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Herzlich willkommen auf dem Blog zu den Themen KI-künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning, Data Science und vielem mehr.
Viele Buzzwords schwirren durch die Medien, täglich neue Erfolgsmeldungen über den erfolgreichen Einsatz künstlicher Intelligenz beim Lösen von Problemen.
Aber was steckt wirklich hinter diesen Schlagwörtern?
Künstliche Intelligenz bzw. Artificial Intelligence und Machine Learning bezeichnen unterschiedliche Konzepte. KI bedeutet, dass ein Programm selbständig qualifizierte Entscheidungen treffen kann.
Künstliche Intelligenz ist ein breites Forschungsgebiet und wird seit etwa den 1950er Jahren bearbeitet.
Machine Learning ist ein Werkzeug innerhalb eines breiten Werkzeugkastens für künstliche Intelligenz. Mit Hilfe von Machine Learning können Algorithmen (Computerprogramme) aus Beispieldaten lernen, in bislang unbekannten Situationen Entscheidungen zu treffen. Die am häufigsten eingesetzte Algorithmengruppe im Machine Learning heißt Supervised Learning.
Bei diesem Ansatz werden dem Algorithmus Beispiele von Aufgaben (z.B. Bilder) und die dazu passenden Lösungen (Beschreibung des Bildinhalts) während einer Trainingsphase präsentiert. Dieser Trainingsprozess wird auch als Erstellung eines ML-Modells bezeichnet. Dieses Modell ist danach in der Lage, selbständig Entscheidungen für ähnliche – aber bislang unbekannte – Problemstellungen zu treffen.
Beim Unsupervised Learning versucht das KI-System aufgrund von Ähnlichkeiten die untersuchten Elemente zu gruppieren. Unsupervised Learning kommt ohne Labels / Beschriftungen der Trainingsdaten aus. Die Daten werden zu Clustern gruppiert. So können z.B. ähnliche Nachrichtenartikel gruppiert werden.
Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning
Worin besteht der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning und Deep Learning? Ist der Hype über Data Science und Big Data schon wieder vorbei? Ist die Blase bereits geplatzt, der Traum ausgeträumt? Oder wird einfach nur alter Wein in neuen Schläuchen präsentiert?
Wir möchten künstliche Intelligenz angreifbar machen. Aufzeigen, wie die Technik hinter den Schlagworten funktioniert und erklären, was notwendig ist, um mittels KI und Machine Learning neue Geschäftsfelder zu erarbeiten.
Posts
Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Medizin
Online Akademie für kuenstliche Intelligenz
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Einsatz künstlicher Intelligenz im Recruiting (bzw. Human Resources)
Kaiming Initialization für neuronale Netze
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Initialisierung der Gewichte / Parameter in neuronalen Netzen
Einführung in das Thema Self-Supervised Learning
Wie baue ich gute Trainings-, Validation- und Testsets für meine Machine Learning Modelle auf?
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Wie kann ich KI unternehmerisch nutzen?
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Machine Learning, Künstliche Intelligenz, Deep Learning
Der Hype um künstliche Intelligenz
Abgrenzung künstliche Intelligenz und Machine Learning / Deep Learning
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