Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich, der darauf abzielt, Maschinen zu schaffen, die dieselben Funktionen ausführen können wie Menschen. Es besteht aus einer Vielzahl unterschiedlicher Algorithmen, Software und Hardware, die verwendet werden, um diese Ziele in verschiedenen Anwendungen zu erreichen. . Es gibt viele verschiedene Arten von künstlicher Intelligenz, darunter: Künstliche neuronale Netze (KNNs) Künstliche intelligente Systeme (AIS) oder evolutionäre Systeme sind eine Art des maschinellen Lernens. Künstliche Intelligenz kann verwendet werden, um verschiedene Arten von Problemen anzugehen, wie z. Seitdem ist der Begriff weit verbreitet, um alle Maschinen zu beschreiben, die sich wie Menschen verhalten und Probleme auf ähnliche Weise lösen. KI umfasst eine Vielzahl von Formen: Es gibt viele verschiedene Arten von künstlicher Intelligenz, je nachdem, welche Art von Problem gelöst werden soll. Künstliche neuronale Netze (KNN) sind eine der am weitesten verbreiteten Arten von neuronalen Netzen. ANN-Netzwerke können verwendet werden, um Muster automatisch zu erkennen, ein Problem zu lösen und optimale Entscheidungen zu treffen. Ein Beispiel für einen Algorithmus, der ein Hidden-Markov-Modell erzeugt, ist die Neural Turing Machine (NUTM). Diese Maschine kann Text generieren, indem sie eine unendliche Anzahl von neuronalen Netzen verwendet.
Maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz ist ein Bereich, der sich mit der Entwicklung von Maschinen befasst, die zu intelligentem Denken und Argumentieren fähig sind. Dieses Forschungsfeld gibt es schon lange und hat viele gesellschaftliche Veränderungen vorangetrieben. . Eine der Schlüsselkomponenten in diesem Bereich ist maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen ist eine Reihe von Algorithmen, mit denen Computer Daten (z. B. Informationen aus Text- oder Audiodateien) sortieren und Entscheidungen treffen können. Algorithmen für maschinelles Lernen sind so leistungsfähig, dass sie Aufgaben wie das Erkennen von Gesichtern, das Fahren von Autos und das Versenden von E-Mails ausführen können. Die Entwicklung des maschinellen Lernens ist seit vielen Jahren unaufhaltsam, und es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, wie Maschinen in unserem täglichen Leben eingesetzt werden können. Die Ausgabe von Daten aus einer externen Quelle (z. B. Text- oder Audiodateien) ist für maschinelle Lernalgorithmen unerlässlich, da Es sind die Daten, die verwendet werden, um zu entscheiden, was getan werden soll, und nicht das System selbst. Algorithmen für maschinelles Lernen stützen sich stark auf Datendarstellungen und werden normalerweise als Software implementiert. Das bedeutet, dass ein maschineller Lernalgorithmus Informationen aus externen Quellen (z. B. Textdateien oder Audiodateien) verwendet, um seine Eingaben zu erhalten und Entscheidungen darüber zu treffen, was auf der Grundlage dieser Daten getan werden soll. Wissens-, Daten- und wissensbasierte Modelle (Wissensbasierte Systeme)