Hier ist ein sorgf\u00e4ltig geschriebener Artikel \u00fcber k\u00fcnstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning. Der Artikel vergleicht und kontrastiert sie, indem er die folgenden Fragen beantwortet:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Dieser Artikel wird Ihnen helfen, all diese Fragen zu beantworten.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
K\u00fcnstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning sind Spitzentechnologien, die es Unternehmen erm\u00f6glichen, zuk\u00fcnftige Apps und Roboter zu entwickeln. Daher suchen Unternehmen nach qualifizierten Personen in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Deep Learning, um L\u00f6sungen zu entwickeln, die sie von der Konkurrenz abheben. Sehen wir uns diese also kritischer an.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Der Prozess der Herstellung intelligenter, menschen\u00e4hnlicher Roboter wird als k\u00fcnstliche 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 k\u00fcnstlicher Intelligenz versuchen, komplizierte Probleme wie Innovationen im Gesundheitswesen, sicheres Fahren, nachhaltige Energie und Tierschutz zu l\u00f6sen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
K\u00fcnstliche Intelligenz ist ein \u00dcberbegriff, der unter anderem Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache, maschinelles Lernen, Deep Learning, maschinelles Sehen und Roboter umfasst. Erfahren Sie in diesem Artikel mehr \u00fcber die wichtigsten Programmiersprachen f\u00fcr die KI-Entwicklung.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Deep Learning erstellt erfolgreiche Modelle unter Verwendung riesiger Datenmengen, w\u00e4hrend maschinelles Lernen eine Untergruppe der KI ist, mit der Sie KI-basierte Anwendungen erstellen k\u00f6nnen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Beispielsweise ist der intelligente Lautsprecher Echo von Amazon ein KI-gesteuertes Ger\u00e4t, das nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung nutzt, um die Sprachanweisungen der Kunden in ein maschinenlesbares Format umzuwandeln. Alexa, eine Sprachbenutzeroberfl\u00e4che, wird von Amazon Echo verwendet, um Benutzeranfragen zu beantworten und eine positive Sprachausgabe bereitzustellen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Einer der wesentlichen Vorteile von KI ist ihre F\u00e4higkeit, Fehler zu reduzieren und gleichzeitig Genauigkeit und Pr\u00e4zision drastisch zu erh\u00f6hen. Die Entscheidungen der KI in jeder Phase werden durch zuvor erhaltene Informationen und einen bestimmten Satz von Algorithmen bestimmt. Daher k\u00f6nnen diese Fehler vermieden werden, wenn sie richtig codiert sind.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Ein weiterer bedeutender Vorteil von KI ist, dass Menschen zahlreiche Gefahren vermeiden k\u00f6nnen, indem sie diese an KI-Roboter delegieren. Ob beim Entsch\u00e4rfen einer Bombe, bei Reisen ins All oder bei der Erkundung der tiefsten Teile des Ozeans \u2013 Roboter mit Metallk\u00f6rpern sind von Natur aus robust und k\u00f6nnen feindlichen Umgebungen standhalten. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen sie korrekte Arbeit mit h\u00f6herer Verantwortung leisten und sind nicht so schnell abgenutzt.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Viele Studien zeigen, dass Menschen t\u00e4glich 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 k\u00f6nnen mehrere Aufgaben gleichzeitig mit hoher Genauigkeit erledigen. Mithilfe von KI-Algorithmen k\u00f6nnen sie sogar m\u00fchsame, sich wiederholende Aufgaben erledigen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Einige der technologisch fortschrittlichsten Unternehmen interagieren mit Kunden \u00fcber digitale Assistenten und machen so menschliche Arbeitskr\u00e4fte \u00fcberfl\u00fcssig. Viele Websites setzen digitale Assistenten ein, um von Benutzern angefordertes Material anzubieten. Wir k\u00f6nnen mit ihnen \u00fcber unsere Suche sprechen. Einige Chatbots sind so konzipiert, dass wir nicht feststellen k\u00f6nnen, ob wir mit einer Person oder einem Chatbot sprechen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Wir wissen, dass Unternehmen ein Kundenserviceteam haben, das sich um die Fragen und Probleme der Kunden k\u00fcmmern muss. Unternehmen k\u00f6nnen KI verwenden, um einen Chatbot oder Sprachbot zu erstellen, der alle Kundenanfragen beantworten kann.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
