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

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.

9 Möglichkeiten zur Überwindung oder Verhinderung von 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?

Interoperabilität und die Zukunft des Maschinellen Lernens

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.

7 Ungewöhnliche Anwendungsgebiete für KI

Wenn wir über die wichtigsten Vorteile der künstlichen Intelligenz (KI) sprechen, denken wir an ihre Anwendung in vernetzten Autos, FinTech und im Gesundheitswesen. Während uns intelligente Algorithmen zuerst in Form von Amazon-Produktempfehlungen und persönlichen Assistenten wie Siri begegnet sind, hat sich diese Technologie jedoch zu so viel mehr entwickelt.

Einige Anwendungsfälle im Gesundheitswesen und in der Softwareentwicklung waren gelinde gesagt bahnbrechend. Hin und wieder stoßen wir aber auch auf überraschende Anwendungen für neue Technologien.

Werfen wir einen Blick auf sieben ungewöhnliche Anwendungsgebiete von künstlicher Intelligenz in der Praxis.

Wie man die ML-Entwicklung mit vortrainierten Datenmodellen beschleunigt

Die jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) wie autonome Systeme, Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und prädiktive Analysen werden alle durch maschinelles Lernen (ML) durchgeführt. In diesen Szenarien hilft ML dabei, Daten in der Wertschöpfungskette von der Informationsebene auf die Wissensebene zu bringen.

Die meisten intelligenten Systeme, mit denen Sie heute zu tun haben, wurden wahrscheinlich mit Hilfe des überwachten Lernens entwickelt. Beim überwachten Lernen geht es darum, ML-Modelle von Grund auf zu erstellen. Dieser Ansatz ist jedoch nicht immer der beste. Viele KI- und ML-Projekte scheitern an fehlenden Ressourcen und natürlich an einem Mangel von nützlichen KI-Trainingsdatensätzen.

Überwachtes Lernen erfordert viel Zeit, Geld und erheblichen menschlichen Einsatz, damit es funktioniert. Deshalb ist es für Unternehmen wichtig, praktikable Alternativen zum überwachten Lernen zu finden. Während es viele Jahre lang keine Möglichkeit gab, dieses Problem zu umgehen, haben ML-Ingenieure kürzlich neue Wege zur Optimierung von ML-Modellen gefunden.

Die 5 häufigsten Fehler bei Trainingsdaten und wie man sie vermeidet

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.

Emotionserkennung – Wie Computer unsere Gefühle durchschauen

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.

Künstliche Intelligenz – 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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Anwendungen von Deep Learning für Computer Vision

Bildverarbeitungstechnologien, die auf Deep Learning (DL) basieren, bieten branchenübergreifend einen echten Mehrwert. Solche intelligenten Technologien gibt es schon seit einigen Jahren, aber jetzt werden sie endlich erwachsen und gewinnen an Bedeutung.

In der Tat ist es gerade die Computer Vision, die selbstfahrende Autos überhaupt erst möglich macht. Es gibt jedoch eine Vielzahl von weiteren Möglichkeiten und Anwendungsfällen der Computer Vision, darunter auch die Verbesserung des menschlichen Sehvermögens.

Künstliche Intelligenz zur effizienten Unterstützung bei Übersetzungsarbeiten

Künstliche Intelligenz (KI) wird ein immer wichtigerer Teil unseres Lebens. Ob in unserem Zuhause mit intelligenten Lautsprechern und Automatisierung oder in der Geschäftswelt, ihr Einfluss auf unser Leben ist nicht von der Hand zu weisen.

Doch während die Vorteile der KI auf der Hand liegen, war der Einsatz der Technologie bei der Sprachübersetzung in der Vergangenheit schwierig, wenn nicht gar unmöglich. Sprachübersetzung ist ein Bereich, der schon immer menschliches Eingreifen erfordert hat. Es gibt einfach zu viele Nuancen in der Sprache, als dass eine Maschine sie ohne ein umfangreiches Training, das meist in mühsamer Handarbeit erfolgt, verstehen könnte.

In den letzten Jahren hat sich diese Situation geändert. Mit neueren Fortschritten im Bereich des maschinellen Lernens (ML) und der Entwicklung neuronaler Netze ist diese einst schwierige Aufgabe nun viel leichter zu bewältigen.