Wichtige KI-Begriffe, die Sie kennen sollten

KI ist ein allgegenwärtiger Begriff in der heutigen Technologielandschaft – aber ihre Komplexität kann verwirrend sein. Das Verständnis der Grundlagen der künstlichen Intelligenz (KI) erfordert mehr als nur das Erkennen von Schlagwörtern; es bedarf eines tieferen Verständnisses der Terminologie und Konzepte.

Im Folgenden entmystifizieren wir die Welt der KI, indem wir die wichtigsten Begriffe aufschlüsseln und ihre Definitionen vereinfachen. Wenn Sie Ihr Verständnis der KI-Terminologie erweitern, erhalten Sie ein besseres Verständnis dafür, wie KI funktioniert, und sind in der Lage, Diskussionen, Entwicklungen und Innovationen in Ihrem Unternehmen zu navigieren.

Allgemeine KI-Konzepte

Es gibt drei grundlegende Konzepte, die die Basis moderner KI-Systeme bilden und entscheidend für das Verständnis der Fähigkeiten, Einschränkungen und potenziellen Anwendungen der KI-Technologie sind. Diese drei sind:

Künstliche Intelligenz (KI):

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein breites Feld der Informatik, das sich auf die Entwicklung von Systemen oder Maschinen konzentriert, die Aufgaben ausführen können, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. Zu diesen Aufgaben gehören das Verstehen natürlicher Sprache, das Erkennen von Mustern, das Treffen von Entscheidungen und das Lernen aus Erfahrungen.

Wenn Sie in die Welt der KI eintauchen, könnten Ihnen Begriffe wie „generative KI“ und „traditionelle KI“ begegnen. Traditionelle KI nutzt vorgegebene Regeln und Algorithmen, um spezifische Aufgaben zu erledigen, wie zum Beispiel Datenanalyse und das Ziehen von Schlussfolgerungen (etwa die Empfehlungen, die Netflix basierend auf Ihrem Streaming-Verlauf für Sie erstellt, oder ein Computerprogramm, das medizinische Diagnosen anhand von Röntgenbildern stellt).

Generative KI geht einen Schritt weiter, indem sie durch das Lernen von Datenmustern und das Beantworten von Eingabeaufforderungen tatsächlich neue Inhalte (Texte, Bilder und mehr) erstellt; bekannte generative KI-Programme sind ChatGPT, Bard und Midjourney.

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Maschinelles Lernen (ML)

ML ist ein Teilbereich der KI, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen konzentriert, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und auf deren Grundlage Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Im Gegensatz zur traditionellen Programmierung, bei der explizite Anweisungen gegeben werden, lernen Algorithmen im maschinellen Lernen (ML) iterativ Muster und Beziehungen aus Daten, ohne explizit dazu programmiert zu sein.

> Mehr erfahren | Was ist maschinelles Lernen (ML)?

Deep Learning (DL)

DL ist ein Teilbereich von ML, der von der Struktur und Funktion der neuronalen Netzwerke des menschlichen Gehirns inspiriert ist. DL-Algorithmen, auch bekannt als künstliche neuronale Netzwerke, bestehen aus mehreren Schichten von miteinander verbundenen Knoten (Neuronen), die große Datenmengen und unstrukturierte Inhalte durch eine Reihe von mathematischen Operationen verarbeiten und transformieren.

Arten des maschinellen Lernens (ML)

Jeder Typ von ML bietet einen unterschiedlichen Ansatz zur Durchführung von Aufgaben und zur Lösung von Problemen, was eine Vielzahl von Anwendungen in verschiedenen Bereichen ermöglicht.

Lassen Sie uns die verschiedenen Arten von ML betrachten und wie sie Unternehmen dabei unterstützen, ihre Ziele zu erreichen:

Überwachtes Lernen (SL)

Beim überwachten Lernen lernen Algorithmen aus beschrifteten Daten, wobei die Trainingsbeispiele bereits die korrekten Antworten enthalten.

