Datenqualität und Datenvielfalt bei KI-Modellen

Datenqualität und Datenvielfalt

Es gibt viele Typen und Qualitätsdimensionen von Daten. Diese Eigenschaften tragen zu einem Modell der Künstlichen Intelligenz (KI) bei. Art und Qualität spielen eine große Rolle – aber auch die Vielfalt. Bei den Modellen hängt die Genauigkeit von der Variabilität im Datensatz ab. Je größer die Vielfalt, desto geringer die Verzerrung. Diversität bietet Ihnen mehr Möglichkeiten der Festlegung von Merkmalen in Ihrem Datensatz.

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Datensätze für maschinelles Lernen – eine Einführung

Maschinelles Lernen (ML) ist das Trend-Thema in der Technologiebranche. Das Konzept ML gibt es zwar schon seit Jahrzehnten. Aber Künstliche Intelligenz erobert immer mehr Bereiche – und damit auch das maschinelle Lernen. Internetsuche, E-Mail-Spamfilter, Empfehlungsmaschinen und selbstfahrende Autos kommen ohne maschinelles Lernen nicht aus. Was ist Maschinelles Lernen? Es ist der Prozess, bei dem Computer-Intelligenz mit Datensätzen trainiert wird. Für die Effektivität dieses Prozesses ist es wichtig, eine große Anzahl hochwertiger Datensätze zur Verfügung zu haben. Glücklicherweise gibt es viele Quellen für Datensätze zum maschinellen Lernen, darunter öffentliche Datenbanken und firmeneigene Datensätze.

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Künstliche Intelligenz im Straßenverkehr

AI Road Traffic

Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) hat das Straßenverkehrsmanagement grundlegend verändert. KI kann heute den Fluss von Menschen, Objekten, Fahrzeugen und Gütern an verschiedenen Punkten des Verkehrsnetzes mit großer Genauigkeit vorhersagen und steuern. KI bietet den Bürgern nicht nur einen besseren Service als je zuvor, sondern verhindert auch Unfälle. Zum Beispiel durch die Optimierung des Verkehrsflusses an Kreuzungen und die Verbesserung der Sicherheit in Zeiten, in denen Straßen wegen Bauarbeiten oder anderer Ereignisse gesperrt sind. Darüber hinaus ermöglicht KI dank der Verarbeitung riesiger Datenmengen einen effektiven Massentransport – zum Beispiel mit Ride-Sharing-Diensten. Wie also revolutioniert KI das Straßenverkehrsmanagement?

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Human in the Loop: der Mensch in der Maschine

Human in the Loop ML

Der Mensch in der Maschine – ein Schlagwort, das aus Science-Fiction-Romanen des frühen 20. Jahrhunderts bekannt ist. Worum es bei diesem Begriff im 21. Jahrhundert geht, ist klar: Es geht um Künstliche Intelligenz. Die Entwicklung und das Training von KI erfordern an vielen Stellen das Eingreifen natürlicher Intelligenz: Human in the Loop. In dieser Schleife agiert der Mensch ähnlich wie ein Lehrer.

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5 Wege zur Integration von KI in Ihren E-Commerce Shop

KI E-Commerce

Die andauernde Pandemie hat die Menschen dazu gebracht, immer mehr Produkte online einzukaufen. Dieser Trend hat der E-Commerce-Branche einen rasanten Aufschwung beschert. Während der Pandemie verzeichnete der E-Commerce-Markt ein Wachstum von 50 %.

Und weil sich immer mehr Menschen für E-Commerce-Geschäfte statt für den konventionellen Einzelhandel entscheiden, wird die Integration Künstlicher Intelligenz (KI) für die Effizienzsteigerung immer wichtiger. KI hat viele Vorteile: Förderung der Kundenbindung, Aufdeckung von Betrug, Bindung von Kunden und Verbesserung des Einkaufserlebnisses.

Große Unternehmen setzen KI bereits ein. Hier finden Sie fünf Möglichkeiten, wie Sie KI für den Ausbau Ihres Geschäfts nutzen können.

