KI-Glossar

Der Markt für KI-Tools wächst rasant, angetrieben durch die zunehmende Einführung von KI in verschiedenen Branchen. Marktforschungen zufolge wird der weltweite Markt für KI-Tools bis 2026 voraussichtlich 30,8 Milliarden US-Dollar erreichen und von 2021 bis 2026 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 33,2 % wachsen. Das Marktwachstum wird durch Faktoren wie die steigende Nachfrage nach KI-gestützten Chatbots angetrieben virtuelle Assistenten, die Notwendigkeit der Automatisierung von Geschäftsprozessen und die wachsende Nachfrage nach intelligenten Entscheidungstools. Der Markt für KI-Tools ist nach Typ segmentiert, einschließlich Softwaretools, Plattformtools und Dienstleistungen. Es wird erwartet, dass Nordamerika den Markt dominieren wird, gefolgt von Europa und der Region Asien-Pazifik. Es wird erwartet, dass die zunehmende Einführung von KI in verschiedenen Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und dem Einzelhandel das Wachstum des Marktes für KI-Tools in den kommenden Jahren vorantreiben wird.

Nachfolgend finden Sie ein KI-Glossar mit aktuellen Begriffen, Definitionen und Frameworks. Es dient als Leitfaden für Einsteiger, KI-Anwärter und Datenexperten. Wenn Sie der Meinung sind, dass wir Begriffe hinzufügen sollten, teilen Sie uns dies bitte mit.

KI (Künstliche Intelligenz) — Ein Bereich der Informatik, der darauf abzielt, Maschinen zu entwickeln, die menschliche Intelligenz simulieren und Aufgaben ausführen können, die typischerweise menschenähnliches Denken, Wahrnehmung und Entscheidungsfindung erfordern.

Algorithmus — Eine Reihe von Regeln oder Verfahren, die ein Computerprogramm verwendet, um ein Problem zu lösen oder eine Aufgabe auszuführen.

ANNs (Artificial Neural Networks) — Eine Art maschineller Lernalgorithmus, der von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert ist.

Anwendungsprogrammierschnittstelle (API):

Eine API oder Anwendungsprogrammierschnittstelle ist eine Reihe von Regeln und Protokollen, die es verschiedenen Softwareprogrammen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Informationen auszutauschen. Es fungiert als eine Art Vermittler und ermöglicht die Interaktion und Zusammenarbeit verschiedener Programme, auch wenn sie nicht mit denselben Programmiersprachen oder Technologien erstellt wurden. APIs bieten verschiedenen Softwareprogrammen die Möglichkeit, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen, wodurch ein vernetzteres und nahtloseres Benutzererlebnis entsteht.

Big Data — Bezieht sich auf große und komplexe Datensätze, die mit herkömmlichen Datenverarbeitungsmethoden nur schwer zu verarbeiten sind.

Bias — Eine unerwünschte Eigenschaft in einem maschinellen Lernmodell , die dazu führt, dass es ungenaue oder unfaire Ergebnisse liefert.

Black Box — Ein Begriff, der ein KI-System beschreibt, dessen Funktionsweise undurchsichtig oder nicht leicht verständlich ist.

Chatbot — Ein KI-gestütztes Computerprogramm, das eine Konversation mit Menschen per Text oder Sprache führen kann.

Computer Vision — Ein Bereich der KI, der darauf abzielt, Maschinen beizubringen, visuelle Informationen aus der Welt zu interpretieren und zu verstehen.

Convolutional Neural Network (CNN) — Eine Art künstliches neuronales Netzwerk, das sich besonders gut für Bilderkennungsaufgaben eignet .

Compute Unified Device Architecture (CUDA):

Mit CUDA können Computer wirklich schwierige und große Probleme bearbeiten, indem sie sie in kleinere Teile zerlegen und alle gleichzeitig lösen. Es hilft dem Computer, schneller und besser zu arbeiten, indem es spezielle Teile im Inneren verwendet, die GPUs genannt werden. Es ist so, als ob man viele Freunde hat, die einem beim Lösen eines Puzzles helfen — es geht viel schneller, als wenn man versucht, alles alleine zu lösen.

