Für alle, die sich ebenfalls auf den Weg machen, KI für sich zu entdecken und nicht jeden Tag damit zu tun haben, klären wir in diesem Artikel die wichtigsten Fachbegriffe. Sie fragen sich, was Data Mining eigentlich bedeutet und was es mit Python auf sich hat? Hier werden Sie fündig, einfach und unkompliziert.
Künstliche Intelligenz (KI) – oder Artificial Intelligence (AI), wie es im Englischen heißt – liegt mega im Trend und erobert als relevante Zukunftstechnologie zunehmend unterschiedlichste Bereiche. Zügig voranschreitende technische Entwicklungen und der enorme Anstieg verfügbarer Datenmengen durch die digitale Transformation ermöglichen neue Systeme und Tools, die zur Optimierung beitragen sollen. Mit Hilfe von programmierten Algorithmen werden datengestützte Strategien entwickelt, die Inhalte neu definieren. Auch im Marketing gibt es viele neue Möglichkeiten, weshalb wir uns als Agentur verstärkt mit dem Thema auseinandersetzen, um Marketeers und Kunden hier bestmöglich zu begleiten. In unserem Glossar für Künstliche Intelligenz finden Sie alle relevanten Vokabel kurz und knackig erklärt.
Ein standardisierter Ablauf, den eine Maschine Schritt für Schritt befolgen kann, um zu lernen, wie eine Aufgabe zu erledigen ist.
Künstliche Intelligenz nutzt Computer und Maschinen, um menschliche Intelligenz nachzuahmen. Datensätze und Computerwissenschaften werden kombiniert, um den menschlichen Verstand zu simulieren. Dazu werden die Lern- und Kommunikationsfähigkeiten wie auch die Problemlösungs- und Entscheidungsfähigkeiten des Menschen auf Maschinen übertragen, so dass eine KI Probleme selbständig lösen und eigenständig handeln kann.
Eine Maschine wird als autonom bezeichnet, wenn sie ihre Aufgaben ohne menschliches Eingreifen ausführen kann.
Enorm große Datenmengen, die zu riesig oder zu komplex sind, um von herkömmlichen Datenverarbeitungsanwendungen genutzt werden zu können. Mithilfe von Big Data Technologien können solche Datensätze gespeichert, analysiert und verarbeitet werden.
Ein Chatbot ist ein Programm, das eine menschliche Unterhaltung imitiert und konzipiert ist, in gleicher Weise mit Menschen durch Text- oder Sprachbefehle zu kommunizieren.
Ein Bereich innerhalb der künstlichen Intelligenz, der sich in erster Linie mit der Entwicklung und Analyse von Algorithmen für maschinelles Lernen befasst.
Die systematische Analyse von umfangreichen Datensätzen mithilfe komplexer Berechnungsmethoden, um neue Muster zu entdecken, die das Modell verbessern könnten. Dazu werden Erkenntnisse aus der Informatik, der Mathematik und der Statistik herangezogen, die es ermöglichen, neue Querverbindungen, Muster oder Trends zu identifizieren.
Eine Sammlung an zusammengehörenden Daten, die in der Regel eine einheitliche Reihenfolge und Tags aufweisen. Sie werden verwendet, damit KI daraus lernen kann.
Eine Disziplin der künstlichen Intelligenz und eine spezielle Methode der Informationsverarbeitung, die das menschliche Lernverhalten imitiert. KI lernt nicht aus Algorithmen, die auf eine bestimmte Aufgabe programmiert sind, sondern arbeitet mit neuronalen Netzen, die das menschliche Gehirn nachahmen und verschiedene Algorithmen kombinieren. Das ermöglicht, auch unstrukturierte Daten zu bearbeiten, so dass bereits erlernte Fähigkeiten mit neuen Inhalten angereichert und verknüpft werden können. Ohne Training durch einen Menschen findet das System selbst Unterscheidungsmerkmale in den Daten. Deep Learning ist eine Unterkategorie des Maschinellen Lernens, braucht aber wesentlich mehr Daten.
Ein Oberbegriff für verschiedene Arten von Lernalgorithmen, einschließlich Maschinellem Lernen und Deep Learning.
Dieser Teilbereich der KI arbeitet mit Algorithmen, die vom System selbst angepasst werden, nachdem es durch einen Menschen Feedback erhalten hat. Zunächst werden strukturierte und kategorisierte Daten in ein System eingegeben, um es zu trainieren, wie solche neue Daten einzuordnen sind, so dass in Folge programmierte Aktivitäten ausgeführt werden können.
Ein weit gefasster Begriff, der sich auf das Produkt des KI-Trainings bezieht, das durch die Ausführung eines maschinellen Lernalgorithmus auf Trainingsdaten entsteht.
Eine weit verbreitete Programmiersprache in der KI-Forschung mit einer sehr großen Auswahl an Machine und Deep Learning Frameworks.
Dies bezieht sich auf alle Daten, die benutzt werden, um ein System zu trainieren: Sowohl auf Daten, die während des Trainings eines Algorithmus für maschinelles Lernen verwendet werden, als auch auf den spezifischen Datensatz, der zum Training und nicht zum Testen verwendet wird.
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