In fast jeder Branche ist KI die treibende Kraft hinter mehreren Fortschritten, die Menschen dabei helfen werden, den Gro\u00dfteil der schwierigen Probleme zu bew\u00e4ltigen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Beispielsweise haben j\u00fcngste Durchbr\u00fcche in der KI-basierten Technologie es \u00c4rzten erm\u00f6glicht, Brustkrebs in einem fr\u00fcheren Stadium zu diagnostizieren.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Menschen werden von Emotionen getrieben, ob es uns gef\u00e4llt oder nicht. KI hingegen ist emotionslos und in ihrer Herangehensweise sehr realistisch und vern\u00fcnftig. Ein wesentlicher Vorteil der k\u00fcnstlichen Intelligenz ist daher, dass sie frei von Vorurteilen ist, was zu genaueren Entscheidungen f\u00fchrt.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Im Rahmen unserer t\u00e4glichen Arbeit erledigen wir viele sich wiederholende Aufgaben, wie z. B. das \u00dcberpr\u00fcfen von Papieren auf Fehler und das Versenden von Dankeskarten. M\u00f6glicherweise k\u00f6nnen wir k\u00fcnstliche Intelligenz einsetzen, um diese allt\u00e4glichen Aufgaben effektiv zu automatisieren und m\u00f6glicherweise \u201elangweilige\u201c Arbeiten f\u00fcr Einzelpersonen zu \u00fcbernehmen, sodass sie mehr Zeit f\u00fcr mehr Kreativit\u00e4t haben.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Unser t\u00e4gliches Leben ist heute vollst\u00e4ndig von Mobilger\u00e4ten und dem Internet abh\u00e4ngig. Wir verwenden Programme wie Google Maps, Alexa, Siri, Cortana unter Windows, OK Google, machen Selfies, t\u00e4tigen Anrufe, reagieren auf E-Mails usw. Mithilfe verschiedener KI-basierter Methoden k\u00f6nnen wir auch das heutige und das kommende Wetter vorhersagen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Dies ist ein Vorteil der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Wir k\u00f6nnen viele sch\u00e4dliche Einschr\u00e4nkungen \u00fcberwinden, denen Menschen ausgesetzt sind, indem wir einen KI-Roboter entwickeln, der riskante Aufgaben f\u00fcr uns \u00fcbernehmen kann. Dar\u00fcber hinaus kann er bei jeder Natur- oder k\u00fcnstlichen Katastrophe effektiv eingesetzt werden, beispielsweise bei Reisen zum Mars, beim Entsch\u00e4rfen einer Bombe, bei der Erforschung der tiefsten Regionen der Ozeane oder beim Abbau von Kohle und \u00d6l.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Maschinen, die reagieren<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Reaktive Maschinen verwenden Eingaben, um Ausgaben zu erzeugen, speichern aber keine Lernfunktionen und f\u00fchren diese auch nicht aus. Diese Ger\u00e4te haben keinen Speicher und sind auf Eingaben angewiesen, um Ausgaben zu erzeugen. Beispiele hierf\u00fcr sind Computerschachprogramme, die Empfehlungsmaschine von Netflix und Spamfilter.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Speicherprobleme<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
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 daf\u00fcr.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Mentaltheorie<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Derzeit gibt es keine Anwendung der Theory of Mind. Als Anwendung der Theory of Mind w\u00fcrde Google Maps auf eine empfindungsf\u00e4hige Art und Weise reagieren. Wenn beispielsweise ein ver\u00e4rgerter Benutzer nach Anweisungen fragt, antwortet die App mit \u201eBitte beruhigen Sie sich\u201c, bevor sie die Anweisungen liefert.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Selbstbewusst<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
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.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Beim maschinellen Lernen werden statistische Algorithmen eingesetzt, um auf Grundlage fr\u00fcherer Erkenntnisse und Entdeckungen pr\u00e4diktive Modelle zu erstellen. Anwendungen f\u00fcr maschinelles Lernen verarbeiten gro\u00dfe Datenmengen und lernen aus Fehlern, um eine starke Datenbank aufzubauen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Ein Chatbot, der bestehende und potenzielle Kunden online unterst\u00fctzt, ist ein g\u00e4ngiges Beispiel f\u00fcr maschinelles Lernen. Wenn ein Benutzer eine Abfrage in einen Chatbot eingibt, erkennt der Chatbot das Schl\u00fcsselwort und durchsucht die Datenbank nach der Antwort.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Maschinelles Lernen kann in einer Reihe von kommerziellen Vorg\u00e4ngen eingesetzt werden. Beispiele f\u00fcr Anwendungsf\u00e4lle sind:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Deep Learning kann f\u00fcr Data Mining verwendet werden, um wertvolle Informationen aus riesigen Datens\u00e4tzen zu sammeln. Beispielsweise kann ein Datenwissenschaftler diese Informationen verwenden, um neue Verbraucher zu finden, Trends vorherzusehen und Unternehmensprozesse zu verbessern.