Der Begriff „CUDA“ ist eine Marke der NVIDIA Corporation, die die Technologie entwickelt und populär gemacht hat.

Data Mining — Der Prozess der Entdeckung von Mustern und Erkenntnissen in großen Datensätzen mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens.

Deep Learning — Ein Teilgebiet der KI, das künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten nutzt, um komplexe Probleme zu lösen.

Entscheidungsbäume — Eine Art maschineller Lernalgorithmus, der ein baumartiges Modell verwendet, um Entscheidungen auf der Grundlage von Eingabedaten zu treffen.

Datenverarbeitung:

Der Prozess der Vorbereitung von Rohdaten für die Verwendung in einem Modell für maschinelles Lernen, einschließlich Aufgaben wie Bereinigen, Transformieren und Normalisieren der Daten.

UND

Ethik — Das Studium moralischer Prinzipien, die das menschliche Verhalten und die Entscheidungsfindung bestimmen.

Erklärbarkeit — Die Fähigkeit eines KI-Systems, dem Menschen seine Denk- und Entscheidungsprozesse zu erklären.

Expertensystem — Ein KI-System, das die Entscheidungsfähigkeit eines menschlichen Experten in einem bestimmten Bereich nachahmt.

Einbettung:

Wenn wir möchten, dass ein Computer Sprache versteht, müssen wir die Wörter als Zahlen darstellen, da Computer nur Zahlen verstehen können. Eine Einbettung ist eine Möglichkeit, dies zu tun. So funktioniert es: Wir nehmen ein Wort wie „Katze“ und wandeln es in eine numerische Darstellung um, die seine Bedeutung erfasst. Dazu verwenden wir einen speziellen Algorithmus, der das Wort im Kontext anderer Wörter um es herum betrachtet. Die resultierende Zahl stellt die Bedeutung des Wortes dar und kann vom Computer verwendet werden, um zu verstehen, was das Wort bedeutet und in welcher Beziehung es zu anderen Wörtern steht. Beispielsweise könnte das Wort „Kätzchen“ eine ähnliche Einbettung wie „Katze“ haben, da beide in ihrer Bedeutung verwandt sind. Ebenso könnte das Wort „Hund“ eine andere Einbettung als „Katze“ haben, da beide unterschiedliche Bedeutungen haben.

Gesichtserkennung — Eine Technologie, die KI-Algorithmen nutzt, um Personen anhand ihrer Gesichtsmerkmale zu identifizieren und zu verifizieren.

Feature Engineering — Der Prozess der Auswahl und Umwandlung von Rohdaten in Features, die für ein maschinelles Lernmodell relevant sind.

Fuzzy-Logik — Ein mathematischer Rahmen, der Unsicherheit und Ungenauigkeit bei der Argumentation und Entscheidungsfindung zulässt.

Freemium: Der Begriff „Freemium“ wird auf dieser Website möglicherweise häufig verwendet. Es bedeutet lediglich, dass das spezifische Tool, das Sie in Betracht ziehen, sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Optionen bietet. In der Regel ist die Nutzung des Tools im kostenlosen Tarif sehr minimal, aber unbegrenzt, während in den kostenpflichtigen Tarifen mehr Zugriff und Funktionen eingeführt werden.

Genetische Algorithmen — Eine Art maschineller Lernalgorithmus, der Konzepte der natürlichen Selektion verwendet, um Lösungen für ein Problem zu optimieren.

GPU (Graphics Processing Unit) — Ein spezieller Computerchiptyp, der für die parallele Durchführung komplexer Berechnungen optimiert ist und häufig beim Deep Learning verwendet wird.

GPT (Generative Pre-trained Transformer) — Eine Art KI-Modell, das unbeaufsichtigtes Lernen nutzt, um Text in natürlicher Sprache zu generieren.

