Modelle wie ChatGPT nutzen die Transformer-Architektur, die die Verarbeitung sequentieller Daten revolutioniert hat.
Trotz dieser Fortschritte bleiben weiterhin Herausforderungen dieser Technologien, darunter Rechenressourcen, Datenanforderungen und Interpretierbarkeit.
Die Bundesärztekammer und die BLÄK (Bayerische Landesärztekammer) fordern zu mehr Transparenz bei der Förderung von Ãrztlichen Fortbildungen bzw. CME auf. Alle Fortbildungsveranstalter sind gehalten, potenzielle Teilnehmer von Fortbildungen darüber zu informieren, in welchem Umfang und zu welchen Bedingungen eine Fortbildung, z.B. durch die die pharmazeutische Industrie, finanziell unterstützt wird.
Dieser Verpflichtung kommen wir nach und informieren Sie hier über mögliche Interessenkonflikte der Autoren sowie die Höhe der Förderung der beteiligten Sponsoren.
Die Autorinnen und Autoren geben an, dass kein thematisch relevanter Interessen konflikt besteht.
Medcram ist für die technische Umsetzung und Zertifizierung der CME bei der BLÄK (Bayerische Landesärztekammer) und für die Veröffentlichung und Betreuung während der Laufzeit verantwortlich.
konzept.gesundheit - 300 Euro - Akkreditierung