Das A-Z der
künstlichen Intelligenz
Willkommen im Glossar der künstlichen Intelligenz von KIgantisch!
Hier findest du einen umfassenden Überblick über die spannendsten Begriffe und Konzepte im Bereich der KI. Dieses Glossar ist dein perfekter Begleiter, um die Welt der künstlichen Intelligenz zu erkunden und tief in ihre Geheimnisse einzutauchen.
Egal, ob du neu in diesem Gebiet bist oder dein Wissen auffrischen möchtest, hier findest du wertvolle Erklärungen und Einsichten. Tauche ein in die faszinierende Welt der KI und entdecke, wie sie die Zukunft prägt!
Künstliche Intelligenz
Aktuell 6 Namen in diesem Verzeichnis beginnend mit U.
Überanpassung
Dieses Problem tritt auf, wenn das "Netz die Trainingsbeispiele auswendig gelernt hat, aber nicht gelernt hat, auf neue Situationen zu verallgemeinern".cxi Das bedeutet, dass, selbst wenn der Fehler in der Trainingsmenge auf einen kleinen Wert reduziert wird, ein großer Fehlerwert auftritt, wenn dem Netz neue Daten vorgelegt werden.
Überwachtes Lernen
Hierbei handelt es sich um einen Ansatz des maschinellen Lernens, bei dem dem Algorithmus beigebracht wird, wie er für jede beliebige Eingabe die richtige Ausgabe erzeugt, indem er mit gekennzeichneten Daten trainiert wird. Klassifizierung und Regression sind Algorithmen, die mit überwachtem Lernen verbunden sind.cxliv
Unscharfe Logik
"Die Fuzzy-Logik ist eine Verallgemeinerung der Standardlogik, bei der ein Konzept einen Wahrheitsgrad zwischen 0,0 und 1,0 haben kann. Die Standardlogik gilt nur für Konzepte, die vollständig wahr (mit einem Wahrheitsgrad von 1,0) oder vollständig falsch (mit einem Wahrheitsgrad von 0,0) sind. Die unscharfe Logik soll dazu dienen, über inhärent vage Begriffe wie 'Größe' zu argumentieren".lxii
Unstrukturierte Daten
Hierbei handelt es sich um Informationen, "die sich nicht an konventionelle Datenmodelle halten und daher in der Regel nicht in eine herkömmliche relationale Datenbank passen".clvi
Unteranpassung
"Underfitting" bezieht sich auf ein Modell, das weder die Trainingsdaten modellieren noch auf neue Daten verallgemeinern kann. Ein unzureichend angepasstes Modell für maschinelles Lernen ist kein geeignetes Modell und zeichnet sich durch eine schlechte Leistung bei den Trainingsdaten aus".clv
Unüberwachtes Lernen
Hierbei handelt es sich um einen Ansatz des maschinellen Lernens, bei dem der Algorithmus so trainiert wird, dass er die inhärente Struktur der Daten ohne explizite Kennzeichnung lernt. Unüberwachtes Lernen zielt darauf ab, Regelmäßigkeiten in der Eingabe zu finden, um eine Ausgabe zu erzeugen.clvii