Generatives gegnerisches Netzwerk (GAN):

Eine Art Computerprogramm, das neue Dinge wie Bilder oder Musik erzeugt, indem es zwei neuronale Netze gegeneinander trainiert. Ein Netzwerk, Generator genannt, erstellt neue Daten, während das andere Netzwerk, Diskriminator genannt, die Authentizität der Daten prüft. Der Generator lernt, seine Datengenerierung durch Feedback vom Diskriminator zu verbessern, wodurch gefälschte Daten besser identifiziert werden können. Dieser Hin- und Herprozess wird fortgesetzt, bis der Generator in der Lage ist, Daten zu erzeugen, die für den Diskriminator kaum von echten Daten zu unterscheiden sind. GANs können für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet werden, darunter das Erstellen realistischer Bilder, Videos und Musik, das Entfernen von Rauschen aus Bildern und Videos und das Erstellen neuer Kunststile.

Generative Kunst:

Generative Kunst ist eine Kunstform, die mithilfe eines Computerprogramms oder Algorithmus erstellt wird, um eine visuelle oder akustische Ausgabe zu erzeugen. Dabei kommt es oft auf den Einsatz von Zufälligkeiten oder mathematischen Regeln an, um einzigartige, unvorhersehbare und manchmal chaotische Ergebnisse zu erzielen.

Giant Language Model Test Room (GLTR):

GLTR ist ein Tool, mit dem Menschen erkennen können, ob ein Text von einem Computer oder einer Person geschrieben wurde. Dazu wird untersucht, wie jedes Wort im Text verwendet wird und wie wahrscheinlich es ist, dass ein Computer dieses Wort ausgewählt hat. GLTR ist wie ein Helfer, der Ihnen Hinweise zeigt, indem er verschiedene Teile des Satzes in verschiedenen Farben einfärbt. Grün bedeutet, dass das Wort sehr wahrscheinlich von einer Person geschrieben wurde, Gelb bedeutet, dass es nicht sicher ist, Rot bedeutet, dass es eher von einem Computer geschrieben wurde und Violett bedeutet, dass es sehr wahrscheinlich von einem Computer geschrieben wurde.

GitHub: GitHub ist eine Plattform zum Hosten und Zusammenarbeiten an Softwareprojekten

Google Colab: Google Colab ist eine Online-Plattform, die es Benutzern ermöglicht, Python-Skripte in der Cloud zu teilen und auszuführen

Heuristik — Ein Problemlösungsansatz, der eine Reihe von Regeln oder Richtlinien verwendet, um die Entscheidungsfindung zu leiten.

Human-in-the-Loop — Ein Ansatz zur KI-Entwicklung, der menschliche Eingaben und Aufsicht in verschiedenen Phasen der Systementwicklung und -bereitstellung beinhaltet.

Hyperparameter — Parameter in einem maschinellen Lernmodell, die nicht aus den Daten gelernt werden, sondern vor dem Training festgelegt werden müssen.

ICH

Bilderkennung — Die Fähigkeit eines KI-Systems, Objekte in digitalen Bildern zu erkennen und zu klassifizieren.

Induktives Lernen — Ein maschineller Lernansatz, bei dem allgemeine Regeln aus spezifischen Beispielen abgeleitet werden.

Inferenz — Der Prozess der Anwendung eines maschinellen Lernmodells auf neue Daten, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Jupyter Notebook — Eine Open-Source-Webanwendung, mit der Benutzer Dokumente erstellen und teilen können, die Live-Code, Gleichungen, Visualisierungen und narrativen Text enthalten.

Just-In-Time-Lernen — Ein Ansatz des maschinellen Lernens, bei dem ein Modell im laufenden Betrieb mithilfe von Daten trainiert wird, die während der Nutzung generiert werden.

Java — Eine beliebte Programmiersprache

K-Means-Clustering — Eine Art unbeaufsichtigter Algorithmus für maschinelles Lernen, der verwendet wird, um Datenpunkte basierend auf ihrer Ähnlichkeit in Clustern zu gruppieren.

