Künstliche Intelligenz („KI“):
KI ist eine Technologie, die es Computersystemen ermöglicht, menschenähnliche Intelligenz zu haben. KI-Maschinen; Es zielt darauf ab, Prozesse wie Lernen, Problemlösung, Sprachverständnis, visuelle Wahrnehmung und Entscheidungsfindung genau wie Menschen durchzuführen. Die Bausteine der KI sind:
- Maschinelles Lernen: Umfasst Algorithmen, die es der KI ermöglichen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen. Auf einer E-Commerce-Website können Kunden beispielsweise die automatische Ermittlung empfohlener Produkte basierend auf früheren Einkaufsdaten und Surfgewohnheiten erhalten.
- Verarbeitung natürlicher Sprache: Verarbeitung natürlicher Sprache ist die Kommunikation zwischen Maschinen und Menschen, indem Computer in die Lage versetzt werden, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Ein Beispiel ist, wenn ein Kundenservice- „Chatbot“ die Fragen der Benutzer versteht und Antworten in natürlicher Sprache liefert.
- Deep Learning: Deep Learning ermöglicht es Systemen, Daten durch hierarchische Abstraktion automatisch zu lernen und anzuwenden. Ein Beispiel ist, wenn eine Gesundheits-App Anzeichen einer Krankheit durch die Analyse medizinischer Bilder erkennt.
- Neuronale Netze: Dies sind Verbindungen, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind, basierend auf der Fähigkeit zur Informationsverarbeitung und basierend auf der Fähigkeit zur Informationsverarbeitung, die es Maschinen ermöglichen, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Ein Beispiel ist, dass ein Gesichtserkennungssystem die Identität von Personen überprüfen kann, indem es ihre Gesichter scannt.
- Algorithmische Verzerrung: Bezieht sich auf das Konzept, dass KI-Algorithmen Verzerrungen aufweisen können, die auf den Daten basieren, auf denen sie trainiert / gefüttert werden, und dass sie zu potenzieller Diskriminierung oder Ungerechtigkeit führen können. Ein Beispiel ist, dass ein KI-Algorithmus, der in Rekrutierungsprozessen verwendet wird, durch Vorurteile wie Geschlecht oder Rasse in Trainingsdaten beeinflusst wird und bestimmte Gruppen systematisch benachteiligt.
- Ethische KI: Es ist die Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen mit Schwerpunkt auf ethischen Überlegungen, um Fairness, Transparenz und Rechenschaftspflicht bei Entscheidungsprozessen zu gewährleisten. Beispielsweise kann bei den Entscheidungsprozessen autonomer Fahrzeuge die Einhaltung ethischer Regeln gegeben sein, um sich gegenüber Fußgängern und anderen Fahrern fair zu verhalten.
- Erklärbare KI: Die Idee, dass die Entscheidungen von KI-Systemen verständlich und beschreibend sein sollten, steht für Transparenz und Vertrauen. Ein Beispiel wäre ein KI-System, das die Gründe, warum ein Kreditantrag abgelehnt wird, klar angibt und erklärt, wie diese Entscheidung getroffen wurde.
- Überwachtes Lernen: Eine Art von ML, bei der Modelle auf markierten Datensätzen trainiert werden, macht Vorhersagen basierend auf Eingabedaten und bekannten Ausgabebezeichnungen. Ein Beispiel wäre ein Modell, das auf einem markierten Datensatz trainiert wird, um festzustellen, ob E-Mails Spam sind oder nicht.
- Unüberwachtes Lernen: Ein ML-Ansatz, der Daten ohne definierte Labels analysiert, identifiziert selbst Muster oder Beziehungen. Ein Beispiel wäre ein Modell, das unbeschriftete Verkaufsdaten analysiert, um Kundensegmente zu identifizieren.
Große Datenmengen:
Big Data; Es sind sehr große, sehr vielfältige und sich schnell ändernde Daten. Diese Daten, die mit herkömmlichen Datenverarbeitungsmethoden nur schwer zu analysieren sind, werden häufig mit Hilfe von KI verarbeitet. Diese Daten haben drei Hauptmerkmale:
- Volumen: Das Datenvolumen ist ziemlich groß.
- Geschwindigkeit: Daten werden schnell generiert und sind im Fluss (z. B. Social Media-Daten, Sensordaten).
- Vielfalt: Die Daten können in verschiedenen Formaten vorliegen (z. B. Text, Video, Audio, Sensordaten usw.).).
