KI-Wissen
Künstliche Intelligenz, was steckt eigentlich hinter diesem Begriff
Künstliche Intelligenz (KI) ist der Versuch, menschliches Lernen und Denken auf den Computer zu übertragen und ihm damit Intelligenz zu verleihen. Statt für jeden Zweck programmiert zu werden, kann eine KI eigenständig Antworten finden und selbstständig Probleme lösen – kurz gesagt: Selbständig lernen. KI ist ein Teilbereich der Informatik.
Big Data einfach erklärt – Warum sind Datenmengen so zukunftsrelevant?
Big Data (deutsch „große Datenmengen“) ist schnell erklärt. Sie ist die Grundlage, das „Futter“ für Analysen mittels Computer, also für Data Science, KI, Machine Learning, Computer Vision und vieles mehr. Diese großen Datenmengen entstehen u.a. durch Smartphones, die Bewegungs- und Nutzungsdaten der NutzerInnen sammeln und für Analysen verfügbar machen. Ohne Big Data keine KI, ohne KI keine Assistenzsysteme für Menschen.
Machine Learning: Wenn eine Maschine lernt
Machine Learning (dt. Maschinelles Lernen) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Maschinelles Lernen (ML) ist eine Sammlung von mathematischen Methoden der Mustererkennung. Sie konzentriert sich dabei auf die Entwicklung von Anwendungen, die aus Daten lernen und ihre Genauigkeit im Laufe der Zeit verbessern. Es gibt beim Machine Lerarning verschiedene Formen des Lernens: Supervised Learning, Unsuperviced Learning, Reinforcement Learning. Der Kern von Machine Learning und allen drei Lernmethoden ist es, jeweils einen Algorithmus zu erstellen und zu optimieren, um aus Daten zu lernen und um Vorhersagen, Entscheidungen zu treffen.
Unsupervised Learning
Mit Unsuperviced Learning (dt. unüberwachtes Lernen) kann sich eine KI einen Sachverhalt selbst erarbeiten und dafür notwendige Parameter eigenständig definieren. Künstliche Intelligenz kann den eigenen Algorithmus zur Lösungsfindung selbständig an die gegebenen Datenlage anpassen. Anders als beim sogenannten Supervised Learning sind die Beobachtungen im Datensatz nicht beschriftet und der Algorithmus lernt, die Struktur aus den Eingabedaten selbst zu erschließen und dafür notwendige Parameter eigenständig zu definieren. Diese Lernmethode kann länger dauern, aber auch genauer sein.