LSTM (Long Short-Term Memory) — Eine Art wiederkehrendes neuronales Netzwerk, das sich besonders gut für die Verarbeitung sequentieller Daten eignet.

Lernrate — Ein Hyperparameter, der die Rate steuert, mit der ein Modell für maschinelles Lernen während des Trainings aus Daten lernt.

Lineare Regression — Eine Art überwachter Algorithmus für maschinelles Lernen, der zur Vorhersage einer kontinuierlichen Ausgabevariablen basierend auf einer oder mehreren Eingabevariablen verwendet wird.

Langkette:

LangChain ist eine Bibliothek, die Benutzern hilft, Modelle der künstlichen Intelligenz mit externen Informationsquellen zu verbinden. Mit dem Tool können Benutzer Befehle oder Abfragen über verschiedene Quellen hinweg verketten und so Agenten oder Chatbots erstellen, die im Namen eines Benutzers Aktionen ausführen können. Ziel ist es, den Prozess der Verbindung von KI-Modellen mit externen Informationsquellen zu vereinfachen und so komplexere und leistungsfähigere Anwendungen künstlicher Intelligenz zu ermöglichen.

Großes Sprachmodell (LLM):

Eine Art maschinelles Lernmodell, das auf einer sehr großen Menge an Textdaten trainiert wird und in der Lage ist, natürlich klingenden Text zu generieren.

Maschinelles Lernen — Ein Bereich der KI, bei dem Maschinen trainiert werden, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Modell — Eine mathematische Darstellung eines maschinellen Lernalgorithmus, der anhand von Daten trainiert werden kann, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Natural Language Processing (NLP) — Ein Bereich der KI, bei dem es darum geht, Maschinen beizubringen, Texte in natürlicher Sprache zu verstehen und zu generieren.

Neuronales Netzwerk — Eine Art maschineller Lernalgorithmus, der von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert ist.

Nichtlineare Regression — Eine Art überwachter Algorithmus für maschinelles Lernen, der zur Vorhersage einer kontinuierlichen Ausgabevariablen basierend auf einer oder mehreren Eingabevariablen verwendet wird, wobei die Beziehung zwischen den Eingaben und der Ausgabe nichtlinear ist.

Normalisierung — Der Prozess der Skalierung numerischer Daten auf einen Wertebereich zwischen 0 und 1, um die Leistung von Algorithmen für maschinelles Lernen zu verbessern.

Neuronale Strahlungsfelder (NeRF):

Neural Radiance Fields sind eine Art Deep-Learning-Modell, das für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden kann, darunter Bilderzeugung, Objekterkennung und Segmentierung. NeRFs sind von der Idee inspiriert, mithilfe eines neuronalen Netzwerks die Strahldichte eines Bildes zu modellieren, die ein Maß für die Lichtmenge ist, die von einem Objekt emittiert oder reflektiert wird.

Objekterkennung — Die Fähigkeit eines KI-Systems, Objekte in einem Bild oder Video zu lokalisieren und zu identifizieren.

Überanpassung — Ein häufiges Problem beim maschinellen Lernen, bei dem ein Modell zu sehr auf die Trainingsdaten spezialisiert wird und bei neuen Daten schlecht abschneidet.

Optimierung — Der Prozess, den besten Parametersatz für ein maschinelles Lernmodell zu finden, um die gewünschte Leistung zu erzielen.

OpenAI:

OpenAI ist ein Forschungsinstitut, das sich auf die Entwicklung und Förderung künstlicher Intelligenztechnologien konzentriert, die sicher, transparent und von Nutzen für die Gesellschaft sind

Überanpassung:

Ein häufiges Problem beim maschinellen Lernen, bei dem das Modell bei den Trainingsdaten gut abschneidet, bei neuen, unsichtbaren Daten jedoch schlecht. Es tritt auf, wenn das Modell zu komplex ist und zu viele Details aus den Trainingsdaten gelernt hat und sich daher nicht gut verallgemeinern lässt.