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Maschinelles Lernen und Datenwissenschaft k\u00f6nnen zuk\u00fcnftige Ereignisse, Trends und Verbraucherverhalten vorhersagen. Diese Prognosen k\u00f6nnen Unternehmen dabei helfen, besser zu entscheiden, wo sie Ressourcen einsetzen und wie sie auf Marktentwicklungen reagieren sollen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Maschinelles Lernen kann betr\u00fcgerisches Verhalten bei Finanztransaktionen erkennen. Daher wird das Erkennen und Bek\u00e4mpfen von Betrug und anf\u00e4lligen Systemdatenpunkten immer wichtiger, da die Welt immer mehr digitale Transaktionen durchf\u00fchrt.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Kundensegmentierung:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Anhand demografischer Informationen und Kaufverhalten kann maschinelles Lernen Kundenuntergruppen bilden. Unternehmen k\u00f6nnen diese Informationen verwenden, um gezielte Marketingkampagnen zu erstellen und den Kundenservice zu verbessern, indem sie KI-Chatbots oder Spracherkennung f\u00fcr Kundenanrufe einsetzen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Webseitenoptimierung:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Maschinelles Lernen kann das Ranking von Webseiten in Suchmaschinen verbessern. Es kann auch die Seitenaktivit\u00e4t messen und entscheiden, welches Material f\u00fcr die Betrachter am interessantesten ist. Diese Datenanalyse kann die Pr\u00e4sentation und das Design von Webseiten verbessern und gleichzeitig den Site-Verkehr erh\u00f6hen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Produktempfehlungen:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Maschinelles Lernen kann Verbrauchern Artikel anhand von Kaufhistorie und Pr\u00e4ferenzindikatoren vorschlagen. Infolgedessen k\u00f6nnen Unternehmen beginnen, durch die Bereitstellung personalisierter Vorschl\u00e4ge ihre Ums\u00e4tze und die Kundentreue zu steigern.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Marketing:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
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 Verbraucherpr\u00e4ferenzen und Trends zu erkennen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Maschinelles Lernen kann bei Finanzprognosen und Risikoanalysen helfen. Ein besseres Verst\u00e4ndnis der finanziellen Risiken kann Organisationen dabei helfen, bessere Entscheidungen dar\u00fcber zu treffen, wo sie ihr Geld ausgeben und wie sie ihr Verm\u00f6gen erhalten. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Empfehlungsmaschinen erkennen, welche Trends am wahrscheinlichsten eintreten.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Gesundheitswesen:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Maschinelles Lernen kann Krebszellen erkennen oder Herzprobleme vorhersagen. Es kann auch f\u00fcr ma\u00dfgeschneiderte Medizin verwendet werden, wozu auch die Personalisierung von Therapien auf der Grundlage der genetischen Zusammensetzung eines Patienten geh\u00f6rt. In Verbindung mit Automatisierung k\u00f6nnte dies Menschen erm\u00f6glichen, ihre Krankheiten rund um die Uhr durch medizinische Anwendungen zu beurteilen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Bildung:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Maschinelles Lernen kann Bildungsergebnisse verbessern, indem es den Unterricht auf jeden Sch\u00fcler individuell zuschneidet. Es kann auch verwendet werden, um Betrug und Plagiate von Auszubildenden zu erkennen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Einzelhandel:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Maschinelles Lernen kann Bestandsverwaltung und Preisgestaltung verbessern. Es kann auch verwendet werden, um Kundenpr\u00e4ferenzen zu erkennen und Artikel vorzuschlagen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Transport:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Maschinelles Lernen kann f\u00fcr Verkehrsvorhersagen, Routenplanung und Fahrzeugroutenplanung verwendet werden. Unternehmen k\u00f6nnen Zeit und Geld bei Transportausgaben sparen, indem sie Verkehrsmuster vorhersagen und Routen optimieren.