AI & You #2: Wie man über AI und ML spricht

<img src="https://skimai.com/wp-content/uploads/2023/05/AI-You-1-Generative-AI-scaled.jpg" alt="" width="2560" height="1280"
Hallo Abonnent,

We hope you enjoy this issue of "AI & You."

Da Führungskräfte in Ihrem Unternehmen und Kollegen in diesem Jahr immer häufiger über künstliche Intelligenz sprechen, finden Sie hier unseren Leitfaden, wie Sie bei Diskussionen über KI und ML intelligent klingen.

KI vs. ML

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein umfassendes Konzept, das eine breite Palette von Technologien und Ideen umfasst, während maschinelles Lernen (ML) eine eigene Untergruppe der KI ist. KI bezieht sich auf die Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben ausführen können, die menschliche Intelligenz erfordern, während ML sich mit der Entwicklung von Algorithmen befasst, die Computer in die Lage versetzen, auf der Grundlage von Dateneingaben zu lernen und ihre Leistung zu verbessern.

Die Synergie zwischen KI und ML

KI und ML schließen sich nicht gegenseitig aus, und sie arbeiten oft zusammen, um leistungsstarke, intelligente Systeme zu schaffen, wie bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Computer Vision, wo ML-Techniken zur Verbesserung der Leistung und Genauigkeit eingesetzt werden.

Regelbasiertes Lernen vs. Lernen aus Daten

In contrast to traditional rule-based systems, which necessitate explicit programming to perform specific tasks, ML algorithms are designed to automatically analyze extensive datasets, identify patterns, and make predictions or decisions. Consequently, ML-driven systems continually improve in terms of accuracy and efficiency as they process more data, effectively "learning" from their experiences.

Wenn Sie mehr über die Unterschiede zwischen diesen beiden wichtigen Konzepten erfahren möchten, lesen Sie unseren Blog über "KI vs. ML."

4 Arten des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen ist ein sich schnell entwickelnder Bereich, der das Potenzial hat, viele Branchen zu verändern, vom Gesundheitswesen über das Finanzwesen bis hin zur Fertigung. Im Mittelpunkt des maschinellen Lernens stehen vier Hauptarten von Lerntechniken: überwachtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen, halbüberwachtes Lernen,
 und Verstärkungslernen.

Um mehr über die verschiedenen Arten des maschinellen Lernens zu erfahren, lesen Sie unseren Artikel über "Verschiedene Arten des maschinellen Lernens."

Was ist Deep Learning?

Deep Learning (DL) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich in erster Linie darauf konzentriert, die Fähigkeit des menschlichen Gehirns zum Lernen und Verarbeiten von Informationen nachzuahmen. In der sich rasch entwickelnden Welt der künstlichen Intelligenz (KI) hat sich Deep Learning als bahnbrechende Technologie herauskristallisiert, die sich auf praktisch jeden Bereich auswirkt, vom Gesundheitswesen bis zu autonomen Systemen.

Die Bausteine des Deep Learning

Die Grundlage des Deep Learning bildet das Konzept der künstlichen neuronalen Netze (ANN), das sich an der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns orientiert. ANNs bestehen aus drei Hauptschichten: Eingabeschicht, versteckte Schicht und Ausgabeschicht.

Herausforderungen des Deep Learning

Trotz der bemerkenswerten Erfolge des Deep Learning gibt es noch einige Herausforderungen und Bereiche für die künftige Forschung, die weiter erforscht werden müssen, um das Feld voranzubringen und einen verantwortungsvollen Einsatz dieser Technologien zu gewährleisten. Dazu gehören Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit, Daten- und Berechnungsanforderungen sowie Robustheit und Sicherheit.

Anwendungen von DL

Deep Learning hat verschiedene Branchen und Anwendungen verändert, z. B. Bilderkennung und Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung und -erzeugung, Reinforcement Learning, generative Modelle und Gesundheitswesen. Mit den Fortschritten bei den Deep-Learning-Techniken sind Anwendungen wie Gesichtserkennung, autonome Fahrzeuge, Stimmungsanalyse und Arzneimittelentdeckung möglich geworden, was Deep Learning zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Lösung komplexer Probleme macht.

Wenn Sie mehr über Deep Learning erfahren möchten, lesen Sie bitte unseren Artikel über "Was ist Deep Learning?"

Vielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben, AI & You zu lesen!

Skim AI ist ein Beratungsunternehmen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, das Führungskräfte ausbildet, eine Due-Diligence-Prüfung durchführt, berät, architektiert, entwickelt, implementiert, pflegt, aktualisiert und aktualisiert KI-Lösungen für Unternehmen in den Bereichen Sprache (NLP), Vision (CV) und Automatisierung.

Chatten Sie mit mir über Enterprise AI

Folgen Sie Skim AI auf Twitter