Der Algorithmus erhält Eingabe-Ausgabe-Paare und lernt damit, Eingaben auf Ausgaben abzubilden, um mit neuen, unbekannten Daten genaue Vorhersagen zu treffen.

Selbstüberwachtes Lernen (SSL)

Selbstüberwachtes Lernen ist eine Methode, bei der ein Modell lernt, Vorhersagen über bestimmte Teile der Eingabedaten zu machen, indem es die anderen Teile als Kontext nutzt.

Dabei wird das Modell darauf trainiert, fehlende Wörter in einem Text basierend auf dem umgebenden Kontext vorherzusagen, wobei es im Wesentlichen aus den Daten selbst lernt, ohne dass explizite menschliche Anmerkungen erforderlich sind.

Unüberwachtes Lernen (UL)

Unüberwachtes Lernen nutzt nicht gekennzeichnete Daten, denen die entsprechenden Ausgabekennzeichnungen für das Training fehlen.

Stattdessen versucht der Algorithmus, verborgene Muster, Strukturen oder Beziehungen innerhalb des Datensatzes zu erkennen, indem er ähnliche Punkte gruppiert, um die Darstellung zu vereinfachen.

Reinforcement Learning (RL)

Beim Reinforcement Learning lernt ein Agent, durch Interaktionen mit der Umgebung sequentielle Entscheidungen zu treffen, mit dem Ziel, ein kumulatives Belohnungssignal zu maximieren.

Im Gegensatz zu überwachtem und unüberwachtem Lernen basiert das Reinforcement Learning (RL) auf dem Lernen durch Versuch und Irrtum, indem in der Umgebung Aktionen ausgeführt, die daraus resultierenden Belohnungen beobachtet und das Verhalten angepasst werden, um langfristige Ziele zu erreichen.

Modellierungskonzepte

Modellierungskonzepte bilden das Fundament für prädiktive Analysen und eine fundierte Entscheidungsfindung. Das Verständnis dieser drei Konzepte ist entscheidend, um die Bedeutung der datengesteuerten Modellierung zu erfassen:

Algorithmus

Ein Algorithmus ist eine Reihe von schrittweisen Anweisungen oder Regeln, die dazu dienen, ein spezifisches Problem zu lösen oder eine bestimmte Aufgabe auszuführen.

Im Kontext von ML und Data Science werden Algorithmen eingesetzt, um Modelle zu trainieren und basierend auf Eingabedaten Vorhersagen zu machen.

Neurales Netzwerk

Ein neuronales Netzwerk ist ein Rechenmodell, das von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert ist.

Es besteht aus einem miteinander verbundenen Netzwerk künstlicher Neuronen, die in Schichten organisiert sind, einschließlich einer Eingabeschicht, einer oder mehrerer versteckter Schichten und einer Ausgabeschicht.

Overfitting

Overfitting tritt auf, wenn ein ML-Modell lernt, Rauschen oder zufällige Schwankungen in den Trainingsdaten zu erfassen, anstatt die zugrunde liegenden Muster oder Beziehungen zu erkennen.

Dieses Phänomen tritt auf, wenn ein Modell im Verhältnis zur Menge der verfügbaren Trainingsdaten zu komplex oder zu flexibel wird, was dazu führt, dass das Modell die Trainingsdaten sehr gut anpasst, aber bei neuen Datenpunkten schlecht abschneidet.

Bewertungsmetriken

Bewertungsmetriken sind entscheidende Instrumente zur Beurteilung der Modellleistung. Von der Genauigkeit über die Präzision bis hin zum Rückruf – das Verständnis dieser Metriken ist entscheidend für fundierte Entscheidungen und die Förderung des Fortschritts. Lassen Sie uns die Arten von Bewertungsmetriken aufschlüsseln:

Genauigkeit

Die Genauigkeit wird als das Verhältnis der Anzahl der korrekten Vorhersagen zur Gesamtzahl der vom Modell gemachten Vorhersagen berechnet.