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Maschinelles Lernen kann Lieferketten rationalisieren, Ger\u00e4tefehler erkennen und Lagerbest\u00e4nde im Betrieb kontrollieren. Mit diesem Wissen k\u00f6nnen Unternehmen effektiver arbeiten und Betriebskosten sparen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Personalwesen:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Maschinelles Lernen kann die Fluktuationsrate von Mitarbeitern vorhersagen und leistungsstarke Mitarbeiter identifizieren. Es kann auch Schulungsprogramme f\u00fcr Mitarbeiter erstellen und geeignete Rekrutierungskandidaten entdecken.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Maschinelles Lernen wird in drei Typen eingeteilt.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Lernen unter Aufsicht<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Beim \u00fcberwachten Lernen werden trainierte Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen aus gekennzeichneten Daten erstellt. Vorhandene Sammlungen von Eingabedaten und Ausgabeantworten werden verwendet, um Klassifizierungs- und Trainingsmodelle im \u00fcberwachten Lernen zu entwickeln.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Logistische Regression, lineare Regression, naive Bayes-Algorithmen, Entscheidungsb\u00e4ume und Support Vector Machines sind alles Beispiele f\u00fcr Methoden des \u00fcberwachten maschinellen Lernens. Diese Methoden tragen zur Entwicklung von Anwendungen zur Bildkategorisierung, Betrugserkennung und Spamfilterung bei.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Lernen ohne Aufsicht<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Un\u00fcberwachtes Lernen ist eine Untergruppe des maschinellen Lernens, bei der Modelle an einem nicht gekennzeichneten Datensatz trainiert werden und dann ohne Aufsicht damit arbeiten d\u00fcrfen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Hierarchisches Clustering, Anomalieerkennung und K-Means-Clustering sind alles Beispiele f\u00fcr Techniken des un\u00fcberwachten maschinellen Lernens \u2013 diese Algorithmen helfen unter anderem bei der Entwicklung von Empfehlungssystemen und Anwendungen zur Betrugserkennung.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Lernen durch Verst\u00e4rkung<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Der Prozess des Lernens durch Versuch und Irrtum wird als Verst\u00e4rkungslernen bezeichnet. Um Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen zu konstruieren, verwendet verst\u00e4rktes Lernen einen Belohnungs- und Bestrafungsmechanismus. Die Auseinandersetzung mit den Daten ist explorativ, wobei wirksame Aktionen durch kritisches Feedback generiert werden.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Q-Learning und Deep Q-Learning von neuronalen Netzwerken sind zwei g\u00e4ngige Beispiele f\u00fcr Algorithmen f\u00fcr verst\u00e4rktes Lernen. Diese Methoden werden in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter Multiagentensysteme, Spieltheorie, Kontrolltheorie, simulationsbasierte Optimierung und Schwarmintelligenz.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Beim Deep Learning werden Algorithmen entwickelt, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind. Wie das menschliche Gehirn konstruiert Deep Learning neuronale Netzwerke, die Eingaben \u00fcber viele Ebenen filtern.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
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 \u00dcbersetzungsausgabe bereitzustellen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Die Architektur von Deep-Learning-Netzwerken wird in drei Kategorien eingeteilt.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Neuronales Netzwerk mit Faltung<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
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.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Neuronales Netzwerk mit rekurrenten Verbindungen<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Basierend auf fr\u00fcheren Daten erstellt das rekurrente neuronale Netzwerk sequentielle Modelle. Jede Sequenz hat eine Erinnerung an fr\u00fchere 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.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Rekursives neuronales Netzwerk<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Das rekursive neuronale Netzwerk verwendet eine baumartige Topologie, um Eingaben im Zeitverlauf zu analysieren. Dar\u00fcber hinaus erstellt das RNN-Netzwerk Vorhersagemodelle, die zum Sequenzieren von Daten verwendet werden k\u00f6nnen, um n\u00fctzliche Ergebnisse zu erzielen. Gro\u00dfe Datenmengen werden in kleine Hierarchien zerlegt, die verbundene Datens\u00e4tze durch baumartige Topologien kennzeichnen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Wir haben bereits dar\u00fcber gesprochen, dass Deep Learning skalierbarer ist als traditionelles maschinelles Lernen. Dies schafft ein enormes Potenzial f\u00fcr Unternehmen, die Technologie zur Entwicklung hochleistungsf\u00e4higer Ergebnisse einsetzen. Laut Forschungsunternehmen wird erwartet, dass Data Mining, Sentiment Analytics, Empfehlungen und Personalisierung die Deep-Learning-Branche bis 2028 auf \u00fcber 100 Milliarden US-Dollar ankurbeln werden.