Maschinelle Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Verarbeitung und Analyse von menschlicher Sprache durch Computer beschäftigt. Dabei werden Techniken aus der Linguistik, der Informatik und der Statistik kombiniert, um natürliche Sprache in eine für den Computer verarbeitbare Form zu bringen. NLP-Systeme...
Ein Modell ist eine vereinfachte Darstellung eines Systems oder Prozesses, die verwendet wird, um dessen Verhalten oder Ergebnisse vorherzusagen oder zu verstehen. In der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen werden Modelle verwendet, um Vorhersagen und Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen. Ein Modell kann beispielsweise eine mathematische Gleichung, ein...
Machine Learning (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen beschäftigt, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Im Gegensatz zur herkömmlichen Programmierung, bei der ein Programm explizit programmiert wird, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen,...
Künstliche Neuronale Netze (KNN) sind ein zentrales Konzept in der Künstlichen Intelligenz (KI) und im maschinellen Lernen. Sie bestehen aus einer Reihe von miteinander verbundenen künstlichen Neuronen, die in Schichten angeordnet sind. Jedes Neuron verarbeitet Informationen, indem es eine mathematische Funktion auf die Eingabedaten anwendet und das Ergebnis an die...
Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf den Einsatz von Algorithmen und Technologien, die es Maschinen ermöglichen, menschenähnliche Fähigkeiten wie Lernen, Entscheidungsfindung, Sprachverarbeitung und Wahrnehmung zu simulieren. Die KI nutzt Methoden wie maschinelles Lernen, neuronale Netze, natürliche Sprachverarbeitung und Computer Vision, um aus Daten zu lernen und menschenähnliche Fähigkeiten zu entwickeln....
Kognitive Maschinen oder kognitive Systeme sind eine Art von Künstlicher Intelligenz, die darauf abzielen, menschenähnliche Fähigkeiten wie Wahrnehmung, Sprachverarbeitung und Entscheidungsfindung zu simulieren. Diese Systeme nutzen maschinelles Lernen und Datenanalyse, um aus Erfahrungen zu lernen und menschenähnliche Fähigkeiten zu entwickeln. Kognitive Maschinen können in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden, wie z.B....
Das „Internet of Things“ (IoT) bezieht sich auf ein Netzwerk von physischen Geräten, Fahrzeugen, Haushaltsgeräten und anderen Objekten, die miteinander und mit dem Internet verbunden sind und in der Lage sind, Daten auszutauschen. Diese Geräte sind mit Sensoren und Software ausgestattet, die es ihnen ermöglichen, Informationen zu sammeln, zu verarbeiten...
Hybride KI bezieht sich auf den Einsatz von mehreren KI-Technologien, um komplexe Probleme zu lösen. Hybride KI-Systeme kombinieren traditionelle, regelbasierte Systeme mit maschinellen Lernmethoden, um die Vorteile beider Ansätze zu nutzen. Zum Beispiel kann ein System, das Verhaltensmuster erkennt, durch das Hinzufügen von regelbasierten Systemen verbessert werden, um bessere Entscheidungen...
Erklärbare KI oder „Explainable AI“ bezieht sich auf den Prozess der Bereitstellung von Erklärungen oder Interpretationen für Entscheidungen, die von KI-Systemen getroffen werden. Traditionelle KI-Systeme, wie zum Beispiel neuronale Netze, können Entscheidungen treffen, die für Menschen schwer nachvollziehbar sind. Erklärbare KI verwendet spezielle Modelle, die in der Lage sind, transparente...