Künstliche Intelligenz

Einführung in das induktive Denken Induktives Denken ist eine Form des logischen Denkens, bei der auf der Grundlage der Untersuchung spezifischer Beispiele eine Verallgemeinerung vorgenommen wird. Diese Form des logischen Denkens kommt in vielen alltäglichen Situationen zum Einsatz, sei es bei Entscheidungen am Arbeitsplatz oder beim Ziehen von Schlussfolgerungen aus wissenschaftlichen Daten. In diesem Artikel … Weiterlesen

was ist Natural Language Generation (NLG)? Natürliche Sprachgenerierung (Natural Language Generation, NLG) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (AI), das sich mit der Erzeugung von natürlicher Sprache, z. B. Englisch, aus einem gegebenen Datensatz befasst. NLG-Systeme verwenden Algorithmen und Techniken zur Texterzeugung, um strukturierte Daten in für Menschen lesbaren, natürlichsprachlichen Text umzuwandeln. Diese Technologie wird … Weiterlesen

Eine Einführung in Deep Q-Networks 1. Einführung in Q-Networks: Tiefe Q-Netze (DQN) sind eine Art von Verstärkungslernalgorithmus. Verstärkungslernen ist eine Methode, mit der man Maschinen beibringt, Aufgaben auszuführen, indem man Belohnungen oder Bestrafungen für ihre Aktionen vorsieht. Q-Netze sind eine Art von Verstärkungslernalgorithmus, der eine „Q-Tabelle“ verwendet, um die Werte aller möglichen Aktionen und die … Weiterlesen

Einführung in das maschinelle Lernen (ML) Maschinelles Lernen (ML) ist eine Art der künstlichen Intelligenz, die Computern die Fähigkeit verleiht, zu lernen, ohne ausdrücklich programmiert zu werden. Es verwendet Algorithmen, um Daten zu analysieren und Vorhersagen auf der Grundlage der erkannten Muster zu treffen. ML wird in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, vom Gesundheitswesen bis … Weiterlesen

Einführung in Empfehlungsmaschinen Empfehlungsmaschinen sind Computeralgorithmen, die Benutzerdaten analysieren und Produkt- oder Inhaltsempfehlungen geben, die auf die individuellen Präferenzen eines Benutzers zugeschnitten sind. Diese Technologie wird von vielen Unternehmen eingesetzt, um das Kundenerlebnis zu personalisieren und den Umsatz zu steigern. Wenn Unternehmen die Grundlagen von Empfehlungsmaschinen verstehen, können sie einen Einblick gewinnen, wie sie diese … Weiterlesen

was ist Reinforcement Learning? Reinforcement Learning (RL) ist ein Bereich des maschinellen Lernens, der es Maschinen und Software-Agenten ermöglicht, automatisch das ideale Verhalten in einem bestimmten Kontext zu bestimmen, indem sie aus früheren Erfahrungen lernen und mit ihrer Umgebung interagieren. Es ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Frage befasst, wie Software-Agenten … Weiterlesen

Einführung in modulare neuronale Netze Primäre Komponenten von modularen neuronalen Netzen Vorteile modularer neuronaler Netze Anwendungen modularer neuronaler Netze Training modularer neuronaler Netze Herausforderungen bei modularen neuronalen Netzen Gemeinsame Architekturen für modulare neuronale Netze Vergleich von modularen neuronalen Netzen mit traditionellen neuronalen Netzen Schlussfolgerung Artikel: Einführung in modulare neuronale Netze Modulare neuronale Netze (MNNs) sind … Weiterlesen

Definition eines MLE Ingenieure für maschinelles Lernen (Machine Learning Engineers, MLEs) sind Softwareingenieure, die sich auf die Entwicklung und den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen spezialisiert haben. Sie verfügen über ein ausgeprägtes Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens und sind mit einer Vielzahl von Technologien im Zusammenhang mit dem maschinellen Lernen vertraut. MLEs sind … Weiterlesen

was ist Stochastik? Stochastik ist ein Begriff, der verwendet wird, um zufällige oder unvorhersehbare Phänomene zu beschreiben. Er leitet sich vom griechischen Wort „stochastikos“ ab, was so viel bedeutet wie „fähig zu raten“, und wird verwendet, um jeden Prozess zu beschreiben, der einer bestimmten Wahrscheinlichkeitsverteilung folgt. Stochastische Prozesse werden in einer Vielzahl von Bereichen wie … Weiterlesen

Überblick über Faltungsneuronale Netze Faltungsneuronale Netze (CNN) sind eine Art künstliches neuronales Netz, das beim Deep Learning, einem Teilbereich des maschinellen Lernens, eingesetzt wird. CNNs werden in der Computer Vision und der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt, um Daten zu analysieren und zu klassifizieren. Sie sind besonders nützlich für Bilderkennungsaufgaben wie Gesichtserkennung, Objekterkennung und Bildsegmentierung. Was … Weiterlesen