Hier ist ein sorgfältig geschriebener Artikel über künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning. Der Artikel vergleicht und kontrastiert sie, indem er die folgenden Fragen beantwortet:
- Was ist maschinelles Lernen?
- Was ist künstliche Intelligenz (KI)?
- Was ist Deep Learning?
- Ist Deep Learning eine Art künstliche Intelligenz?
- Was sollte ich zuerst studieren, KI oder maschinelles Lernen?
Dieser Artikel wird Ihnen helfen, all diese Fragen zu beantworten.
Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning sind Spitzentechnologien, die es Unternehmen ermöglichen, zukünftige Apps und Roboter zu entwickeln. Daher suchen Unternehmen nach qualifizierten Personen in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Deep Learning, um Lösungen zu entwickeln, die sie von der Konkurrenz abheben. Sehen wir uns diese also kritischer an.
Was ist künstliche Intelligenz (KI)?
Der Prozess der Herstellung intelligenter, menschenähnlicher Roboter wird als künstliche Intelligenz bezeichnet. Von KI gesteuerte Maschinen streben danach, wie Menschen zu denken und sich zu verhalten. Maschinelle Intelligenz wird durch die Analyse und Umwandlung von Daten in ihrem System gewonnen. Die meisten Roboter mit künstlicher Intelligenz versuchen, komplizierte Probleme wie Innovationen im Gesundheitswesen, sicheres Fahren, nachhaltige Energie und Tierschutz zu lösen.
Künstliche Intelligenz ist ein Überbegriff, der unter anderem Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen, Deep Learning, maschinelles Sehen und Roboter umfasst. Erfahren Sie in diesem Artikel mehr über die wichtigsten Programmiersprachen für die KI-Entwicklung.
Deep Learning erstellt erfolgreiche Modelle unter Verwendung riesiger Datenmengen, während maschinelles Lernen eine Untergruppe der KI ist, mit der Sie KI-basierte Anwendungen erstellen können.
Beispielsweise ist der intelligente Lautsprecher Echo von Amazon ein KI-gesteuertes Gerät, das natürliche Sprachverarbeitung nutzt, um die Sprachanweisungen der Kunden in ein maschinenlesbares Format umzuwandeln. Alexa, eine Sprachbenutzeroberfläche, wird von Amazon Echo verwendet, um Benutzeranfragen zu beantworten und eine positive Sprachausgabe bereitzustellen.
Die Vorteile künstlicher Intelligenz
- Weniger menschliche Fehler
Einer der wesentlichen Vorteile von KI ist ihre Fähigkeit, Fehler zu reduzieren und gleichzeitig Genauigkeit und Präzision drastisch zu erhöhen. Die Entscheidungen der KI in jeder Phase werden durch zuvor erhaltene Informationen und einen bestimmten Satz von Algorithmen bestimmt. Daher können diese Fehler vermieden werden, wenn sie richtig codiert sind.
- Es gibt keine Risiken.
Ein weiterer bedeutender Vorteil von KI ist, dass Menschen zahlreiche Gefahren vermeiden können, indem sie diese an KI-Roboter delegieren. Ob beim Entschärfen einer Bombe, bei Reisen ins All oder bei der Erkundung der tiefsten Teile des Ozeans – Roboter mit Metallkörpern sind von Natur aus robust und können feindlichen Umgebungen standhalten. Darüber hinaus können sie korrekte Arbeit mit höherer Verantwortung leisten und sind nicht so schnell abgenutzt.
- Verfügbarkeit rund um die Uhr
Viele Studien zeigen, dass Menschen täglich nur etwa 3 bis 4 Stunden produktiv sind. Auch Menschen brauchen Pausen und Freizeit, um ihr Berufs- und Privatleben in Einklang zu bringen. KI kann jedoch unbegrenzt ohne Pause funktionieren. Sie denken viel schneller als Menschen und können mehrere Aufgaben gleichzeitig mit hoher Genauigkeit erledigen. Mithilfe von KI-Algorithmen können sie sogar mühsame, sich wiederholende Aufgaben erledigen.
- Digitaler Support
Einige der technologisch fortschrittlichsten Unternehmen interagieren mit Kunden über digitale Assistenten und machen so menschliche Arbeitskräfte überflüssig. Viele Websites setzen digitale Assistenten ein, um von Benutzern angefordertes Material anzubieten. Wir können mit ihnen über unsere Suche sprechen. Einige Chatbots sind so konzipiert, dass wir nicht feststellen können, ob wir mit einer Person oder einem Chatbot sprechen.
