KI-Algorithmen: Verschiedene Typen und ihre Anwendungen verstehen

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Von selbstfahrenden Autos bis hin zu multimodalen Chatbots - es besteht kein Zweifel, dass die künstliche Intelligenz rasante Fortschritte macht. Doch hinter diesen geheimnisvollen Technologien stehen eine Reihe von Algorithmen, die über viele Jahre hinweg optimiert und verfeinert wurden. Wenn Sie künstliche Intelligenz wirklich verstehen wollen, sollten Sie auf jeden Fall etwas über die Algorithmen der künstlichen Intelligenz wissen, und genau das werden wir in diesem Artikel besprechen. Fangen wir also ohne weitere Umschweife damit an.

Was sind KI-Algorithmen? 

Die mathematischen Modelle, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen, werden als KI-Algorithmen bezeichnet. Es gibt sie in verschiedenen Formen, darunter unüberwachtes Lernen, überwachtes Lernen und Verstärkungslernen (Reinforcement Learning, RL).

Wenn KI-Algorithmen aus markierten Beispielen lernen, spricht man von überwachtem Lernen, während Algorithmen für unüberwachtes Lernen aus nicht markierten Daten lernen. Wenn Daten mit vordefinierten Zielwerten versehen sind, spricht man von gelabelten Daten. Daten, denen keine solchen Werte zugeordnet sind, werden als unmarkierte Daten bezeichnet. Algorithmen, die durch Versuch und Irrtum lernen, werden als Verstärkungslernen bezeichnet. Sie sind in der Robotik und bei Spielen (wie Schach) sehr beliebt geworden.

KI-Algorithmen

Künstliche neuronale Netze (ANNs): ANNs sind dem menschlichen Gehirn nachempfunden und werden eingesetzt für Verarbeitung natürlicher Sprache und Bild und Spracherkennung. Sie geben Daten in den ANN-Algorithmus ein, und das Netzwerk sendet die Daten durch künstliche Neuronenschichten. Jedes Neuron nimmt Informationen von der vorherigen Schicht auf. Es errechnet eine Ausgabe, die an die nächste Schicht weitergegeben wird. Beim Deep Learning werden ANNs mit mehreren Schichten verwendet. ANN ist heute die Architektur der Wahl für die meisten KI-Anwendungen. 

Support-Vektor-Maschinen (SVMs): Sie werden für Regressions- und Klassifizierungsprobleme verwendet. SVMs arbeiten, indem sie die beste Linie oder Kurve finden, die verschiedene Gruppen von Datenpunkten voneinander trennt. Diese Linien oder Kurven können dann verwendet werden, um vorherzusagen, zu welcher Gruppe ein neuer Datenpunkt gehört. SVMs helfen Ihnen zu erkennen, ob es sich bei einer E-Mail um Spam handelt oder nicht. Sie werden häufig in Bereichen wie Finanzen, Computer Vision und Bioinformatik eingesetzt.

Entscheidungsbäume: Als eine Art überwachter Lernalgorithmus werden Entscheidungsbäume zur Erstellung von Vorhersagen verwendet. Sie funktionieren, indem sie Daten auf der Grundlage eines ausgewählten Merkmalswerts rekursiv in Teilmengen aufteilen.

Zufällige Wälder: Als Erweiterung der Entscheidungsbäume verbessern Zufallswälder die Genauigkeit der Vorhersagen, indem sie die Entscheidungen mehrerer Entscheidungsbäume kombinieren.

K-Means-Clustering: Als unüberwachter Algorithmus für maschinelles Lernen unterteilt das K-Means-Clustering Datenpunkte auf der Grundlage ihrer Ähnlichkeit in eine Anzahl von K Clustern. Der Wert von K wird mit Hilfe von Algorithmen bestimmt oder vom Benutzer vordefiniert. Er ist in Bereichen wie dem Clustering von Dokumenten und der Segmentierung von Bildern nützlich.

Gradientenverstärkung: Gradientenverstärkung ist ein Algorithmus des maschinellen Lernens, der durch die Kombination mehrerer schwacher Modellergebnisse ein Vorhersagemodell erstellt. Er wird in der Online-Werbung und im Ranking der Websuche eingesetzt.

Faltungsneuronale Netze (CNNs): Nach dem Vorbild des visuellen Kortex des menschlichen Gehirns können CNNs automatisch Merkmale wie Kanten und Ecken aus Bildern lernen. CNNs sind spezialisierte Netzwerke, die gitterartige Daten (wie Pixel) verarbeiten und daher für die Bild- und Videoverarbeitung eingesetzt werden.

Netzwerke mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTMs): Als Deep-Learning-Algorithmus sind LSTMs für die Verarbeitung sequenzieller Daten wie Sprache und Text konzipiert. Sie sind nützlich für Handschrifterkennung, Spracherkennung und maschinelle Übersetzung.

Schlussfolgerung

Wenn Sie mit einem KI-System interagieren, interagieren Sie tatsächlich mit diesen Algorithmen. 

Bei KI-Systemen handelt es sich lediglich um eine Reihe optimierter Algorithmen, die auf bekannten mathematischen Grundsätzen, Wahrscheinlichkeiten und Statistiken beruhen. Es ist noch nicht ausgemacht, an welchem Punkt ein KI-basiertes Informationsverarbeitungssystem intelligent wird und den menschlichen Verstand übertrifft. Aber es ist klar, dass wir mit der zunehmenden Nachfrage nach Automatisierung in eine neue Ära eintreten. KI ist im Begriff, die Welt zu verändern.

Wenn Sie ein KI-System mit einem der oben genannten oder einem anderen Algorithmus erstellen möchten, aber nicht wissen, wie Sie dabei vorgehen sollen, dann sind wir für Sie da. Kontakt us heute, um Ihre Anforderungen zu besprechen.

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