: Ralf Herbrich

„Wie können Algorithmen lernen, Muster zu erkennen? Wie viele Beispiele brauchen sie, um einen richtigen Spielzug zu machen oder ein Gesicht zu erkennen?“ Diese Fragen trieben Ralf Herbrich um, als er mit dem Informatik-Studium an der Technischen Universität Berlin fertig war und ein Thema für seine Dissertation ausbrütete. „Das war 1997“, sagt er, „Google war da noch nicht einmal gegründet.“ Mehr als zwanzig Jahre später kennt sich kaum jemand besser damit aus, wie man Algorithmen dazu bringt, aus einem riesigen Schatz an Daten zu lernen. Herbrich ist Chef der Abteilung Machine Learning Science bei Amazon, die in Berlin neue Produkte für den Konzern erforscht.

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