Wir wissen, dass Unternehmen ein Kundenserviceteam haben, das sich um die Fragen und Probleme der Kunden kümmern muss. Unternehmen können KI verwenden, um einen Chatbot oder Sprachbot zu erstellen, der alle Kundenanfragen beantworten kann.
- Innovationen
In fast jeder Branche ist KI die treibende Kraft hinter mehreren Fortschritten, die Menschen dabei helfen werden, den Großteil der schwierigen Probleme zu bewältigen.
Beispielsweise haben jüngste Durchbrüche in der KI-basierten Technologie es Ärzten ermöglicht, Brustkrebs in einem früheren Stadium zu diagnostizieren.
- Objektive Entscheidungen
Menschen werden von Emotionen getrieben, ob es uns gefällt oder nicht. KI hingegen ist emotionslos und in ihrer Herangehensweise sehr realistisch und vernünftig. Ein wesentlicher Vorteil der künstlichen Intelligenz ist daher, dass sie frei von Vorurteilen ist, was zu genaueren Entscheidungen führt.
- Arbeit an sich wiederholenden Aufgaben
Im Rahmen unserer täglichen Arbeit erledigen wir viele sich wiederholende Aufgaben, wie z. B. das Überprüfen von Papieren auf Fehler und das Versenden von Dankeskarten. Möglicherweise können wir künstliche Intelligenz einsetzen, um diese alltäglichen Aufgaben effektiv zu automatisieren und möglicherweise „langweilige“ Arbeiten für Einzelpersonen zu übernehmen, sodass sie mehr Zeit für mehr Kreativität haben.
- Anwendungen für den Alltag
Unser tägliches Leben ist heute vollständig von Mobilgeräten und dem Internet abhängig. Wir verwenden Programme wie Google Maps, Alexa, Siri, Cortana unter Windows, OK Google, machen Selfies, tätigen Anrufe, reagieren auf E-Mails usw. Mithilfe verschiedener KI-basierter Methoden können wir auch das heutige und das kommende Wetter vorhersagen.
- KI in gefährlichen Situationen
Dies ist ein Vorteil der künstlichen Intelligenz. Wir können viele schädliche Einschränkungen überwinden, denen Menschen ausgesetzt sind, indem wir einen KI-Roboter entwickeln, der riskante Aufgaben für uns übernehmen kann. Darüber hinaus kann er bei jeder Natur- oder künstlichen Katastrophe effektiv eingesetzt werden, beispielsweise bei Reisen zum Mars, beim Entschärfen einer Bombe, bei der Erforschung der tiefsten Regionen der Ozeane oder beim Abbau von Kohle und Öl.
Es gibt vier Arten künstlicher Intelligenz.
Maschinen, die reagieren
Reaktive Maschinen verwenden Eingaben, um Ausgaben zu erzeugen, speichern aber keine Lernfunktionen und führen diese auch nicht aus. Diese Geräte haben keinen Speicher und sind auf Eingaben angewiesen, um Ausgaben zu erzeugen. Beispiele hierfür sind Computerschachprogramme, die Empfehlungsmaschine von Netflix und Spamfilter.
Speicherprobleme
Maschinen mit begrenztem Speicher behalten Daten im Laufe der Zeit und verwenden diese Daten, um Vorhersagen zu erstellen. Basierend auf Eingabedaten generieren diese Maschinen Vorhersagemodelle. In Ermangelung neuer Daten aktualisiert die KI-Umgebung in Maschinen mit begrenztem Speicher das vorherige Vorhersagemodell. Selbstfahrende Autos sind ein Beispiel dafür.
Mentaltheorie
Derzeit gibt es keine Anwendung der Theory of Mind. Als Anwendung der Theory of Mind würde Google Maps auf eine empfindungsfähige Art und Weise reagieren. Wenn beispielsweise ein verärgerter Benutzer nach Anweisungen fragt, antwortet die App mit „Bitte beruhigen Sie sich“, bevor sie die Anweisungen liefert.
Selbstbewusst
Derzeit gibt es keine selbstbewussten KI-gesteuerten Maschinen. Es wird noch einige Jahre dauern, bis wir Roboter erschaffen, die wie Menschen denken und sich verhalten. Ein selbstbewusstes KI-System kann auf seine Daten zugreifen und sie verstehen. Diese Art von KI wird eine exakte Kopie des menschlichen Intellekts sein.
Was ist maschinelles Lernen?
