Künstliche Intelligenz

1. Einführung in die Technologie des autonomen Fahrzeugs: Die autonome Fahrzeugtechnologie ist ein sich schnell entwickelnder Bereich, der das Potenzial hat, die Art und Weise, wie wir reisen, zu revolutionieren. Autonome Fahrzeuge sind mit fortschrittlichen Sensoren, Kameras und Software ausgestattet, die es ihnen ermöglichen, die Umgebung auf sichere und effiziente Weise zu erkennen und darauf … Weiterlesen

was ist Semi-Supervised Learning? Semi-Supervised Learning (SSL) ist eine Form des maschinellen Lernens, die sowohl überwachte als auch unüberwachte Lernansätze kombiniert. Es wird verwendet, um Modelle mit einer kleinen Menge an gekennzeichneten Daten und einer großen Menge an nicht gekennzeichneten Daten zu trainieren. Diese Art des Lernens kann in Situationen eingesetzt werden, in denen beschriftete … Weiterlesen

Einführung in erklärbare künstliche Intelligenz (XAI) Erklärbare künstliche Intelligenz (XAI) ist ein Forschungsbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich darauf konzentriert, KI transparenter, verständlicher und interpretierbar zu machen. Das Ziel von XAI ist es, eine Beschreibung zu liefern, wie und warum ein KI-System zu seinen Entscheidungen gekommen ist, anstatt einfach nur eine Vorhersage zu machen. … Weiterlesen

Definition der Hyperparameter Hyperparameter sind Werte, die vor Beginn des Lernprozesses festgelegt werden und einen großen Einfluss auf den Lernprozess und das resultierende Modell haben. Sie werden in der Regel durch einen Versuch-und-Irrtum-Ansatz bestimmt und können die Leistung des Modells stark beeinflussen. Arten von Hyperparametern Es gibt viele Arten von Hyperparametern, wie z.B. die Lernrate, … Weiterlesen

Einführung in MLaaS Machine Learning as a Service (MLaaS) ist eine Sammlung von Cloud-basierten Lösungen für maschinelles Lernen (ML), die es Unternehmen ermöglichen, schnell und kostengünstig auf ML-Funktionen zuzugreifen, ohne dass ein spezielles internes Team von ML-Experten erforderlich ist. MLaaS-Lösungen wurden entwickelt, um die Anforderungen von Unternehmen zu erfüllen, die die Leistung von ML nutzen … Weiterlesen

Einführung in synthetische Daten Synthetische Daten sind eine Art von Daten, die von Computeralgorithmen künstlich erzeugt werden, um reale Daten zu replizieren. Sie sind zu einem immer wichtigeren Instrument für Unternehmen, Forscher und andere Organisationen geworden, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, ohne auf reale Daten zurückgreifen zu müssen. Vorteile synthetischer Daten Synthetische Daten bieten … Weiterlesen

Einführung in die Hyperautomation Vorteile der Hyperautomation Herausforderungen der Hyperautomation Die Rolle der KI in der Hyperautomation Hyperautomation und Prozessoptimierung Hyperautomation und Automatisierungsplattformen Hyperautomation und Robotic Process Automation Hyperautomation und Datenmanagement Hyperautomation und die Zukunft der Wirtschaft Hyperautomation ist das neueste Schlagwort in der Geschäftswelt, und das aus gutem Grund. Diese neue Technologie verspricht, die … Weiterlesen

was ist Predictive Text? die Geschichte von Predictive Text die Verwendung von Predictive Text wie Predictive Text funktioniert die Vorteile von Predictive Text Nachteile von prädiktivem Text Prädiktiver Text in beliebter Software Prädiktiver Text und Sprachenlernen Predictive Text und künstliche Intelligenz Predictive Text, auch bekannt als Autovervollständigung oder Autokorrektur, ist eine Art von Software, die … Weiterlesen

Einführung in TensorFlow TensorFlow ist eine Open-Source-Softwarebibliothek, die von Google für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Anwendungen entwickelt wurde. Es ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, einzusetzen und zu verwalten. Vorteile von TensorFlow TensorFlow bietet mehrere Vorteile, wie z.B. seine einfach zu bedienende Schnittstelle, seine … Weiterlesen

was ist Deep Reinforcement Learning? Deep Reinforcement Learning (Deep RL) ist ein Algorithmus für maschinelles Lernen, der es einem Agenten ermöglicht, zu lernen, wie er mit einer Umgebung interagieren kann, indem er Belohnungen erkundet und ausnutzt. Im Wesentlichen kombiniert Deep RL die Konzepte des Reinforcement Learning, das sich auf das belohnungsbasierte Lernen konzentriert, mit Deep … Weiterlesen