Fehler bei Trainingsdaten vermeiden

Das Internet ist heute so selbstverständlich wie nie zuvor – bedenkt man, dass Google gerade etwas mehr als 20 Jahre alt ist eine bemerkenswerte Entwicklung. Auch die Millionen Jobs, die rund um das Internet entstanden sind, tragen dessen Bedeutung in die Gesellschaft. Besonders das Online-Marketing spielt bei der Entwicklung des Webs eine wichtige Rolle und durch die immer weiter steigende Vernetzung ist das Potential für eine Karriere im Online-Marketing groß. Aber welche Jobs sind besonders begehrt? Und welche sind es in Zukunft? Wie bereitet man eine Karriere im Online-Marketing vor und welche Inhalte begegnen einem?

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Fehler bei Trainingsdaten vermeiden

Bei der herkömmlichen Softwareentwicklung ist der Code der wichtigste Teil des Computerprogramms. Im Gegensatz dazu sind bei der Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) die KI-Trainingsdaten entscheidend. Das liegt daran, dass KI-Trainingsdatenmodelle komplexe und mehrstufige Prozessschritte umfassen, die intelligente Algorithmen erlernen müssen, um Aufgaben erfolgreich durchzuführen.

In diesem Szenario kann ein kleiner Fehler, den Sie heute beim Training machen, dazu führen, dass Ihr Datenmodell nicht mehr funktioniert. Das kann katastrophale Folgen haben, wenn man sich die Anwendungsbereiche genauer betrachtet – zum Beispiel schlechte Entscheidungen im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und natürlich bei selbstfahrenden Autos.

Auf welche Fehler bei den Trainingsdaten sollte man also achten, und welche Schritte können Sie unternehmen, um sie zu vermeiden? Schauen wir uns die fünf gravierendsten Datenfehler an und wie wir sie vermeiden können.

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Emotionserkennung

Die Emotionserkennung ist ein Prozess zur Erkennung von Gefühlen auf der Grundlage von Bildern, Videos, Audio und Text mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI). In diesem Szenario kann die Technologie zur Emotionserkennung Daten aus verschiedenen Quellen wie Fotos, Audioaufnahmen, Videos, Echtzeitgesprächen und Dokumentationen für die Stimmungsanalyse verwenden.

In den letzten Jahren ist die Emotionserkennung immer beliebter geworden. Der weltweite Markt für die Erkennung von Emotionen wird bis 2026 voraussichtlich auf 37,1 Mrd. USD anwachsen.

Als Teil der Technologiefamilie des “Affective Computing” besteht das Hauptziel darin, Computern oder Maschinen bei der Interpretation menschlicher Emotionen und affektiver Zustände zu helfen, indem sie nonverbale Kommunikationsformen wie Mimik, Satzbau, Sprachgebrauch und mehr untersuchen.

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Stimmungsanalyse mit NLP

Künstliche Intelligenz hält zunehmend Einzug in unser tägliches Leben. Vom Google Assistant bis zu Apples Siri können wir mit Computern, Smartphones und anderen Geräten interagieren und kommunizieren, als wären sie Menschen.

Ein Computer konnte bisher einfache Fragen beantworten und darauf reagieren, aber die jüngsten Innovationen ermöglichen es auch, menschliche Gefühle zu lernen, zu interpretieren und zu verstehen.
Eine der neuesten Anwendungen der künstlichen Intelligenz ist die Stimmungsanalyse mittels natürlicher Sprachverarbeitung (NLP).

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Gesichtserkennungstechnologien

In den letzten Jahren haben biometrische Tools wie Gesichtserkennungstechnologien einige bahnbrechende Innovationen hervorgebracht. Von der Entsperrung Ihres Mobiltelefons über die automatische Markierung von Fotos bis hin zur Diagnose von Patienten mit genetischen Erkrankungen – die Möglichkeiten scheinen fast endlos zu sein.

Das Marktforschungsunternehmen Markets and Market geht davon aus, dass der weltweite Markt für Gesichtserkennung bis 2025 einen Wert von 8,5 Mrd. USD erreichen wird. Der Erfolg all dieser Gesichtserkennungstools hängt jedoch weitgehend von adequaten Trainingsdaten ab. In diesem Szenario ist es umso besser, je umfangreicher und umfassender die Daten sind.

Doch bevor wir zu sehr ins Detail gehen, sollten wir den Begriff zunächst definieren.

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