Beim maschinellen Lernen werden statistische Algorithmen eingesetzt, um auf Grundlage früherer Erkenntnisse und Entdeckungen prädiktive Modelle zu erstellen. Anwendungen für maschinelles Lernen verarbeiten große Datenmengen und lernen aus Fehlern, um eine starke Datenbank aufzubauen.
Ein Chatbot, der bestehende und potenzielle Kunden online unterstützt, ist ein gängiges Beispiel für maschinelles Lernen. Wenn ein Benutzer eine Abfrage in einen Chatbot eingibt, erkennt der Chatbot das Schlüsselwort und durchsucht die Datenbank nach der Antwort.
Was sind die Vorteile von maschinellem Lernen?
Maschinelles Lernen kann in einer Reihe von kommerziellen Vorgängen eingesetzt werden. Beispiele für Anwendungsfälle sind:
Deep Learning kann für Data Mining verwendet werden, um wertvolle Informationen aus riesigen Datensätzen zu sammeln. Beispielsweise kann ein Datenwissenschaftler diese Informationen verwenden, um neue Verbraucher zu finden, Trends vorherzusehen und Unternehmensprozesse zu verbessern.
Maschinelles Lernen und Datenwissenschaft können zukünftige Ereignisse, Trends und Verbraucherverhalten vorhersagen. Diese Prognosen können Unternehmen dabei helfen, besser zu entscheiden, wo sie Ressourcen einsetzen und wie sie auf Marktentwicklungen reagieren sollen.
Maschinelles Lernen kann betrügerisches Verhalten bei Finanztransaktionen erkennen. Daher wird das Erkennen und Bekämpfen von Betrug und anfälligen Systemdatenpunkten immer wichtiger, da die Welt immer mehr digitale Transaktionen durchführt.
Kundensegmentierung:
Anhand demografischer Informationen und Kaufverhalten kann maschinelles Lernen Kundenuntergruppen bilden. Unternehmen können diese Informationen verwenden, um gezielte Marketingkampagnen zu erstellen und den Kundenservice zu verbessern, indem sie KI-Chatbots oder Spracherkennung für Kundenanrufe einsetzen.
Webseitenoptimierung:
Maschinelles Lernen kann das Ranking von Webseiten in Suchmaschinen verbessern. Es kann auch die Seitenaktivität messen und entscheiden, welches Material für die Betrachter am interessantesten ist. Diese Datenanalyse kann die Präsentation und das Design von Webseiten verbessern und gleichzeitig den Site-Verkehr erhöhen.
Produktempfehlungen:
Maschinelles Lernen kann Verbrauchern Artikel anhand von Kaufhistorie und Präferenzindikatoren vorschlagen. Infolgedessen können Unternehmen beginnen, durch die Bereitstellung personalisierter Vorschläge ihre Umsätze und die Kundentreue zu steigern.
Marketing:
Maschinelles Lernen kann die Genauigkeit von Marketingprognosen in Echtzeit verbessern, z. B. welche Verbraucher am wahrscheinlichsten ein Produkt kaufen oder auf eine Kampagne reagieren. Es kann auch verwendet werden, um Verbraucherpräferenzen und Trends zu erkennen.
Maschinelles Lernen kann bei Finanzprognosen und Risikoanalysen helfen. Ein besseres Verständnis der finanziellen Risiken kann Organisationen dabei helfen, bessere Entscheidungen darüber zu treffen, wo sie ihr Geld ausgeben und wie sie ihr Vermögen erhalten. Darüber hinaus können Empfehlungsmaschinen erkennen, welche Trends am wahrscheinlichsten eintreten.
Gesundheitswesen:
Maschinelles Lernen kann Krebszellen erkennen oder Herzprobleme vorhersagen. Es kann auch für maßgeschneiderte Medizin verwendet werden, wozu auch die Personalisierung von Therapien auf der Grundlage der genetischen Zusammensetzung eines Patienten gehört. In Verbindung mit Automatisierung könnte dies Menschen ermöglichen, ihre Krankheiten rund um die Uhr durch medizinische Anwendungen zu beurteilen.
Bildung:
Maschinelles Lernen kann Bildungsergebnisse verbessern, indem es den Unterricht auf jeden Schüler individuell zuschneidet. Es kann auch verwendet werden, um Betrug und Plagiate von Auszubildenden zu erkennen.
Einzelhandel:
Maschinelles Lernen kann Bestandsverwaltung und Preisgestaltung verbessern. Es kann auch verwendet werden, um Kundenpräferenzen zu erkennen und Artikel vorzuschlagen.