Vorverarbeitung — Der Prozess der Bereinigung, Transformation und Vorbereitung von Daten für die Verwendung in Modellen für maschinelles Lernen.

Präzision — Ein Maß dafür, wie genau ein maschinelles Lernmodell positive Ergebnisse vorhersagt.

Python — Eine beliebte Programmiersprache für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Eingabeaufforderung: Eine Eingabeaufforderung ist ein Textstück, das zur Vorbereitung eines großen Sprachmodells und zur Steuerung seiner Generierung verwendet wird

Q-Learning — Eine Art Reinforcement-Learning-Algorithmus, der das Erlernen einer optimalen Richtlinie für einen Agenten zum Ergreifen von Aktionen in einer Umgebung beinhaltet.

Quantencomputing — Eine Computerart, die quantenmechanische Phänomene nutzt, um Operationen an Daten durchzuführen.

Random Forest — Eine Art maschineller Lernalgorithmus, der eine Sammlung von Entscheidungsbäumen verwendet, um Vorhersagen zu treffen.

Reinforcement Learning — Eine Art maschinelles Lernen, bei der ein Agent darin geschult wird, in einer Umgebung Maßnahmen zu ergreifen, um ein Belohnungssignal zu maximieren.

Regression — Eine Art maschineller Lernalgorithmus, der verwendet wird, um eine kontinuierliche Ausgabevariable basierend auf einer oder mehreren Eingabevariablen vorherzusagen.

SVM (Support Vector Machine) — Eine Art maschineller Lernalgorithmus, der zur Klassifizierung und Regressionsanalyse verwendet wird.

Überwachtes Lernen — Eine Art maschinelles Lernen, bei der ein Modell anhand gekennzeichneter Daten trainiert wird, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Synthetische Daten — Künstlich generierte Daten, die zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen verwendet werden.

Räumliches Rechnen:

Unter Spatial Computing versteht man den Einsatz von Technologie, um der physischen Welt digitale Informationen und Erlebnisse hinzuzufügen. Dazu können Dinge wie Augmented Reality gehören, bei der dem, was Sie in der realen Welt sehen, digitale Informationen hinzugefügt werden, oder Virtual Reality, bei der Sie vollständig in eine digitale Umgebung eintauchen können. Es hat viele verschiedene Verwendungszwecke, beispielsweise in den Bereichen Bildung, Unterhaltung und Design, und kann die Art und Weise verändern, wie wir mit der Welt und untereinander interagieren.

Stabile Diffusion:

Stable Diffusion generiert komplexe künstlerische Bilder basierend auf Texteingaben. Es handelt sich um ein Open-Source-KI-Modell für die Bildsynthese, das jedem zur Verfügung steht. Stable Diffusion kann lokal mithilfe von Code auf GitHub installiert werden, oder es gibt mehrere Online-Benutzeroberflächen, die auch Stable Diffusion-Modelle nutzen.

Überwachtes Lernen:

Eine Art maschinelles Lernen, bei dem die Trainingsdaten beschriftet werden und das Modell darauf trainiert wird, Vorhersagen auf der Grundlage der Beziehungen zwischen den Eingabedaten und den entsprechenden Beschriftungen zu treffen.

TensorFlow — Ein beliebtes Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das von Google entwickelt wurde.

Transferlernen — Eine Technik des maschinellen Lernens, bei der ein vorab trainiertes Modell als Ausgangspunkt für eine neue Aufgabe oder ein neues Problem verwendet wird.

Text Mining — Der Prozess des Extrahierens nützlicher Informationen aus unstrukturierten Textdaten.

Zeitliche Kohärenz:

Zeitliche Kohärenz bezieht sich auf die Konsistenz und Kontinuität von Informationen oder Mustern über die Zeit hinweg. Dieses Konzept ist besonders wichtig in Bereichen wie Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Zeitreihenanalyse, wo KI-Modelle Daten verarbeiten und verstehen müssen, die sich im Laufe der Zeit entwickeln.

