Realistische Trainingsdaten für Maschinelles Lernen

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.

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Differenzierung und Anwendungen von KI, Machine Learning und Deep Learning

Machine Learning

Beispiele aus der Praxis, prominente Anwendungsfälle und das Potenzial der künstlichen Intelligenz (KI)

Die industrialisierte Welt ist voll von Maschinen, die den Menschen in Stärke und Geschwindigkeit übertreffen. Kräne heben Stahlträger in die Höhe, Motoren lassen Autos unvorstellbare Geschwindigkeiten erreichen und Holzschredder pulverisieren im Handumdrehen ganze Kiefernstämme. Solche Erfindungen replizieren und übertreffen den Menschen bei Aufgaben, die körperliche Anstrengung erfordern. Sie besitzen „künstliche Muskeln“.

Was ist dann künstliche Intelligenz?

Zuallererst können wir uns KI als eine Maschine (d.h. einen Computer) vorstellen, die menschliche kognitive Aufgaben nachbildet. Ein Taschenrechner zum Beispiel verkörpert eine grundlegende KI, für die der Mensch sein Gehirn benutzen muss: Mathematik.

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Bildannotation und künstliche Intelligenz

Bildannotation

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.

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