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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Tagebuchstudien – wertvolle Insights für das Marketing

Echte Wahrheiten stehen nur in Tagebüchern. Die moderne Marktforschung macht sich diese alte Weisheit zunutze. Ein Tagebuch, das sich auf den Gebrauch eines Geräts, einer App oder einer Software bezieht, liefert wertvolle Insights für das Marketing. Wie funktionieren Tagebuchstudien und was macht sie so erfolgreich?

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.

Objekterkennung und -Segmentierung

In den letzten Jahren hat sich die Entwicklung im Bereich der Objekterkennung und -segmentierung erheblich beschleunigt. Heute können intelligente Algorithmen unzählige einzelne Objekte in einem Video oder einem Bild finden und klassifizieren. Obwohl dies für Maschinen anfänglich unglaublich schwierig war, gehört es heute zum Alltag.

Sowohl die Objekterkennung als auch die -segmentierung werden durch künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) unterstützt. In diesem Szenario können Convolutional Neural Networks (zu dt. „faltendes neuronales Netzwerk“) die Klasse, zu der jedes Objekt in einem Bild gehört, lokalisieren und identifizieren.

Es hat sich auch zu weit mehr als einem intelligenten Algorithmus entwickelt, der Objekte, auf in einer Datenbank gespeicherten Fotos, erkennen kann. Der Algorithmus kann heute auch Objekte in Echtzeit finden und klassifizieren, um Technologien wie selbstfahrende autonome Fahrzeuge und mehr zu ermöglichen.

Konzepttests: Ideen auf dem Prüfstand

Wie stark oder schwach ist eine Idee? Schon vor der Entwicklung neuer Produkte und Marketingkampagnen geben Konzepttests aussagekräftige Daten über die Erfolgsaussichten. Konzepttests verhindern Misserfolge schon im Vorfeld.

Warum Konzepttests?

Ob klassische Werbekampagne oder Online-Marketing mit Content-Strategie und Suchmaschinenoptimierung: Jedes Projekt birgt Risiken. Die Gefahr eines Flops ist kostspielig. Deshalb ist es grundsätzlich vernünftig, die realen Aussichten einer Produkteinführung oder Kampagne frühzeitig zu testen. Genau hier setzen Konzepttests an. Sie testen die grundlegende Projektidee.

Wie Künstliche Intelligenz Systeme trainiert werden

Wenn die meisten Menschen über künstliche Intelligenz (KI) nachdenken, stellen sie sich zwei mögliche Zukunftsvisionen vor. Eine positive Zukunft, in der selbstfahrende Autos uns bei der Navigation auf unseren Straßen helfen und Roboter uns bei der Instandhaltung unserer Häuser unterstützen. Oder eine eher negative, in der Maschinen uns die Arbeitsplätze wegnehmen.

Glücklicherweise sieht es so aus, als müssten wir uns um die negative Vision keine Sorgen machen. KI-Systeme werden den Menschen in der Arbeitswelt nicht ersetzen, sondern vielmehr als unschätzbare Helfer an seiner Seite existieren. Während selbstfahrende Autos auf dem besten Weg sind, Realität zu werden, warten einige unserer anderen grandiosen Ziele für die KI noch auf ihre Verwirklichung, doch bis es soweit ist, muss noch einiges getan werden.

Wie die Gesichtserkennung funktioniert

Die Gesichtserkennungstechnologie hat in den letzten Jahren einen langen Weg zurückgelegt. Von der Entsperrung Ihres iPhones durch Scannen Ihres Gesichts bis hin zur automatischen Markierung von Fotos sind die meisten von uns schon damit in Berührung gekommen und haben auf die eine oder andere Weise davon profitiert.

Aber es gibt noch viel mehr, was wir mit der Technologie machen können, als nur Gesichter zu erkennen. Zum Beispiel kann es als Werkzeug im Marketing eingesetzt werden, um den Verkauf und die Kundenerfahrung zu verbessern. Oder Sie können diese Technologie in Büros nutzen, um die Anwesenheit von Mitarbeitern zu markieren oder automatisch Zugang zu sicheren Bereichen zu gewähren.

Aber bevor wir an dieser Stelle bereits zu weit vorausgreifen, lassen Sie uns den Begriff „Gesichtserkennung“ definieren.

Die Entwicklung der Gesichtserkennungstechnologie und die Rolle adequater Trainingsdaten

Die Gesichtserkennung ist eine Technologie, die zur Identifizierung von Personen anhand ihrer Gesichter verwendet wird und stellt eine Art der biometrischen Software dar. Sie wird häufig in Sicherheitsumgebungen eingesetzt, hat aber auch andere Verwendungszwecke, z. B. in sozialen Medien und beim Foto-Tagging.

Damit eine Künstliche Intelligenz (KI) in der Lage ist, eine Person anhand ihres Gesichts zu erkennen, müssen ihr genügend Trainingsdaten vorgelegt werden, d. h. Daten, die der KI beibringt, Menschen anhand ihrer Gesichter zu erkennen. Die Trainingsdaten müssen genau sein, und sie müssen umfassend genug sein, um eine große Vielfalt an Beispielen zu liefern.