Transport:
Maschinelles Lernen kann für Verkehrsvorhersagen, Routenplanung und Fahrzeugroutenplanung verwendet werden. Unternehmen können Zeit und Geld bei Transportausgaben sparen, indem sie Verkehrsmuster vorhersagen und Routen optimieren.
Maschinelles Lernen kann Lieferketten rationalisieren, Gerätefehler erkennen und Lagerbestände im Betrieb kontrollieren. Mit diesem Wissen können Unternehmen effektiver arbeiten und Betriebskosten sparen.
Personalwesen:
Maschinelles Lernen kann die Fluktuationsrate von Mitarbeitern vorhersagen und leistungsstarke Mitarbeiter identifizieren. Es kann auch Schulungsprogramme für Mitarbeiter erstellen und geeignete Rekrutierungskandidaten entdecken.
Welche Arten des maschinellen Lernens gibt es?
Maschinelles Lernen wird in drei Typen eingeteilt.
Lernen unter Aufsicht
Beim überwachten Lernen werden trainierte Modelle für maschinelles Lernen aus gekennzeichneten Daten erstellt. Vorhandene Sammlungen von Eingabedaten und Ausgabeantworten werden verwendet, um Klassifizierungs- und Trainingsmodelle im überwachten Lernen zu entwickeln.
Logistische Regression, lineare Regression, naive Bayes-Algorithmen, Entscheidungsbäume und Support Vector Machines sind alles Beispiele für Methoden des überwachten maschinellen Lernens. Diese Methoden tragen zur Entwicklung von Anwendungen zur Bildkategorisierung, Betrugserkennung und Spamfilterung bei.
Lernen ohne Aufsicht
Unüberwachtes Lernen ist eine Untergruppe des maschinellen Lernens, bei der Modelle an einem nicht gekennzeichneten Datensatz trainiert werden und dann ohne Aufsicht damit arbeiten dürfen.
Hierarchisches Clustering, Anomalieerkennung und K-Means-Clustering sind alles Beispiele für Techniken des unüberwachten maschinellen Lernens – diese Algorithmen helfen unter anderem bei der Entwicklung von Empfehlungssystemen und Anwendungen zur Betrugserkennung.
Lernen durch Verstärkung
Der Prozess des Lernens durch Versuch und Irrtum wird als Verstärkungslernen bezeichnet. Um Modelle für maschinelles Lernen zu konstruieren, verwendet verstärktes Lernen einen Belohnungs- und Bestrafungsmechanismus. Die Auseinandersetzung mit den Daten ist explorativ, wobei wirksame Aktionen durch kritisches Feedback generiert werden.
Q-Learning und Deep Q-Learning von neuronalen Netzwerken sind zwei gängige Beispiele für Algorithmen für verstärktes Lernen. Diese Methoden werden in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter Multiagentensysteme, Spieltheorie, Kontrolltheorie, simulationsbasierte Optimierung und Schwarmintelligenz.
Was ist Deep Learning?
Beim Deep Learning werden Algorithmen entwickelt, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind. Wie das menschliche Gehirn konstruiert Deep Learning neuronale Netzwerke, die Eingaben über viele Ebenen filtern.
Google Translate beispielsweise verwendet ein riesiges neuronales Netzwerk namens Google Neural Machine Translation oder GNMT. GNMT verwendet ein Encoder-Decoder-Modell und eine Transformer-Architektur, um eine einzelne Sprache in ein maschinenlesbares Format zu konvertieren und eine Übersetzungsausgabe bereitzustellen.
Welche vielen Formen der Deep-Learning-Netzwerkarchitektur gibt es?
Die Architektur von Deep-Learning-Netzwerken wird in drei Kategorien eingeteilt.
Neuronales Netzwerk mit Faltung
Das Convolutional Neural Network (CNN) ist ein Deep-Learning-System, das Gewichtungen/Verzerrungen verwendet, um eingehende Bilder oder Daten zu klassifizieren. Dieser Algorithmus wurde von der Anatomie des visuellen Kortex des menschlichen Gehirns inspiriert. CNN ist eine beliebte Technik zur Gesichtserkennung.
Neuronales Netzwerk mit rekurrenten Verbindungen
Basierend auf früheren Daten erstellt das rekurrente neuronale Netzwerk sequentielle Modelle. Jede Sequenz hat eine Erinnerung an frühere Ausgaben, die es mit den aktuellsten Eingaben mischt, um das beste Ergebnis zu erzielen. Das rekurrente neuronale Netzwerk wird beispielsweise in der Sprachsuche von Google verwendet.
