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Social learning enables multiple robots to share learned experiences while completing a task. The literature offers examples where robots trained with social learning reach a higher performance compared to their individual learning counterparts. No explanation has been advanced for that observation. In this research, we present experimental results suggesting that a lack of tuning of the parameters in social learning experiments could be the cause. In other words: the better the parameter settings are tuned, the less social learning can improve the system performance.
Big Data für Versicherungen. Proceedings zum 21. Kölner Versicherungssymposium am 3.11.2016 in Köln
(2017)
Aufgrund der schnellen technologischen Entwicklungen und den damit einhergehenden erweiterten Möglichkeiten hat für den Begriff „Big Data“ eine starke Begriffserweiterung stattgefunden – insbesondere im Dreiklang Digitalisierung / Big Data / Cloud Computing (DBC). „Big Data“ im weiteren Sinn umfasst inzwischen mindesten die Themenfelder IT & Prozesse, Methoden & Modellierung, Produktentwicklung & Kundenmanagement sowie Recht & Datenschutz.
Wegen der hohen Bedeutung haben die Forschungsbereiche des ivwKöln für 2016 „Big Data“ als übergreifendes Forschungsthema gewählt. Im 21. Kölner Versicherungs-symposium wurde daher das Themenfeld in seiner Vielschichtigkeit von Referenten aus mehreren
Fachrichtungen skizziert.