Zeitliche Kohärenz kann je nach konkretem Anwendungsfall aus unterschiedlichen Perspektiven betrachtet werden:

In der Computervision könnte sich zeitliche Kohärenz auf die Glätte und Konsistenz des visuellen Inhalts in Videos beziehen, wobei Objekte und Szenen ihre Eigenschaften und Beziehungen über Frames hinweg beibehalten sollten.
Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache könnte es sich um die Konsistenz und den Informationsfluss in einem Text oder Gespräch handeln und so sicherstellen, dass das KI-Modell Antworten oder Zusammenfassungen generiert, die logisch auf frühere Aussagen oder Ereignisse folgen.
Bei der Zeitreihenanalyse könnte sich die zeitliche Kohärenz auf die Konsistenz von Mustern und Trends in den Daten beziehen, sodass das KI-Modell zukünftige Werte auf der Grundlage vergangener Beobachtungen vorhersagen kann.

Unüberwachtes Lernen — Eine Art maschinelles Lernen, bei der ein Modell anhand unbeschrifteter Daten trainiert wird, um Muster und Strukturen in den Daten zu finden.

U-Net — Eine Art Faltungs-Neuronales Netzwerk, das häufig für Bildsegmentierungsaufgaben verwendet wird.

Unicode — Ein universeller Zeichenkodierungsstandard, der jedem Zeichen eine eindeutige Nummer zuweist

Validierungssatz — Eine Teilmenge der Daten, die zur Bewertung der Leistung eines maschinellen Lernmodells während des Trainings verwendet wird.

Variational Autoencoder (VAE) — Eine Art generatives Modell, das eine niedrigdimensionale Darstellung von Daten lernt und neue Datenproben generieren kann.

Vektor — Ein mathematisches Objekt, das eine Größe mit Größe und Richtung darstellt und häufig zur Darstellung von Daten beim maschinellen Lernen verwendet wird.

Worteinbettung — Eine Technik zur Darstellung von Wörtern als dichte Vektoren in einem hochdimensionalen Raum, die häufig bei der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet wird.

Gewichtung — Ein Parameter in einem maschinellen Lernmodell, der die Wichtigkeit einer bestimmten Funktion oder Eingabe bestimmt.

Gewichtsinitialisierung — Der Prozess des Festlegens der Anfangswerte der Gewichte in einem neuronalen Netzwerk, um die Trainingsleistung zu optimieren.

Webhook:

Ein Webhook ist eine Möglichkeit für ein Computerprogramm, eine Nachricht oder Daten in Echtzeit über das Internet an ein anderes Programm zu senden. Es funktioniert, indem die Nachricht oder Daten an eine bestimmte URL gesendet werden, die zum anderen Programm gehört. Webhooks werden häufig verwendet, um Prozesse zu automatisieren und die Kommunikation und Zusammenarbeit verschiedener Programme zu erleichtern. Sie sind ein nützliches Werkzeug für Entwickler, die benutzerdefinierte Anwendungen erstellen oder Integrationen zwischen verschiedenen Softwaresystemen erstellen möchten.

Xavier-Initialisierung — Eine spezielle Methode der Gewichtsinitialisierung, die darauf ausgelegt ist, die Konvergenz neuronaler Netze während des Trainings zu verbessern.

UND

YAML — Eine für Menschen lesbare Datenserialisierungssprache, die häufig für Konfigurationsdateien in Anwendungen für maschinelles Lernen verwendet wird.

Renditekurve — Eine visuelle Darstellung der Beziehung zwischen den Zinssätzen von Schuldtiteln mit unterschiedlichen Laufzeiten.

MIT

Zero-Shot-Lernen — Eine Art maschinelles Lernen, bei der ein Modell trainiert wird, um neue Kategorien oder Klassen von Objekten zu erkennen, ohne dass während des Trainings Beispiele für diese Kategorien vorhanden sind.

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