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KI am Arbeitsplatz und wie sie uns unterstützt

KI am Arbeitsplatz

In den letzten Jahren gab es große Befürchtungen, dass künstliche Intelligenz (KI) alle Menschen am Arbeitsplatz ersetzen wird. Diese Befürchtungen waren jedoch völlig unbegründet und heute arbeiten wir, Seite an Seite mit intelligenten Algorithmen, effizienter und effektiver.

Nach Angaben von IDC werden Unternehmen weltweit in diesem Jahr etwa 656 Milliarden US-Dollar für Zukunftstechnologien ausgeben. Der größte Teil dieses Geldes wird in KI-gestützte Software für Unternehmensanwendungen fließen. Da die meisten von uns in den kommenden Jahren aus der Ferne arbeiten werden, wird sich die Branche auch verstärkt auf die Bewältigung von Herausforderungen in Bezug auf Zusammenarbeit und Produktivität konzentrieren.

Schauen wir uns an, wie KI uns bereits bei der Arbeit unterstützt und die Art und Weise, wie wir Dinge erledigen, verändert.

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Die Zukunft des Marketings ist KI

KI Marketing

Dank der raschen Einführung intelligenter Technologien haben Vermarkter heute Zugang zu einer Fülle von datengestützten Erkenntnissen, die früher unvorstellbar waren. Diese Plattformen helfen ihnen, ihre Zielgruppen besser zu verstehen, und entlasten gleichzeitig die Teammitglieder, so dass sie mehr Zeit darauf verwenden können, Kunden in begeisterte Fans zu verwandeln! Es ist schwer vorstellbar, dass ein Unternehmensbereich mehr von künstlicher Intelligenz profitieren könnte als das Marketing (KI Marketing).

Zu seinen Kernaufgaben gehört es, die Bedürfnisse der Kunden zu verstehen, diese mit den auf dem Markt verfügbaren Produkten und Dienstleistungen abzugleichen und die Menschen davon zu überzeugen, das zu kaufen, was Sie verkaufen möchten.

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9 Möglichkeiten zur Überwindung oder Verhinderung von KI-Bias

KI Bias

Intelligente Algorithmen sind nur so gut wie ihre Trainingsdatensätze. Daher ist es nicht verwunderlich, dass algorithmische Verzerrungen (KI-Bias) immer häufiger auftreten, wenn Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) in Produktion gehen.

KI-Bias ist gefährlich, weil sie leicht zu Fehlentscheidungen mit katastrophalen Folgen führen kann. Ich bin sicher, dass Sie in den Nachrichten Beispiele für KI Bias gesehen haben, wie die Unfähigkeit von KI, Minderheiten zu erkennen usw. Es ist also nicht schwer, sich vorzustellen, dass Unternehmen sich in einem rechtlichen Alptraum wiederfinden.

Wie kann man KI-Bias überwinden oder verhindern?

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Interoperabilität und die Zukunft des Maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen und Interoperabilität

Künstliche Intelligenz (KI) und ihre Untergruppe, das Maschinelle Lernen (ML), sind das Herzstück der Innovation für Unternehmen im digitalen Wandel. Insbesondere ML muss jedoch in hohem Maße interoperabel sein, damit intelligente Technologien wirklich bahnbrechend und innovativ sein können.

Gäbe es keine Interoperabilität, könnte man darauf wetten, dass die KI-Entwicklung begrenzt und nur für Big Tech zugänglich wäre. Denn nur Tech-Giganten haben Zugang zu den notwendigen Ressourcen und vor allem zu den meisten Daten, die ein kontinuierliches und sinnvolles Lernen ermöglichen.

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Google Algorithmen: Einsatz von Künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz in den Algorithmen der Google-Suchmaschine

Der Suchmaschinengigant Google hat sich schon immer darauf konzentriert, die Bedürfnisse seiner Nutzer:innen zu verstehen und darauf zu reagieren. In den letzten Jahren haben wir unzählige Änderungen am Google-Algorithmus erlebt, und es war immer etwas Wichtiges für die Industrie.

Doch während die meisten Änderungen an Googles Algorithmen nicht weltbewegend waren, könnte die aktuelle Entwicklung genau das sein. Die Einführung des neuesten Algorithmus der KI namens MUM ist etwas, das wir noch nie gesehen haben.

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