Künstliche Intelligenz & Maschine Learning

MLOps, oder Machine Learning Operations, revolutioniert die Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen, indem es DevOps-Prinzipien mit dem Machine-Learning-Lebenszyklus verbindet. Es umfasst Training, Tests, Bereitstellung und Überwachung und zielt darauf ab, diese Prozesse zur Verbesserung von Zuverlässigkeit und Effizienz zu automatisieren.

Stable Diffusion ist ein Open-Source-Deep-Learning-Modell, das erstmals 2022 veröffentlicht wurde und hochwertige Bilder aus Text generiert. Entwickelt von Stability AI nutzt es latente Diffusion, um visuelle Inhalte aus Textaufforderungen zu erstellen, wodurch die KI-Bildgenerierung für Künstler, Designer und Hobbyisten auf Hardware der Verbraucherebene zugänglich wird.

Im Zentrum des Quantencomputing steht das Qubit, ein Wunder, das in einem überlagerten Zustand von 0 und 1 existieren kann. Dieses einzigartige Merkmal versetzt Quantencomputer in die Lage, große Rechenkapazitäten - von der Kryptographie bis hin zur Materialwissenschaft - gleichzeitig zu erforschen.

Dieser umfassende Leitfaden entmystifiziert neuronale Netzwerke. Erfahren Sie mehr über ihr hirninspiriertes Design, Komponenten wie Neuronen und Schichten und Trainingsmethoden, die Vorwärts- und Rückwärtspropagation beinhalten. Erfahren Sie mehr über die verschiedenen Architekturen und deren Anwendungen in den Bereichen Bilderkennung, Sprachverarbeitung, Prognosen usw. Erfahren Sie, wie Sie diese leistungsstarken Tools und ihre Auswirkungen auf verschiedene Branchen trainieren können.

Foundation-Modelle sind große KI-Systeme, die auf riesigen, ungekennzeichneten Datensätzen trainiert werden. Diese anpassbaren Modelle dienen als vielseitige Ausgangspunkte, die für verschiedene Downstream-Aufgaben wie Textverarbeitung und Bilderzeugung optimiert wurden und oft nur minimale spezifische Daten erfordern. Sie steigern Effizienz und Leistung.

Die Anomalieerkennung identifiziert Datenmuster, die erheblich von der Norm abweichen, und weist auf ungewöhnliche Ereignisse wie Betrug oder Systemfehler hin. Sie verwendet statistische, maschinelles Lernen und Deep-Learning-Techniken, um Ausreißer in verschiedenen Anwendungen zu erkennen, von Cybersicherheit über Gesundheitswesen bis hin zu Fertigung, um eine proaktive Problemerkennung und verbesserte Systemzuverlässigkeit zu gewährleisten.

Unüberwachte Lernalgorithmen entdecken verborgene Muster in ungekennzeichneten Daten. Ohne vordefinierte Ausgaben identifizieren sie inhärente Strukturen, Gruppierungen oder Beziehungen. Zu den wichtigsten Typen zählen Clustering, Dimensionsreduzierung und Anomalieerkennung, die für Kundensegmentierung, Datenvereinfachung und Betrugserkennung verwendet werden

Supercomputer sind extrem schnelle, leistungsstarke Computer, die komplexe Probleme lösen können, die herkömmliche Computer nicht bewältigen können. Sie werden in verschiedenen Bereichen wie Wissenschaft, Technik und Wirtschaft für Forschung, Design und Datenanalyse eingesetzt.

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) verfeinert KI-Modelle, insbesondere LLMs, durch menschliche Präferenzen. Es trainiert ein separates Belohnungsmodell für menschliches Feedback und nutzt dieses Modell dann innerhalb eines Algorithmus für verstärkendes Lernen, um die zentrale KI zu einem hilfreicheren und besser abgestimmten Verhalten zu führen.

Retrieval Augmented Generation (RAG) verbessert große Sprachmodelle, indem deren generative Fähigkeiten mit externen Wissensquellen kombiniert und so präzisere, aktuellere und kontextbezogene Antworten geliefert werden.