Rekursives neuronales Netzwerk
Das rekursive neuronale Netzwerk verwendet eine baumartige Topologie, um Eingaben im Zeitverlauf zu analysieren. Darüber hinaus erstellt das RNN-Netzwerk Vorhersagemodelle, die zum Sequenzieren von Daten verwendet werden können, um nützliche Ergebnisse zu erzielen. Große Datenmengen werden in kleine Hierarchien zerlegt, die verbundene Datensätze durch baumartige Topologien kennzeichnen.
Die wichtigsten Vorteile von Deep Learning gegenüber herkömmlichen ML-Modellen
Wir haben bereits darüber gesprochen, dass Deep Learning skalierbarer ist als traditionelles maschinelles Lernen. Dies schafft ein enormes Potenzial für Unternehmen, die Technologie zur Entwicklung hochleistungsfähiger Ergebnisse einsetzen. Laut Forschungsunternehmen wird erwartet, dass Data Mining, Sentiment Analytics, Empfehlungen und Personalisierung die Deep-Learning-Branche bis 2028 auf über 100 Milliarden US-Dollar ankurbeln werden.
Warum ist Deep Learning für zukunftsorientierte Unternehmen zur KI der Wahl geworden? Lassen Sie es uns untersuchen!
- Automatische Merkmalsgenerierung
Deep-Learning-Algorithmen können aus einer kleinen Sammlung von Merkmalen im Trainingsdatensatz neue Merkmale erzeugen, ohne dass zusätzliche menschliche Interaktion erforderlich ist. Deep Learning kann daher komplizierte Aufgaben ausführen, die häufig umfangreiches Feature-Engineering erfordern.
Dies bedeutet für Unternehmen schnellere Anwendungs- oder Technologieeinführungen mit höherer Genauigkeit.
- Effektiv mit unstrukturierten Daten
Eine der attraktivsten Funktionen von Deep Learning ist die Fähigkeit, mit unstrukturierten Daten umzugehen. Dies ist in der Wirtschaft besonders wichtig, da die meisten Unternehmensdaten unstrukturiert sind. Text, Bilder und Sprache sind gängige Datenformate für Unternehmen. Da typische ML-Systeme unstrukturierte Daten nicht lesen können, müssen diese Informationen ausgelesen werden. Hier liegt das Potenzial von Deep Learning.
- Verbesserte Fähigkeiten zum Selbstlernen
Die mehreren Schichten tiefer neuronaler Netzwerke helfen Modellen, komplexe Merkmale zu erlernen und gleichzeitig komplexe Funktionen auszuführen. Bei Aufgaben zur maschinellen Wahrnehmung unstrukturierter Datensätze übertrifft es das maschinelle Lernen (die Fähigkeit, Eingaben wie Bilder, Töne und Videos wie ein Mensch zu verstehen).
Dies liegt daran, dass Deep-Learning-Algorithmen letztendlich aus ihren eigenen Fehlern lernen können. Dadurch können sie die Genauigkeit ihrer Vorhersagen/Ausgaben überprüfen und bei Bedarf Verbesserungen vornehmen. Klassische Machine-Learning-Algorithmen erfordern menschliche Eingaben, um die Genauigkeit zu beurteilen.
- Kompatibilität mit parallelen und verteilten Algorithmen
Es kann Tage dauern, bis ein typisches neuronales Netzwerk oder Deep-Learning-Modell die Parameter lernt, die das Modell definieren. Parallele und verteilte Techniken beschleunigen das Training von Deep-Learning-Modellen. Zum Trainieren von Modellen können lokales Training (eine Maschine) oder GPUs verwendet werden.
Aufgrund der schieren Menge an Trainingsdatensätzen kann die Speicherung auf einer einzelnen Maschine unpraktisch sein. Datenparallelität hilft hier. Daten oder das Modell auf mehreren Arbeitsstationen verbessern das Training.
Parallele und verteilte Strategien skalieren das Training von Deep-Learning-Modellen. Auf einem einzelnen Computer kann das Trainieren eines Modells bis zu 10 Tage dauern. Parallele Algorithmen können auf mehrere Systeme/Computer verteilt werden, um in weniger als einem Tag trainiert zu werden. Abhängig von Ihrem Trainingsdatensatz und der GPU-Verarbeitungskapazität benötigen Sie möglicherweise zwei bis 20 Computer, um an einem Tag fertig zu werden.
