Glossar zur künstlichen Intelligenz zum Verständnis von KI

Das Gebiet der künstlichen Intelligenz boomte in den letzten Jahren. Ce Glossar of AI befasst sich mit grundlegenden Konzepten, vom maschinellen Lernen bis hin zu Algorithmen, um eine gründliche Perspektive zu bieten.

Künstliche Intelligenz (KI)

DASKünstliche Intelligenz ist ein Zweig der Informatik, der Systeme entwickelt, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Fähigkeiten wie Spracherkennung, Entscheidungsfindung, Sprachübersetzung und Bilderkennung.

Maschinelles Lernen

Das Maschinelles Lernen ist eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Dank Algorithmen können sich Systeme im Laufe der Zeit verbessern, indem sie Folgendes erkennen Muster und passen ihre Aktionen entsprechend an.

Tiefes Lernen

Das Tiefes Lernen ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das künstliche neuronale Netze mit mehreren Schichten verwendet (daher der Begriff „tief“). Diese Technologie ist besonders effektiv für die Bildverarbeitung, Spracherkennung, und die Verarbeitung natürlicher Sprache.

Künstliches neuronales Netzwerk

Les künstliche neuronale Netze sind mathematische Modelle, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind. Sie werden verwendet in Tiefes Lernen um große Datenmengen zu verarbeiten und komplexe Aufgaben wie Bilderkennung oder Maschinelle Übersetzung.

Algorithmen

Les Algorithmen sind Sätze spezifischer Anweisungen, die Maschinen befolgen, um ein Problem zu lösen oder eine Aufgabe zu erledigen. Im Kontext der KI sind Algorithmen unerlässlich für Maschinelles Lernen Und die automatisierte Entscheidungsfindung.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Das Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Bereich der KI, der sich auf die Interaktion zwischen Computern und Menschen mithilfe natürlicher Sprache konzentriert. Zu den NLP-Anwendungen gehören Chatbots, maschinelle Übersetzung und Stimmungsanalyse.

Faltungsneuronale Netze (CNN)

Les Faltungsneuronale Netze (CNN) sind eine Klasse neuronaler Netze, die sich besonders für die Bildanalyse eignen. Sie werden häufig verwendet in Bilderkennung und andere Computer-Vision-Aufgaben.

Wiederkehrende neuronale Netze (RNN)

Les rekurrente neuronale Netze (RNN) sind eine Art neuronales Netzwerk zur Verarbeitung von Datensequenzen. Sie werden häufig in Anwendungen wie der Spracherkennung verwendet, Maschinelle Übersetzung und Textgenerierung.

Betreutes Lernen

DASbetreutes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Modell anhand eines Satzes beschrifteter Daten trainiert wird. Das Modell lernt zu kombinieren Vorspeisen Mit Einsätze spezifisch, sodass Ergebnisse für neue Daten vorhergesagt werden können.

Unbeaufsichtigtes Lernen

DASunbeaufsichtigtes Lernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der das Modell auf unbeschrifteten Daten trainiert wird. Ziel ist es, Folgendes zu entdecken versteckte Muster Oder Gruppen in den Daten ohne fremde Hilfe.

Verstärkendes Lernen

DASverstärkendes Lernen ist eine Art von maschinellem Lernen, bei dem ein Agent lernt, Entscheidungen zu treffen, indem er mit einer Umgebung interagiert. Der Agent erhält Belohnungen Oder Strafen basierend auf seinen Handlungen, wodurch er seine Entscheidungen im Laufe der Zeit verbessern kann.

Maschinelles Sehen

La Computer Vision ist ein Zweig der KI, der es Maschinen ermöglicht, die visuelle Welt zu verstehen und zu interpretieren. Computer-Vision-Systeme sind in der Lage Objekte erkennen, um Gesichter zu erkennen und sogar Videos in Echtzeit zu analysieren.

Generierung natürlicher Sprache (NLG)

La Generierung natürlicher Sprache (NLG) ist der Prozess, bei dem eine Maschine Text produziert, der von Menschen verstanden werden kann. Diese Technologie wird in Anwendungen wie der automatischen Berichtsgenerierung verwendet, Chatbots und automatisiertes Schreiben von Nachrichten.

Allgemeine Künstliche Intelligenz (IAG)

DASAllgemeine Künstliche Intelligenz (IAG) bezieht sich auf eine hypothetische Art von KI, die in der Lage wäre, ihr Wissen unabhängig und in einer Vielzahl von Bereichen zu verstehen, zu lernen und anzuwenden, genau wie ein Mensch. Es bleibt weitgehend theoretisch und wurde noch nicht durchgeführt.

Schwache künstliche Intelligenz

DASschwache künstliche Intelligenz ist eine KI, die für eine bestimmte Aufgabe entwickelt wurde. Im Gegensatz zuAllgemeine künstliche Intelligenz, sie ist nicht in der Lage, ihr Lernen auf andere Bereiche zu verallgemeinern oder ein breites Themenspektrum zu verstehen.