Obwohl die Genauigkeit einen allgemeinen Überblick über die Leistung des Modells bietet, ist sie möglicherweise nicht für unausgewogene Datensätze geeignet, bei denen die Klassen nicht gleichmäßig vertreten sind.

Präzision

Präzision, auch bekannt als positiver Prädiktionswert, misst den Anteil der tatsächlich positiven Vorhersagen an allen positiven Vorhersagen des Modells.

Präzision ist besonders nützlich, wenn die Kosten für falsch-positive Ergebnisse hoch sind, und sie ergänzt die Genauigkeit, indem sie Einblicke in die Fähigkeit des Modells gibt, falsch-positive Vorhersagen zu vermeiden.

Recall

Recall bezieht sich auf die Fähigkeit des Modells, alle positiven Instanzen korrekt zu erkennen, unabhängig von der Anzahl der falsch-negativen Ergebnisse.

Er wird als das Verhältnis von wahren Positiven zur Summe von wahren Positiven und falschen Negativen berechnet, was es in Szenarien unerlässlich macht, in denen das Übersehen positiver Instanzen kritischer ist als die falsche Klassifizierung negativer Instanzen.

F-Wert

Der F-Wert bietet eine ausgeglichene Analyse der Leistung eines Modells, indem er sowohl Präzision als auch Recall in einer einzigen Kennzahl kombiniert, was eine umfassende Bewertung der Effektivität des Modells ermöglicht.

Sie wird als Mittelwert von Präzision und Recall berechnet, wobei ein höherer F-Wert eine bessere Gesamtleistung anzeigt.

Neuronale Netzwerke und Deep Learning

Neuronale Netzwerke und Deep Learning stehen an der Spitze der Innovation und revolutionieren, wie Maschinen Daten wahrnehmen, lernen und daraus Erkenntnisse gewinnen. Lassen Sie uns verstehen, wie diese leistungsstarken Paradigmen die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen und es Computern ermöglichen, eigenständig komplexe Muster zu erlernen und Entscheidungen zu treffen:

Konvolutionales Neuronales Netzwerk (CNN)

Ein CNN ist ein Deep-Learning-Modell, das speziell für die Verarbeitung von strukturierten Rasterdaten wie Bildern oder Audiodaten entwickelt wurde.

CNNs zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, hierarchische Muster und Merkmale direkt aus den Rohdaten automatisch zu erlernen.

Generatives adversariales Netzwerk (GAN)

Ein generatives adversariales Netzwerk (GAN) ist eine Art von Deep-Learning-Modell, das aus zwei neuronalen Netzwerken besteht: einem Generator und einem Diskriminator, die gleichzeitig durch adversariales Lernen trainiert werden.

Das Generatornetzwerk lernt, synthetische Datenproben zu erzeugen, die den Trainingsdaten ähneln, während das Diskriminatornetzwerk lernt, zwischen echten und gefälschten Proben zu unterscheiden.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Verständnis

Ein Teilbereich der KI, NLP, bildet das Fundament der Mensch-Computer-Interaktion. Es sind diese miteinander verknüpften Bereiche, die Maschinen befähigen, menschliche Sprache zu verstehen, zu erzeugen und darauf zu reagieren, wodurch die Art und Weise, wie wir kommunizieren und mit Technologie interagieren, revolutioniert wird. Lassen Sie uns Folgendes lernen:

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

NLP ist ein Bereich der KI, der darauf abzielt, Computer in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache so zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren, dass sie sowohl bedeutungsvoll als auch kontextuell relevant ist.

NLP-Techniken nutzen ML-Algorithmen, statistische Modelle und linguistische Regeln, um Textdaten zu verarbeiten und zu analysieren, sodass Computer Erkenntnisse gewinnen und Bedeutungen ableiten können.

Natürliches Sprachverständnis (NLU)

NLU ist ein Teilbereich der NLP, der darauf abzielt, Computern das Verständnis und die Interpretation der Bedeutung menschlicher Sprache zu ermöglichen, indem Bedeutung, Kontext und Absicht aus Textdaten extrahiert werden.

