Archive: Glossary

Computer Vision (Computer Vision, CV) ist ein interdisziplinäres Feld der künstlichen Intelligenz und der Informatik, das sich mit der Entwicklung von Technologien und Algorithmen beschäftigt, die es Computern ermöglichen, visuelle Informationen aus der physischen Welt zu verstehen und zu interpretieren. Diese visuellen Informationen können Bilder, Videos oder Sequenzen von Bildern sein, und das Hauptziel von…

Deep Learning, auch als tiefes Lernen bezeichnet, ist ein fortgeschrittenes Teilgebiet des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI), das sich auf die Verwendung von künstlichen neuronalen Netzwerken mit vielen versteckten Schichten konzentriert, um komplexe Aufgaben zu bewältigen. Diese versteckten Schichten ermöglichen es dem Modell, hierarchische Merkmale und Muster in den Daten zu erfassen, was…

Embbeddings (Worteinbettungen) sind ein grundlegendes Konzept im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und des maschinellen Lernens. Sie handeln sich um eine Art mathematischer Darstellung, die verwendet wird, um kategoriale oder diskrete Daten, wie Wörter oder Entitäten, in kontinuierliche Vektoren von realen Zahlen umzuwandeln. Diese kontinuierlichen Vektorrepräsentationen ermöglichen es Algorithmen, effektiver mit den zugrunde liegenden Beziehungen…

Generative Pre-trained Transformer (GPT) ist ein hochmodernes Modell für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), das das Gebiet des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz revolutioniert hat. Entwickelt von OpenAI, wurde GPT entworfen, um menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren, wodurch es ein leistungsfähiges Werkzeug für verschiedene sprachbezogene Aufgaben ist. Der Begriff „Generative Pre-trained Transformer“…

Ein Large Language Model (LLM) ist eine Art künstlicher Intelligenz, die darauf ausgelegt ist, menschliche Sprachtexte zu verstehen und zu generieren. Es gehört zur breiteren Kategorie der Modelle für die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und hat in den letzten Jahren aufgrund seiner bemerkenswerten Fähigkeiten in verschiedenen sprachbezogenen Aufgaben erhebliche Aufmerksamkeit und Beliebtheit erlangt. Diese Modelle zeichnen…

Maschinelles Lernen (ML) ist ein zentraler Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen befasst, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und selbstständig Muster und Erkenntnisse zu gewinnen, ohne explizit programmiert zu sein. ML nutzt statistische Techniken, um Computer dazu zu befähigen, Aufgaben auszuführen, indem sie Erfahrungen…

Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das sich auf die Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache konzentriert. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, menschliche Sprache auf eine sinnvolle und nützliche Weise zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. NLP ist ein multidisziplinäres…

Neuronales Netzwerk (NN), oft auch als künstliches neuronales Netzwerk bezeichnet, ist eine Kernkomponente der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens. Es handelt sich um eine computergestützte Modellierungstechnik, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Ein neuronales Netzwerk besteht aus einer Struktur von künstlichen Neuronen, die in Schichten angeordnet sind und Informationen verarbeiten,…

Reinforcement Learning (RL)ist ein maschinelles Lernparadigma, das sich darauf konzentriert, Agenten zu schulen, um in einer Umgebung Sequenzen von Entscheidungen zu treffen, um eine kumulative Belohnung zu maximieren. Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem das Modell von gelabelten Eingabe-Ausgabe-Paaren lernt, oder dem unüberwachten Lernen, das Muster in nicht gelabelten Daten entdecken möchte, befasst sich…