Predictive Analytics nutzt historische Daten, statistische Algorithmen und Machine Learning, um zukünftige Ereignisse, Trends oder Verhaltensweisen vorherzusagen. Sie verlagert den Fokus von vergangenen Ereignissen auf wahrscheinliche zukünftige Ergebnisse und beantwortet die Frage „Was kommt als Nächstes?“. So können Unternehmen proaktive, datengestützte Entscheidungen treffen.

Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über Überanpassung bei Machine Learning, erklärt, was es ist, warum es passiert, seine Folgen, wie es erkannt werden kann und Strategien, um es zu verhindern.

Bei der kognitiven Suche wird AI eingesetzt, um die Absicht der Benutzer zu verstehen, die über den Schlüsselwortvergleich hinausgeht. Verarbeitung natürlicher Sprache, Machine Learning und Wissensgraphen ermöglichen aufschlussreiche Ergebnisse. Sie verbessert Relevanz, Genauigkeit und Nutzererfahrung in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzwesen, Recht und anderen Bereichen und wandelt Daten in umsetzbare Erkenntnisse um.

AI-Inferenz nutzt trainierte Modelle, um Vorhersagen über neue Daten zu treffen. Dazu gehören die Eingabe von Daten, deren Verarbeitung auf erlernten Mustern basiert und die Erzeugung eines Ergebnisses, wie etwa einer Klassifizierung oder Prognose. Dieses Verfahren wird in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, wie Bilderkennung und Betrugserkennung.

Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) zielt darauf ab, Maschinen mit menschlichen kognitiven Fähigkeiten zu erschaffen. Die AGI-Forschung beschäftigt sich mit Machine Learning, natürlicher Sprachverarbeitung und ethischen Implikationen. Während AGI noch unerreichbar bleibt, bringen uns Fortschritte einer Zukunft näher, in der Maschinen Intelligenz auf menschlicher Ebene besitzen.

Das Quantencomputing hat das Potenzial, die Computerlandschaft zu revolutionieren. Obwohl mit dem Quantencomputing komplexe Probleme schnell gelöst werden können, bei denen das klassische Computing versagt, bleibt es noch deutlich hinter den Erwartungen zurück und es gibt noch viele Herausforderungen.

AI prompt engineering kombiniert Kunst und Wissenschaft, die Sprachmodelle begleitet, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Das ist so, als würde man Wörter sorgfältig auswählen, um einen brillanten, aber wörtlich gesinnten Freund zu unterrichten. Prompte Ingenieure wenden ihr KI-Verständnis und ihre Kreativität auf die Gestaltung von Abfragen an, um Texte zu erstellen, Sprachen zu übersetzen und vieles mehr. So erhalten sie informative und kreative Antworten.

Generative KI ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Erstellung von Inhalten konzentriert und mithilfe neuronaler Netzwerke aus Prompts neuen Output generiert. Sie lernt aus umfangreichen Datensätzen, um Text, Bilder und mehr zu produzieren und auf diese Weise die menschliche Kreativität nachzuahmen. Unternehmen nutzen sie für Marketing, Kundensupport und Analysen und steigern so Produktivität und Entscheidungsfindung.

Überwachtes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen aus gekennzeichneten Daten lernen, ähnlich wie Schüler mit einem Lehrer. Das Ziel ist es, Ausgaben für neue, unsichtbare Eingaben vorherzusagen, indem Muster in den angegebenen Beispielen identifiziert werden.

Reinforcement Learning (RL) ist eine Machine-Learning-Technik, bei der Agenten lernen, Entscheidungen zu treffen, indem sie mit einer Umgebung interagieren und Belohnungen für positive Aktionen erhalten. Dieser Versuch-und-Irrtum-Ansatz ermöglicht es RL-Agenten, ihr Verhalten im Laufe der Zeit zu optimieren, was zu beeindruckenden Leistungen in der Robotik, beim Spielen, im Gesundheitswesen und im Finanzwesen führt.

Quantum Machine Learning ist eine Kombination aus maschinellem Lernen und Quantencomputing, die mithilfe von Quantencomputern komplexe Daten analysiert und Probleme mit nie dagewesener Geschwindigkeit löst. Das eröffnet völlig neue Perspektiven in Bereichen wie der Pharmaindustrie, dem Finanzwesen und dem gesamten Technologiesektor.