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Deep-Learning-Algorithmen k\u00f6nnen aus einer kleinen Sammlung von Merkmalen im Trainingsdatensatz neue Merkmale erzeugen, ohne dass zus\u00e4tzliche menschliche Interaktion erforderlich ist. Deep Learning kann daher komplizierte Aufgaben ausf\u00fchren, die h\u00e4ufig umfangreiches Feature-Engineering erfordern.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Dies bedeutet f\u00fcr Unternehmen schnellere Anwendungs- oder Technologieeinf\u00fchrungen mit h\u00f6herer Genauigkeit.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Eine der attraktivsten Funktionen von Deep Learning ist die F\u00e4higkeit, mit unstrukturierten Daten umzugehen. Dies ist in der Wirtschaft besonders wichtig, da die meisten Unternehmensdaten unstrukturiert sind. Text, Bilder und Sprache sind g\u00e4ngige Datenformate f\u00fcr Unternehmen. Da typische ML-Systeme unstrukturierte Daten nicht lesen k\u00f6nnen, m\u00fcssen diese Informationen ausgelesen werden. Hier liegt das Potenzial von Deep Learning.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Die mehreren Schichten tiefer neuronaler Netzwerke helfen Modellen, komplexe Merkmale zu erlernen und gleichzeitig komplexe Funktionen auszuf\u00fchren. Bei Aufgaben zur maschinellen Wahrnehmung unstrukturierter Datens\u00e4tze \u00fcbertrifft es das maschinelle Lernen (die F\u00e4higkeit, Eingaben wie Bilder, T\u00f6ne und Videos wie ein Mensch zu verstehen).<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Dies liegt daran, dass Deep-Learning-Algorithmen letztendlich aus ihren eigenen Fehlern lernen k\u00f6nnen. Dadurch k\u00f6nnen sie die Genauigkeit ihrer Vorhersagen\/Ausgaben \u00fcberpr\u00fcfen und bei Bedarf Verbesserungen vornehmen. Klassische Machine-Learning-Algorithmen erfordern menschliche Eingaben, um die Genauigkeit zu beurteilen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
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 k\u00f6nnen lokales Training (eine Maschine) oder GPUs verwendet werden.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Aufgrund der schieren Menge an Trainingsdatens\u00e4tzen kann die Speicherung auf einer einzelnen Maschine unpraktisch sein. Datenparallelit\u00e4t hilft hier. Daten oder das Modell auf mehreren Arbeitsstationen verbessern das Training.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
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 k\u00f6nnen auf mehrere Systeme\/Computer verteilt werden, um in weniger als einem Tag trainiert zu werden. Abh\u00e4ngig von Ihrem Trainingsdatensatz und der GPU-Verarbeitungskapazit\u00e4t ben\u00f6tigen Sie m\u00f6glicherweise zwei bis 20 Computer, um an einem Tag fertig zu werden.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Das Training von Deep-Learning-Modellen kann zwar kostspielig sein, doch nach dem Training k\u00f6nnen sie Unternehmen dabei helfen, unn\u00f6tige Ausgaben zu reduzieren. Die Kosten einer falschen Prognose oder eines Produktfehlers sind in Unternehmen wie der Herstellung von L\u00f6sungen, der Beratung und sogar im Einzelhandel enorm. Sie \u00fcbersteigen jedoch oft die Kosten f\u00fcr die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Deep-Learning-Algorithmen k\u00f6nnen Abweichungen zwischen Lernmerkmalen ber\u00fccksichtigen, um die Fehlerquote \u00fcber 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.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Deep Learning kann bessere und effektivere Verarbeitungsmodelle liefern, wenn es in der Datenwissenschaft angewendet wird. Seine F\u00e4higkeit zum un\u00fcberwachten Lernen f\u00f6rdert eine kontinuierliche Verbesserung der Genauigkeit und der Ergebnisse. Au\u00dferdem liefert es Datenwissenschaftlern zuverl\u00e4ssigere und pr\u00e4gnantere Analyseergebnisse.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Die meisten heutigen Prognosesoftwares basieren auf dieser Technik und ihre Anwendungen reichen von Marketing \u00fcber Vertrieb, Personalwesen, Finanzen und mehr. Beispielsweise wird wahrscheinlich ein tiefes neuronales Netzwerk in einem Tool zur Finanzprognose verwendet. Ebenso erstellen intelligente Automatisierungspakete f\u00fcr Vertrieb und Marketing mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen Vorhersagen auf der Grundlage vergangener Daten.