Die Auswahl des richtigen KI-Modells

Die Popularität von KI-Systemen (Künstliche Intelligenz) wächst sprunghaft an. Unternehmen auf der ganzen Welt beginnen zu verstehen, wie sie von diesen Systemen profitieren können, aber die künstliche Intelligenz ist noch nicht so weit, dass man sie einfach aus der Schachtel nehmen und erwarten kann, dass sie funktioniert. KI-Systeme erfordern Training, und genau hier kommen KI-Modelle ins Spiel.

Ein „KI-Modell“ ist ein Algorithmus, der mit den Daten und Eingaben eines menschlichen Experten gefüttert wird. Das Modell wird auf seine Genauigkeit hin bewertet, indem die Ergebnisse, die es liefert, mit den vom menschlichen Experten getroffenen Entscheidungen verglichen werden. Dazu muss der Algorithmus oft eine beträchtliche Datenmenge überprüfen. Darüber hinaus ist das Modell durch den Zugriff auf Daten aus mehreren Quellen besser in der Lage, Muster zu finden, die es zur weiteren Rationalisierung seiner Analyse verwenden kann. Das Modell versucht, den Entscheidungsprozess eines Expertenteams mit Zugriff auf die gleichen Daten zu replizieren.

Künstliche Intelligenz in Deutschland

Künstliche Intelligenz verändert die Welt. Das steht fest. Selbstlernende Algorithmen werden heute auf der ganzen Welt entwickelt und immer mehr Volkswirtschaften setzen auf eine Förderung der KI-Entwicklung im eigenen Land. Maschinelles Lernen nützt der Menschheit auf dem ganzen Globus – einzelne Staaten profitieren davon. Aber wie steht es um die Künstliche Intelligenz in Deutschland? Ist die deutsche Entwicklung der KI international wettbewerbsfähig? Und wie sieht es mit staatlichen Förderungen aus?

Arten und Bedeutung von KI-Trainingsdaten

1997 war ein entscheidendes Jahr in der Welt der künstlichen Intelligenz (KI), denn zum ersten Mal gelang es einer Maschine, einen Weltmeister im Schach zu besiegen. Deep Blue war ein IBM Supercomputer und hatte, nach der 4:2-Niederlage gegen Garry Kasparov in 1996 dazugelernt und sich verbessert, um ihn 1997 schließlich nach einer erbitterten Schlacht zu schlagen.

Maschinelles Lernen und KI verwenden komplizierte Algorithmen, um Informationen zu verarbeiten und zu lernen. Diese Algorithmen imitieren das menschliche Gehirn und genau wie ein menschliches Kind lernt können sie auch durch Daten und Erfahrung gelehrt werden.

SEO & KI: Mit automatisch geschriebenen Texten an die Google-Spitze?

Es ist der Traum für alle Webseitenbetreiber*innen. Ein Keyword in einen Computer eingeben und der schreibt dann in Sekunden so viele passende SEO-Texte, wie sie brauchen. Aber wie weit sind künstliche Intelligenzen (KI) wirklich, wenn es ums Schreiben geht? Können sie perfekte, suchmaschinenoptimierte Texte verfassen?

Was bringt Künstliche Intelligenz (KI) der Umwelt? – 7 verblüffende Einblicke

Retten KI-gesteuerte Autos die Straßen vor dem Verkehrskollaps? Hilft Künstliche Intelligenz ressourcenschonender zu leben? Wird Energieversorgung durch Künstliche Intelligenz zum Kinderspiel? Wir gewähren 7 Einblicke zu KI und Umwelt.

Einsatzgebiete von Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing (NLP) bedeutet die maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache. NLP ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Der Mensch kommt im Alltag immer häufiger damit in Berührung – er kommuniziert mit Maschinen – sei es mit Alexa Zuhause, mit OK Google im Smartphone oder bei einem Anruf im Kunden-Support. Und die Einsatzgebiete von NLP werden immer größer.

Realistische Trainingsdaten für Maschinelles Lernen

Daten sind die Grundlage für das Training von Algorithmen. Je realistischer die Daten, umso besser die Ergebnisse. Denn Künstliche Intelligenz beruht auf genauen und zuverlässigen Informationen im Training seiner Algorithmen. Das ist eigentlich selbstverständlich, wird aber oft übersehen. Realistisch sind die Trainingsdaten dann, wenn sie die Daten widerspiegeln, die das KI-System im echten Einsatz aufnimmt. Unrealistische Datensätze behindern das Maschinelle Lernen und führen zu teuren Fehlinterpretationen.

Bildannotation und künstliche Intelligenz

Von künstlicher Intelligenz hat wohl jeder schon einmal gehört. Der Begriff Bildannotation dagegen kommt seltener vor. Unter einer Bildannotation versteht man die Zuordnung von Informationen zu einem Bild. Den Inhalt von Bildern zu erkennen ist ein wichtiger Faktor vieler automatisierter Vorgänge. Damit Maschinen die Bedeutung von Bildern und einzelnen Bildbestandteilen erfassen, ist künstliche Intelligenz erforderlich, bei der eine menschenähnliche Analyse von Bildern simuliert wird. Um das zu erreichen, bedarf es unzähliger Trainingsdaten bzw. Input von Menschen.