Starke künstliche Intelligenz

DASstarke künstliche Intelligenz ist ein theoretisches Konzept einer KI, die wirklich Nachdenken und Argumentation auf bewusste Weise, genauso wie der menschliche Geist. Dieses Konzept bleibt rein hypothetisch und führt zu zahlreichen ethischen und philosophischen Debatten.

Große Daten

Les Große Daten beziehen sich auf große Datenmengen, oft unstrukturiert, die analysiert werden, um sie zu extrahieren nützliche Informationen. In der KI sind Big Data unerlässlich, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren und deren Genauigkeit zu verbessern.

Chatbots

Les Chatbots sind Computerprogramme, die mithilfe von KI menschliche Konversationen simulieren. Sie sind weit verbreitet in kundenservice, Verkäufe und andere automatisierte Benutzerinteraktionen.

Automatisierung

DASAutomatisierung ist der Prozess, bei dem sich wiederholende und vorhersehbare Aufgaben automatisch von Maschinen ausgeführt werden. Im Zusammenhang mit KI kann die Automatisierung komplexe Prozesse umfassen wie automatisierte Entscheidungsfindung Und die Bildverarbeitung.

Erweiterte Realität (AR)

La Erweiterte Realität (AR) kombiniert Elemente der realen Welt und virtuelle Elemente, um ein reichhaltiges Benutzererlebnis zu schaffen. In der KI wird AR verwendet, um die Interaktion zwischen Maschinen und Benutzern zu verbessern, insbesondere in den Bereichen Handel, Unterhaltung und Schulung.

Virtuelle Realität (VR)

La virtuelle Realität (VR) ist eine Technologie, die es Benutzern ermöglicht, in eine simulierte computergenerierte Umgebung einzutauchen. Fortschritte in der KI ermöglichen es, realistischere und interaktivere Virtual-Reality-Erlebnisse zu schaffen.

Genetische Algorithmen

Les genetische Algorithmen sind Techniken des maschinellen Lernens, die vom natürlichen Auswahlprozess inspiriert sind. Sie werden verwendet, um komplexe Probleme zu lösen, indem Lösungen iterativ optimiert werden.

Turing-Test

Das Turing-Test ist ein Test zur Bewertung der Fähigkeit einer Maschine, intelligentes Verhalten zu zeigen, das von dem eines Menschen nicht zu unterscheiden ist. Eine Maschine besteht den Test, wenn ein menschlicher Prüfer nicht zwischen den Reaktionen der Maschine und denen eines Menschen unterscheiden kann.

Künstliches Neuron

Eins künstliches Neuron ist die Grundeinheit eines künstlichen neuronalen Netzes. Inspiriert von der Funktionsweise biologischer Neuronen empfängt es Eingaben, transformiert sie mithilfe einer mathematischen Funktion und erzeugt eine Ausgabe.

Überanpassung

DASÜberanpassung ist ein Problem, das beim maschinellen Lernen auftritt, wenn ein Modell zu komplex ist und zu gut zu Trainingsdaten passt, sodass es seine Fähigkeit verliert, auf neue Daten zu verallgemeinern.

Unterausstattung

DASUnterausstattung tritt auf, wenn ein Modell zu einfach zu erfassen ist Muster in den Daten. Infolgedessen kann es sich nicht gut an Trainingsdaten und neue Daten anpassen.

Hyperparameter

Les Hyperparameter sind die Parameter eines Modells für maschinelles Lernen, die vor dem Training des Modells definiert werden müssen. Sie beeinflussen, wie das Modell aus den Daten lernt.

Regularisierung

La Regularisierung ist eine Technik zur VorbeugungÜberanpassung im maschinellen Lernen. Es fügt dem Modell einen Nachteil für hohe Gewichte hinzu, was dazu führt, dass das Modell einfacher und allgemeiner gestaltet wird.

Kreuzvalidierung

La Kreuzvalidierung ist eine Methode zur Bewertung der Leistung eines Modells für maschinelles Lernen. Sie besteht darin, die Daten in mehrere Teile zu unterteilen, das Modell an einigen Teilen zu trainieren und es an den anderen zu testen, um eine robustere Schätzung seiner Leistung zu erhalten.

Automatisierte Entscheidungsfindung

La automatisierte Entscheidungsfindung ist ein Prozess, bei dem KI-Algorithmen Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen treffen. Es wird in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, darunter Finanzen, Gesundheit und Logistik, um die Effizienz zu verbessern und Fehler zu reduzieren.

Transferlernen

DASTransferlernen ist eine Technik, bei der ein an einer Aufgabe trainiertes Modell für eine andere Aufgabe wiederverwendet wird, oft mit weniger Daten. Diese Methode ist besonders nützlich, wenn die Datenressourcen begrenzt sind.

Clustering

Das Clustering ist eine Technik vonunbeaufsichtigtes Lernen das gruppiert Datensätze auf der Grundlage von Ähnlichkeiten. Es wird häufig für die Marktsegmentierung, Social-Media-Analyse und Anomalieerkennung verwendet.