- Kosteneffizienz
Das Training von Deep-Learning-Modellen kann zwar kostspielig sein, doch nach dem Training können sie Unternehmen dabei helfen, unnötige Ausgaben zu reduzieren. Die Kosten einer falschen Prognose oder eines Produktfehlers sind in Unternehmen wie der Herstellung von Lösungen, der Beratung und sogar im Einzelhandel enorm. Sie übersteigen jedoch oft die Kosten für die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen.
Deep-Learning-Algorithmen können Abweichungen zwischen Lernmerkmalen berücksichtigen, um die Fehlerquote über Branchen und vertikale Bereiche hinweg drastisch zu senken. Dies wird besonders deutlich, wenn man die Grenzen traditioneller Modelle des maschinellen Lernens mit Deep-Learning-Techniken vergleicht.
- Erweiterte Analysen
Deep Learning kann bessere und effektivere Verarbeitungsmodelle liefern, wenn es in der Datenwissenschaft angewendet wird. Seine Fähigkeit zum unüberwachten Lernen fördert eine kontinuierliche Verbesserung der Genauigkeit und der Ergebnisse. Außerdem liefert es Datenwissenschaftlern zuverlässigere und prägnantere Analyseergebnisse.
Die meisten heutigen Prognosesoftwares basieren auf dieser Technik und ihre Anwendungen reichen von Marketing über Vertrieb, Personalwesen, Finanzen und mehr. Beispielsweise wird wahrscheinlich ein tiefes neuronales Netzwerk in einem Tool zur Finanzprognose verwendet. Ebenso erstellen intelligente Automatisierungspakete für Vertrieb und Marketing mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen Vorhersagen auf der Grundlage vergangener Daten.
- Flexibilität
Deep Learning ist außergewöhnlich skalierbar, da es große Datenmengen analysieren und eine große Anzahl von Berechnungen kosten- und zeiteffizient ausführen kann. Dies wirkt sich direkt auf die Produktivität (schnellere Bereitstellung/Rollouts) sowie auf Modularität und Portabilität aus.
Beispielsweise können Sie mit der KI-Plattformvorhersage von Google Cloud Ihr tiefes neuronales Netzwerk in der Cloud erweitern. So können Sie neben einer verbesserten Modellorganisation und Versionierung auch die Batch-Vorhersage mithilfe der Cloud-Infrastruktur von Google erweitern. Dies erhöht dann die Effizienz, indem die Anzahl der verwendeten Knoten je nach Anforderungsverkehr skaliert wird. Deep Learning vs. maschinelles Lernen vs. künstliche Intelligenz
Zusammenfassung
Deep Learning und maschinelles Lernen sind Unterkategorien der künstlichen Intelligenz (KI), dem Oberbegriff. Jede dieser Technologien hat das Potenzial, intelligente Anwendungen zu generieren. Daher können maschinelles Lernen, Deep Learning und künstliche Intelligenz von Unternehmen für verschiedene Projekte eingesetzt werden.
Bevor Sie jedoch die richtige Technologie auswählen und die richtigen Personen einstellen, bewerten Sie die Projektgröße und die dem Unternehmen zur Verfügung stehenden Ressourcen.
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FAQs
Was ist KI?
Künstliche Intelligenz simuliert den menschlichen Intellekt auf Computern. Expertensysteme, NLP, Spracherkennung und maschinelles Sehen sind KI-Anwendungen.
Funktioniert KI heute gut?
Mit der wachsenden Begeisterung für KI haben die Hersteller sich beeilt, zu zeigen, wie sie KI einsetzen. KI ist oft einfach nur maschinelles Lernen. Das Schreiben und Trainieren von Algorithmen für maschinelles Lernen in der KI erfordert spezielle Hardware und Software. Python, R und Java sind bekannte KI-Programmiersprachen.
Was ist die beste Sprache für maschinelles Lernen?
Python, R, LISP, Java und JavaScript sind beliebte Programmiersprachen für maschinelles Lernen.
Wo kommt Deep Learning ins Spiel?
Deep Learning wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter in der medizinischen Forschung und beim autonomen Fahren. Beispielsweise wird es verwendet, um Fahrern bei der Diagnose lebensbedrohlicher Erkrankungen wie Krebs zu helfen, indem Bildgebungssoftware entwickelt und Verkehrssignale erkannt werden.
Ist KI einfach zu verstehen?
Angenommen, Sie sind gut in Arithmetik und verfügen über hervorragende Fähigkeiten zur Problemlösung und zum kritischen Denken. In diesem Fall ist KI möglicherweise einfach zu beherrschen.
