KI verstehen: Schlüsselkonzepte und Terminologie
Ausgewähltes Thema: „Verstehen von KI: Schlüsselkonzepte und Terminologie“. Hier entwirren wir die wichtigsten Begriffe rund um Künstliche Intelligenz, damit du Gespräche, Artikel und Entscheidungen souverän mitgestalten kannst. Abonniere unseren Blog und hinterlasse Fragen zu Begriffen, die dich verwirren.
Daten, Merkmale und Labels: Das Rohmaterial der Intelligenz
Daten sind Beispiele aus der Realität: Bilder, Texte, Sensorwerte. Sie prägen, was ein System lernt und was es übersieht. Welche Daten nutzt du beruflich? Erkläre kurz, und wir schlagen passende Begriffe vor.
Daten, Merkmale und Labels: Das Rohmaterial der Intelligenz
Features sind die Merkmale, die ein Modell wirklich betrachtet, etwa Kanten in Bildern oder Wortfolgen in Texten. Beschreibe ein Feature aus deinem Alltag und wir helfen, es sauber zu benennen.
Algorithmen, Modelle und Parameter: Wer macht was?
Ein Algorithmus ist eine allgemeine Vorgehensweise, etwa Gradientenabstieg. Er sagt, wie gelernt wird. Teile dein Lieblingsbild für „Algorithmus“ und hilf anderen, den Begriff lebendig zu verankern.
Lernarten: Überwacht, unüberwacht und bestärkend
Überwachtes Lernen: Lernen mit Aufsicht
Beim überwachten Lernen gibt es Eingaben und passende Labels. Das Modell lernt Zuordnungen, etwa E-Mails als Spam oder Nicht-Spam. Teile ein Beispiel aus deinem Job, und wir formulieren es begrifflich präzise.
Unüberwachtes Lernen: Muster ohne Etikett
Hier gibt es keine Labels. Das System gruppiert oder reduziert Dimensionen, findet also Ähnlichkeiten. Kommentiere, welche Daten bei dir „verborgene Gruppen“ bilden könnten, und wir diskutieren passende Methoden.
Bestärkendes Lernen: Lernen durch Belohnung
Ein Agent handelt, erhält Belohnungen und verbessert Strategien. Ideal für Spiele oder Logistik. Welche Entscheidung würdest du automatisieren? Teile sie und wir ordnen sie sauber terminologisch zu.
Neuronale Netze: Schichten des Lernens
Ein neuronales Netz besteht aus Schichten verbundener Einheiten, die Signale transformieren. Denk an Filter, die Rohdaten Schritt für Schritt strukturieren. Erzähl, welches Bild dir hilft, das zu merken.
Deep Learning: Tiefe als Ausdruck von Komplexität
„Deep“ bedeutet viele Schichten und damit die Fähigkeit, komplexe Muster zu erfassen. Was war dein „Aha“-Moment zu Tiefe? Teile ihn und inspiriere andere Lernende in den Kommentaren.
Transformer: Aufmerksamkeit als Motor
Transformermodelle nutzen Aufmerksamkeitsmechanismen, um relevante Teile einer Sequenz zu gewichten. So verstehen sie Kontext besser. Abonniere, wenn du eine leicht verständliche Erklärung zu „Attention“ in der nächsten Ausgabe willst.
Evaluierung, Erklärbarkeit und Fairness: Begriffe für verantwortungsvolle KI
Metriken: Genauigkeit ist nicht alles
Genauigkeit, Präzision, Recall und F1 erzählen unterschiedliche Wahrheiten. Erzähl eine Situation, in der hohe Genauigkeit täuscht, und wir erklären, welche Metrik deinen Fall besser beschreibt.
Erklärbarkeit: Verständliche Entscheidungen
Begriffe wie Feature-Importance, Shapley-Werte oder Counterfactuals zeigen, warum ein Modell entscheidet. Welche Entscheidung würdest du gern nachvollziehen? Kommentiere, und wir schlagen passende Erklärmethoden vor.
Bias und Fairness: Sprache für Gerechtigkeit
Datensatz-Bias, Repräsentationsverzerrung und disparate Auswirkungen sind zentrale Konzepte. Teile, wo Fairness für dich kritisch ist, und abonniere, um praxisnahe Checklisten und Begriffsdefinitionen zu erhalten.