Machine Learning, auch als maschinelles Lernen bezeichnet, ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (Artificial Intelligence, AI). Er konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen, die es einem Computersystem ermöglichen, Aufgaben ohne spezifische Programmierung dafür durchzuführen. Mit anderen Worten: Anstatt jede Anweisung zu codieren, ermöglicht man es der Maschine, aus Informationen zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

Dieser Leitfaden befasst sich mit den verschiedenen Arten von Machine-Learning-Algorithmen: beaufsichtigtes, unbeaufsichtigtes und Verstärkungs-Lernen, die jeweils für bestimmte Aufgaben geeignet sind. Darüber hinaus werden Anwendungsfälle wie Prognosen zur Kundenabwanderung, Umsatzprognosen, Bilderkennung, Empfehlungssysteme und Betrugserkennung untersucht und relevante Algorithmen hervorgehoben.

Ein Large Language Model (LLM) ist ein fortgeschrittenes System der künstlichen Intelligenz, das auf die Verarbeitung natürlicher Sprache spezialisiert ist und in der Lage ist, menschliche Texte zu verstehen, zu generieren und mit ihnen zu interagieren, indem es anhand umfangreicher Textdatensätze lernt.

Deep Learning ist eine Lernmethode, mit der das Gerät selbst lernen und sich verbessern kann. Diese Technik basiert zum Beispiel auf künstlichen Neuronen sowie Technologien zur Bild- oder Spracherkennung.

Computervision ist ein Gebiet der KI, das es Maschinen ermöglicht, visuelle Informationen wie Menschen zu interpretieren. Es hat vielfältige Anwendungen, von medizinischer Bildgebung und selbstfahrenden Autos bis hin zur Fertigung und Augmented Reality. Lernressourcen wie OpenCV, TensorFlow und Online-Kurse können Ihnen den Einstieg erleichtern.

Natural Language Processing (NLP) ist ein Spezialgebiet der künstlichen Intelligenz, das es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Mithilfe rechnerischer und linguistischer Techniken vereinfacht NLP Anwendungen wie virtuelle Assistenten, Textanalysen und maschinelle Übersetzung und verwandelt große Mengen unstrukturierter Daten in aussagekräftige Erkenntnisse.

Automated Machine Learning (AutoML) vereinfacht und beschleunigt die Erstellung von Modellen für Machine Learning durch Automatisierung von Aufgaben wie Datenvorverarbeitung, Feature Engineering, Algorithmusauswahl und Hyperparameteroptimierung. Dadurch wird KI zugänglicher, effizienter und die Leistung von Modellen mit minimalem menschlichen Eingriff potenziell verbessert.

Die künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) ist immer enger mit den digitalen Technologien des täglichen Lebens verwoben und macht sie zunehmend effektiver. Die AI nimmt die generierten Daten auf und entnimmt ihnen große Mengen an Informationen, die dann analysiert werden, um die bestmöglichen Aktionen zu identifizieren.

KI-Agenten revolutionieren die Technologie, indem sie autonome Aktionen und zielorientiertes Verhalten ermöglichen. Sie werden in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, von Chatbots bis hin zu selbstfahrenden Autos. OVHcloud bietet Lösungen für die Entwicklung und Bereitstellung von KI.

Die Infrastruktur für künstliche Intelligenz (KI) ist die technologische Grundlage, auf der Unternehmen KI-basierte Lösungen entwickeln, verwalten und optimieren können. Das im großen Maßstab. Egal ob es um große Datenmengen, komplexe Modelle oder eine hohe Rechenleistung über GPUs geht, jedes AI-Projekt erfordert eine robuste und maßgeschneiderte Infrastruktur.

Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz und hat enormen Einfluss auf unser tägliches Leben und alltägliche Aufgaben. Und mit der wachsenden Komplexität von Unternehmensnetzwerken gewinnt es zunehmend an Bedeutung. Machine Learning ist definiert als der Prozess, bei dem ein Computer Probleme mithilfe von Algorithmen löst.