Für verschiedene Anwendungen ist NLU unerlässlich, um virtuelle Assistenten, Chatbots, Informationssuchsysteme und Stimmungsanalysen zu betreiben.

Natürlichsprachliche Generierung (NLG)

NLG generiert menschenähnlichen Text oder Sprache, indem es strukturierte Daten oder andere Eingabeformen in eine kohärente und kontextuell relevante Sprache umwandelt, sodass Computer in natürlicher Sprache mit Menschen kommunizieren können.

Durch die Anwendung von NLG-Techniken zur Erstellung von Texten basierend auf vordefinierten Vorlagen, Regeln oder statistischen Modellen können personalisierte und adaptive Antworten mithilfe von ML-Algorithmen generiert werden.

Automatische Spracherkennung (ASR)

Es ist eine Technologie, die es Computern ermöglicht, Audioeingaben zu analysieren und in geschriebenen Text umzuwandeln.

ASR wird in Sprachschnittstellen, virtuellen Assistenten, Diktiersystemen und sprachgesteuerten Geräten verwendet, um eine freihändige Interaktion zu ermöglichen und die Zugänglichkeit für Benutzer zu verbessern.

KI in der Betriebsführung

KI revolutioniert, wie Unternehmen ihre IT-Infrastruktur und ML-Modelle verwalten. AI Ops und ML Ops sind zwei zentrale Methoden, die Effizienz, Zuverlässigkeit und Innovation im IT-Betrieb und bei ML-Einsätzen fördern. So funktionieren sie in der Praxis:

AI-Ops

AI Ops kombiniert verschiedene Praktiken, Tools und Techniken, um Aufgaben wie Überwachung, Fehlerbehebung, Vorfallmanagement und Ressourcenzuweisung in IT-Umgebungen zu automatisieren und zu optimieren.

Dies ermöglicht es Organisationen, tiefere Einblicke in ihre IT-Infrastruktur zu gewinnen, die Systemzuverlässigkeit zu verbessern und die Gesamteffizienz der IT-Abläufe zu steigern.

> Mehr lesen | KI am Arbeitsplatz

ML Ops

ML Ops konzentriert sich auf das Management des gesamten Lebenszyklus von ML-Modellen in verschiedenen Aufgaben, einschließlich der Entwicklung, Bereitstellung, Überwachung und Wartung von Modellen, um sicherzustellen, dass die Modelle effektiv und zuverlässig arbeiten.

Durch die Etablierung robuster ML-OP-Prozesse und -Workflows können Organisationen die Bereitstellung ihrer Lösungen beschleunigen, die Modellleistung verbessern und den betrieblichen Aufwand reduzieren.

KI-Ethik und Frameworks

Ethische Überlegungen und robuste Frameworks sind in der Welt der KI von entscheidender Bedeutung. Die KI-Ethik leitet die verantwortungsvolle Entwicklung und Implementierung von KI-Technologien, während KI-Frameworks die Werkzeuge und Ressourcen bereitstellen, die notwendig sind, um innovative und ethische KI-Lösungen zu entwickeln. Lassen Sie uns einen genaueren Blick darauf werfen:

KI-Ethik

Die KI-Ethik bezieht sich auf die moralischen Prinzipien, Richtlinien und Überlegungen, die die Entwicklung, den Einsatz und die Nutzung von KI-Technologien leiten.

Es wird angestrebt, sicherzustellen, dass KI-Systeme auf verantwortungsvolle und ethische Weise entwickelt und eingesetzt werden, die mit den gesellschaftlichen Werten übereinstimmen und das Wohl von Individuen und Gemeinschaften fördern.

KI-Frameworks

KI-Frameworks erleichtern die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Anwendungen und -Systemen mit einer Reihe von vorgefertigten Komponenten, Algorithmen und Tools zum Erstellen und Trainieren von ML-Modellen.

Das beschleunigt die Innovation, indem es Entwicklern die erforderlichen Ressourcen bereitstellt, um komplexe KI-Lösungen effizient und effektiv zu entwickeln.