Innovativ, auf dem neuesten Stand Künstliche Intelligenz
Jedes Jahr investieren Unternehmen mehr und mehr in KI-Technologie. Allein zwischen 2015 und 2019 ist die Zahl der Unternehmen, die KI nutzen, um unglaubliche 2.700 Milliarden Dollar gestiegen! Dieser Trend scheint ungebrochen und Prognosen zufolge könnte KI bis 2030 eine 15-Billionen-Dollar-Industrie sein.
Eine Studie unter Führungskräften ergab, dass die Verbesserung von Merkmalen, Funktionen und Leistung von Produkten das Hauptziel von KI in Unternehmen ist. Die Anwendungsfälle von KI in der Industrie sind jedoch vielfältig. Sie erhalten alles von Spamfiltern, intelligenten E-Mails, Prozessautomatisierung, Überwachung bis hin zu fortschrittlicher Konversations-KI, Chatbots, intelligenten persönlichen Assistenten und mehr.
Da KI immer beliebter wird, erweitern sich ihre Anwendungsfälle und entwickeln sich in neue Bereiche. Aber Anwendungsfälle sind nicht das Einzige, was sich weiterentwickelt. Die KI selbst wird jedes Jahr fortschrittlicher. Es gibt jedoch ein Problem. Ungefähr 601.000 Unternehmen geben einen „Mangel an Data-Science-Talenten“ als Haupthindernis für die Realisierung ihres KI-Potenzials an. Hier kommt AI Superior ins Spiel.
Was beinhaltet es?
Tiefes Lernen
- Das menschliche Gehirn besteht aus einem hochentwickelten Netzwerk von Zellen, den sogenannten Neuronen. Deep Learning, ein hochmodernes Teilgebiet des maschinellen Lernens, zielt darauf ab, Algorithmen ähnlich zu modellieren wie das Gehirn. DL eignet sich hervorragend, um durch überwachtes Lernen aus gekennzeichneten Daten Mehrwert zu schaffen – etwas, wovon Unternehmen eine Menge haben. Einfach ausgedrückt kann Deep Learning mehr Daten verarbeiten, größere Modelle erstellen und mehr Berechnungen durchführen. Dies führt zu besseren Algorithmen und fortschrittlicheren neuen Erkenntnissen. Deep-Learning-Modelle sind hochgradig flexibel und skalierbar, was bedeutet, dass sie sich weit über ihre ursprüngliche Entwicklung hinaus weiterentwickeln können. Studien von McKinsey prognostizieren, dass mehrere Branchen von Deep Learning betroffen sein könnten.
Bestärkendes Lernen
- Reinforcement Learning ist der Prozess, bei dem Machine-Learning-Modelle durch Bestrafung und Belohnung darauf trainiert werden, die richtige Entscheidung zu treffen. Um das Modell zu trainieren, erhält die KI normalerweise Belohnungen oder Strafen für jede ausgeführte Aktion. Durch Verstärkung wird sie besser darin, das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
Generative Adversarial Networks (GANs)
- GANs wurden als „interessanteste Idee der letzten zehn Jahre im Bereich des maschinellen Lernens“ beschrieben. GANs können neue Inhalte generieren, indem sie Muster in den Trainingsdaten lernen. Der Algorithmus des maschinellen Lernens ist normalerweise unbeaufsichtigt und besteht aus zwei Kernkomponenten. Erstens wird er trainiert, um neue Inhalte zu generieren. Zweitens versucht ein Diskriminatormodell zu klassifizieren, ob dieser Inhalt echt oder gefälscht ist. Wenn Sie das Modell täuschen können, können Sie ein hohes Maß an Vertrauen in den Inhalt haben.
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