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Deep Learning ist au\u00dfergew\u00f6hnlich skalierbar, da es gro\u00dfe Datenmengen analysieren und eine gro\u00dfe Anzahl von Berechnungen kosten- und zeiteffizient ausf\u00fchren kann. Dies wirkt sich direkt auf die Produktivit\u00e4t (schnellere Bereitstellung\/Rollouts) sowie auf Modularit\u00e4t und Portabilit\u00e4t aus.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Beispielsweise k\u00f6nnen Sie mit der KI-Plattformvorhersage von Google Cloud Ihr tiefes neuronales Netzwerk in der Cloud erweitern. So k\u00f6nnen Sie neben einer verbesserten Modellorganisation und Versionierung auch die Batch-Vorhersage mithilfe der Cloud-Infrastruktur von Google erweitern. Dies erh\u00f6ht dann die Effizienz, indem die Anzahl der verwendeten Knoten je nach Anforderungsverkehr skaliert wird. Deep Learning vs. maschinelles Lernen vs. k\u00fcnstliche Intelligenz<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Deep Learning und maschinelles Lernen sind Unterkategorien der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI), dem Oberbegriff. Jede dieser Technologien hat das Potenzial, intelligente Anwendungen zu generieren. Daher k\u00f6nnen maschinelles Lernen, Deep Learning und k\u00fcnstliche Intelligenz von Unternehmen f\u00fcr verschiedene Projekte eingesetzt werden.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Bevor Sie jedoch die richtige Technologie ausw\u00e4hlen und die richtigen Personen einstellen, bewerten Sie die Projektgr\u00f6\u00dfe und die dem Unternehmen zur Verf\u00fcgung stehenden Ressourcen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Prometteur Solutions.com ist eine gro\u00dfartige Seite, um qualifizierte, vorab gepr\u00fcfte Fachleute f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz, Deep Learning und maschinelles Lernen zu finden. Prometteur Solutions erm\u00f6glicht es Ihnen, die besten Softwareentwickler in 3-5 Tagen einzustellen. Unternehmen k\u00f6nnen den besten Kandidaten aus einem Pool vieler hochqualifizierter Entwickler ausw\u00e4hlen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Was ist KI?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
K\u00fcnstliche Intelligenz simuliert den menschlichen Intellekt auf Computern. Expertensysteme, NLP, Spracherkennung und maschinelles Sehen sind KI-Anwendungen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Funktioniert KI heute gut?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Mit der wachsenden Begeisterung f\u00fcr 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 f\u00fcr maschinelles Lernen in der KI erfordert spezielle Hardware und Software. Python, R und Java sind bekannte KI-Programmiersprachen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Was ist die beste Sprache f\u00fcr maschinelles Lernen?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Python, R, LISP, Java und JavaScript sind beliebte Programmiersprachen f\u00fcr maschinelles Lernen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Wo kommt Deep Learning ins Spiel?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
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.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Ist KI einfach zu verstehen?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Angenommen, Sie sind gut in Arithmetik und verf\u00fcgen \u00fcber hervorragende F\u00e4higkeiten zur Probleml\u00f6sung und zum kritischen Denken. In diesem Fall ist KI m\u00f6glicherweise einfach zu beherrschen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
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Hier ist ein sorgf\u00e4ltig geschriebener Artikel \u00fcber k\u00fcnstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning. Der Artikel vergleicht und kontrastiert sie, indem er die folgenden Fragen beantwortet: Dieser Artikel wird Ihnen helfen, all diese Fragen zu beantworten. K\u00fcnstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning sind Spitzentechnologien, die es Unternehmen erm\u00f6glichen, zuk\u00fcnftige Apps und Roboter zu entwickeln. […]<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","om_disable_all_campaigns":false,"footnotes":""},"categories":[1171],"tags":[],"class_list":{"0":"post-10844","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-uncategorized-de"},"yoast_head":"\n