Gefälle beim Abstieg

La Abstieg mit Steigung ist eine Optimierungsmethode, die verwendet wird, um die Kostenfunktion in einem Modell für maschinelles Lernen zu minimieren. Sie passt die Gewichte des Modells schrittweise an, um den Fehler zwischen den Prognosen und den tatsächlichen Ergebnissen zu verringern.

Backpropagation

La Backpropagation ist eine Technik, die in neuronalen Netzwerken verwendet wird, um Gewichte auf der Grundlage berechneter Fehler anzupassen. Es ist wichtig für das Training neuronaler Netze in Tiefes Lernen.

Umgebungsintelligenz

DASUmgebungsintelligenz bezieht sich auf intelligente Umgebungen, in denen integrierte KI-Systeme proaktiv auf die Bedürfnisse der Benutzer reagieren. Diese Systeme sind oft unsichtbar und arbeiten im Hintergrund, um die Lebensqualität zu verbessern.

Meta-Lernen

Das Meta-Lernen ist ein maschineller Lernansatz, bei dem das Ziel darin besteht, zu lernen, wie man lernt. Diese Methode zielt darauf ab, die Effizienz von Lernalgorithmen zu verbessern, indem sie es ihnen ermöglicht, sich schnell an neue Aufgaben anzupassen.

Empfehlungssysteme

Les Empfehlungssysteme sind KI-Algorithmen, die auf der Grundlage von Benutzerpräferenzen Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte vorschlagen. Sie werden häufig im E-Commerce, auf Streaming-Plattformen und in sozialen Netzwerken verwendet.

Erklärbare KI

DASErklärbare KI (oder Erklärbare KI) konzentriert sich auf die Entwicklung von KI-Modellen, deren Entscheidungen von Menschen verstanden und interpretiert werden können. Dies ist unerlässlich, um das Vertrauen in KI-Systeme zu gewährleisten, insbesondere in kritischen Bereichen wie Gesundheit und Justiz.

Intelligente Agenten

Les intelligente Agenten sind autonome KI-Systeme, die mit ihrer Umgebung interagieren, um bestimmte Ziele zu erreichen. Sie werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von Videospielen über Robotik bis hin zur industriellen Automatisierung.

Evolutionäre Algorithmen

Les evolutionäre Algorithmen sind von Darwins Evolutionstheorie inspiriert. Sie werden verwendet, um komplexe Optimierungsprobleme zu lösen, indem sie evolutionäre Prozesse wie natürliche Selektion, Mutation und Kreuzung simulieren.

Fähigkeit zur Abstraktion

La Fähigkeit zu abstrahieren KI bezieht sich auf die Fähigkeit von Systemen, Konzepte, die aus bestimmten Daten gelernt wurden, zu verallgemeinern, um sie auf neue Situationen anzuwenden. Sie ist eine Schlüsselkomponente, um KI anpassungsfähiger und vielseitiger zu machen.

Eine Zusammenfassung dieser Begriffe zur künstlichen Intelligenz

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Glossar bietet einen umfassenden Überblick über grundlegende Konzepte im Zusammenhang mitkünstliche Intelligenz und bei dermaschinelles Lernen. Weniger Algorithmen spielen eine zentrale Rolle bei der Entwicklung von Systemen, die dazu in der Lage sind Prognose Und von Mustererkennung, unter Verwendung neuronale Netze Und versteckte Windeln um komplexe Daten zu modellieren. Weniger Lernalgorithmen ermöglichenkünstlich verbessern die Präzision und Effizienz von Systemen durch Techniken wie lineare Regression, das Aktivierungsfunktionen Und diekonvexe Optimierung.

Les neuronale Netze, und genauer gesagt die tiefe Netzwerke, bilden die Grundlage der Intelligenz modern, zulassend Regal Bilder, um eine auszuführen Gesichtserkennung, und um damit umzugehen natürliche Sprachen mit zunehmender Präzision. Diese Systeme, ob implementiert in Python oder in anderen Rahmenbedingungen, benutzen Eingabedaten und durchquere mehrere Ebenen der Komplexität um immer genauere Vorhersagen zu generieren.

DASkünstliche Intelligenz basiert auf der Verwendung vonintelligente Algorithmen wer nutzt die Datensätze zu lernen und sich anzupassen. Die Entwicklung dieser Systeme vonmaschinelles Lernen erfordert ein gründliches Verständnis von Architekturen des Netzwerks, Synapsen, und künstliche Neuronen Lösungen zu entwickeln, die in der Lage sind, Probleme zu lösen von klassifizierend Und vonAnnäherung.

Kurz gesagt, dieAI und seine vielfältigen Anwendungen stellen eine tiefgreifender Umbruch für viele Bereiche, stört nicht nur die Lernsysteme sondern auch, wie Maschinen mit der realen Welt interagieren. Weniger Netzwerkgrenzen neuronale Netze und die Herausforderungen der Komplexität von Netzwerken muss überwunden werden, um diese Technologie weiter voranzutreiben und ihr volles Potenzial auszuschöpfen.