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Entmystifizierung der Terminologie: Wichtige KI- und ML-Begriffe in einfacher Sprache erklärt
In der sich schnell entwickelnden Technologielandschaft von heute sind künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) nicht mehr nur Schlagworte, die auf den Bereich der Science-Fiction beschränkt sind.
Diese Technologien haben alle Branchen durchdrungen und die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten und interagieren, verändert. Da KI und ML immer mehr an Bedeutung gewinnen, müssen Unternehmen und Einzelpersonen gleichermaßen die ihnen zugrunde liegenden Kernkonzepte und Terminologie verstehen. Allerdings kann der Fachjargon, der diese Bereiche begleitet, für Uneingeweihte entmutigend sein.
Artificial Intelligence (AI)
Unter Künstlicher Intelligenz oder KI versteht man Computersysteme, die Aufgaben ausführen können, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dieses weite Feld umfasst verschiedene Unterdisziplinen, wobei maschinelles Lernen, Deep Learning und Verarbeitung natürlicher Sprache zu den wichtigsten gehören.
Schlüsselkonzepte in ML
Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der KI, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Durch die Erkennung von Mustern in großen Datensätzen können ML-Algorithmen Vorhersagen treffen, sich im Laufe der Zeit verbessern und sich an neue Eingaben anpassen.
Beispielsweise treibt ML Empfehlungs-Engines auf E-Commerce-Websites an und schlägt Produkte basierend auf dem Browserverlauf und den Präferenzen eines Kunden vor.
Überwachtes Lernen
Beim überwachten Lernen lernen Computer aus gekennzeichneten Daten, die aus Eingabe-Ausgabe-Paaren mit bekannten, richtigen Antworten bestehen. Algorithmen passen ihre Vorhersagen auf der Grundlage dieser Antworten an und verbessern so ihre Fähigkeit, genaue Ergebnisse zu liefern.
Beispielsweise nutzen E-Mail-Spamfilter Supervised Learning, um Spam- und Nicht-Spam-E-Mails anhand gekennzeichneter Datensätze effektiv zu identifizieren und zu kategorisieren.
Unbeaufsichtigtes Lernen
Unüberwachtes Lernen basiert nicht auf gekennzeichneten Daten. Stattdessen analysieren Computer Daten, um verborgene Muster, Strukturen oder Beziehungen zu identifizieren.
Dieser Ansatz ist besonders nützlich für Aufgaben wie die Kundensegmentierung, bei der Unternehmen diese Erkenntnisse nutzen können, um Kunden mit ähnlichen Interessen oder Vorlieben zu gruppieren, was zu gezielteren und effektiveren Marketingkampagnen führt.
Verstärkung lernen
Reinforcement Learning beinhaltet Lernen durch Versuch und Irrtum. Bei dieser Methode verfeinern Computer ihre Aktionen anhand eines Systems von Belohnungen und Strafen und verbessern so schrittweise ihre Leistung.
Reinforcement Learning hat sich in Anwendungen wie der Robotik als wertvoll erwiesen, wo Roboter lernen können, sich in komplexen Umgebungen zurechtzufinden, und beim Spielen, wo Computer strategische Spiele wie Schach oder Go meistern können.
Feature-Entwicklung
Unter Feature Engineering versteht man den Prozess der Auswahl, Transformation und Optimierung der wichtigsten Datenattribute oder Features, um den Lernprozess eines Computers zu verbessern. Durch die Fokussierung auf die relevantesten Funktionen können die Leistung und Genauigkeit eines Algorithmus erheblich verbessert werden. Beispielsweise wären in einem Kredit-Score-Vorhersagemodell Merkmale wie Einkommen, Kredithistorie und Beschäftigungsstatus entscheidend für die Bestimmung der Kreditwürdigkeit einer Person.
Überanpassung und Unteranpassung
Überanpassung und Unteranpassung sind zwei häufige Herausforderungen beim maschinellen Lernen. Überanpassung tritt auf, wenn ein Computermodell zu viel aus seinen Trainingsdaten lernt und nicht nur die zugrunde liegenden Muster, sondern auch zufälliges Rauschen erfasst. Dies führt zu einer schlechten Leistung, wenn es auf neue, unsichtbare Daten angewendet wird.
Andererseits kommt es zu einer Unteranpassung, wenn ein Modell wichtige Muster in den Daten nicht erkennt und lernt, was zu suboptimalen Vorhersagen führt.
Beide Probleme können mithilfe von Techniken wie der Kreuzvalidierung, die die Leistung des Modells auf verschiedenen Teilmengen von Daten bewertet, und der Regularisierung, die Einschränkungen hinzufügt, um eine Überanpassung zu verhindern, gelöst werden, was letztendlich zu ausgewogenen und genauen Modellen führt.
Schlüsselkonzepte in DL
Deep Learning ist eine fortgeschrittenere Form des maschinellen Lernens, das künstliche neuronale Netze nutzt, um die Art und Weise nachzuahmen, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet. Dieser Ansatz ermöglicht es Computern, komplexe Aufgaben wie Bilderkennung und Sprachübersetzung mit bemerkenswerter Genauigkeit zu bewältigen.
Durch die Verwendung mehrerer Schichten miteinander verbundener Knoten oder Neuronen können Deep-Learning-Modelle automatisch komplexe Merkmale und Muster in Daten lernen, was sie für eine Vielzahl von Anwendungen äußerst effektiv macht. Ein bekanntes Beispiel ist Googles DeepMind AlphaGo, das den Weltmeister im antiken Brettspiel Go überflügelte.
Künstliche Neuronale Netze (ANN)
Künstliche neuronale Netze sind die Grundlage des Deep Learning. KNNs sind von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert und bestehen aus miteinander verbundenen Schichten von Knoten oder Neuronen. Diese Netzwerke können große Datenmengen verarbeiten und daraus lernen, indem sie die Verbindungen zwischen Neuronen anpassen und so komplexe Muster erkennen.
Faltungsneurale Netze (CNN)
Faltungs-Neuronale Netze sind eine spezielle Art von KNN, die für die Verarbeitung von Bilddaten entwickelt wurde. Durch den Einsatz von Faltungsschichten, die lokale Merkmale in Bildern wie Kanten und Texturen erkennen können, sind CNNs zur Lösung der Wahl für Aufgaben wie Bilderkennung und Computer Vision geworden.
CNNs werden beispielsweise in Gesichtserkennungssystemen und selbstfahrenden Autos verwendet, um Objekte zu identifizieren und in Umgebungen zu navigieren.
Wiederkehrende Neuronale Netze (RNN)
Wiederkehrende neuronale Netze sind eine weitere Art von KNN, die speziell für die Verarbeitung sequenzieller Daten wie Zeitreihen oder natürlicher Sprache entwickelt wurde. RNNs verfügen über Verbindungen, die auf sich selbst zurückgreifen, sodass sie Informationen aus vorherigen Schritten in der Sequenz behalten können.
Aufgrund dieser Fähigkeit eignen sie sich gut für Aufgaben wie Spracherkennung, Sprachübersetzung und Textgenerierung.
Generative gegnerische Netzwerke (GAN)
Generative Adversarial Networks bestehen aus zwei ANNs, dem Generator und dem Diskriminator, die in einem einzigartigen kontradiktorischen Prozess zusammenarbeiten. Der Generator erzeugt realistische, synthetische Daten, während der Diskriminator versucht, zwischen realen und generierten Daten zu unterscheiden. Durch den Wettbewerb miteinander verbessern sich beide Netzwerke im Laufe der Zeit.
GANs wurden verwendet, um realistische Bilder, Kunstwerke und sogar Deep-Fake-Videos zu erstellen, in denen das Aussehen oder die Stimme einer Person überzeugend manipuliert wird.
Schlüsselkonzepte im NLP
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. interpretieren und menschliche Sprache erzeugen. NLP-Techniken werden in verschiedenen Anwendungen wie Stimmungsanalysen, Sprachübersetzungen und Chatbots eingesetzt und ermöglichen es Maschinen, natürlichere Interaktionen mit Menschen einzugehen.
Beispielsweise sind Siri von Apple und Alexa von Amazon virtuelle Assistenten, die NLP nutzen, um Sprachbefehle zu verstehen und darauf zu reagieren, was unseren Alltag komfortabler macht.
Tokenisierung
Bei der Tokenisierung wird Text in kleinere Einheiten wie Wörter oder Phrasen, sogenannte Token, zerlegt. Dies ist ein entscheidender Schritt im NLP, da er es Computern ermöglicht, Sprache effektiver zu analysieren und zu verarbeiten. Beispielsweise wird die Tokenisierung in Suchmaschinen verwendet, um Webinhalte zu verstehen und zu indizieren.
Stimmungsanalyse
Bei der Stimmungsanalyse, auch Opinion Mining genannt, geht es darum, die Stimmung oder Emotion hinter einem Textabschnitt zu ermitteln. Diese Technik wird häufig von Unternehmen verwendet, um Kundenfeedback zu analysieren und ihnen dabei zu helfen, zu verstehen, wie Menschen über ihre Produkte oder Dienstleistungen denken, und entsprechende Verbesserungen vorzunehmen.
Chatbots und Konversations-KI
Chatbots und Conversational AI sind Computerprogramme, die NLP verwenden, um mit Benutzern über Text oder Sprache zu interagieren. Sie können die menschliche Sprache verstehen und darauf reagieren und im Gespräch Hilfe und Informationen bereitstellen.
Beispiele hierfür sind Kundensupport-Chatbots auf Websites und virtuelle Assistenten wie Siri von Apple oder Alexa von Amazon, die Benutzer bei Aufgaben wie dem Einrichten von Erinnerungen, dem Beantworten von Fragen und der Steuerung von Smart-Home-Geräten unterstützen.
Final Word
Da KI und ML die Industrie weiterhin verändern, ist es wichtig, ihre Schlüsselkonzepte und Terminologie zu verstehen. Dieses Wissen versetzt Unternehmen in die Lage, das Potenzial dieser Technologien zu nutzen, fundierte Entscheidungen zu treffen und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
Indem Einzelpersonen und Unternehmen informiert bleiben und die Leistungsfähigkeit von KI und ML nutzen, können sie eine effizientere, intelligentere und wohlhabendere Zukunft gestalten.
