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Künstliche Intelligenz
Sie möchten Künstliche Intelligenz einsetzen oder fragen sich, wo es für Ihre Prozesse sinnvolle Anwendungsmöglichkeiten gäbe? Wir beraten Sie gerne.
Generative KI
Übersetzt oder schreibt Text in verschiedene Formen um, ermöglicht vielfältige Anwendungen wie Übersetzung oder Textverbesserung.
Erzeugt aus textuellen Beschreibungen ein visuelles Bild, besonders nützlich in der kreativen Gestaltung und im Storytelling.
Wandelt geschriebenen Text in gesprochene Sprache um, wodurch eine natürliche Audioausgabe entsteht.
Transkribiert gesprochene Worte in schriftliche Form, ermöglicht die automatisierte Verarbeitung von gesprochenem Inhalt.
Daten Analyse, Empfehlungen, Suche nach ähnlichen Objekten
Datenanalyse ermöglicht die gründliche Untersuchung von Daten, um Muster, Trends und Einblicke zu identifizieren, die bei informierten Entscheidungen und Prognosen helfen.
Die Generierung von Empfehlungen basiert auf der Analyse von Nutzerverhalten und -präferenzen, um personalisierte Vorschläge für Produkte, Inhalte oder Dienstleistungen zu bieten.
Die Suche nach ähnlichen Objekten nutzt Algorithmen, um Gegenstände oder Inhalte zu identifizieren, die ähnlich zu einem gegebenen Objekt oder einer gegebenen Anfrage sind.
Maschinelles Lernen
Im überwachten Lernen lernt ein Algorithmus von gelabelten Datensätzen, wodurch er in der Lage ist, Muster zu erkennen und Vorhersagen für neue, nicht gelabelte Daten zu treffen.
Beim unüberwachten Lernen entdeckt der Algorithmus Muster und Strukturen in nicht gelabelten Daten, ohne vorherige Kennzeichnung, was besonders für die Erkundung von Datensätzen nützlich ist.
Verstärkendes Lernen basiert auf dem Prinzip der Belohnung und Bestrafung, wobei ein Algorithmus durch Interaktion mit seiner Umgebung lernt, optimale Entscheidungen zu treffen.
Deep Learning nutzt neuronale Netzwerke mit vielen Schichten (Tiefen), um komplexe Muster zu erlernen, was besonders bei großen Datensätzen und komplexen Problemen effektiv ist.
Feature Extraction bezieht sich auf den Prozess, bei dem relevante Merkmale aus den Daten extrahiert werden, um die Leistung von maschinellen Lernalgorithmen zu verbessern.
Ein neuronales Netzwerk ist ein Modell, das von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert ist und in der Lage ist, komplexe Aufgaben durch das Lernen von hierarchischen Merkmalsdarstellungen zu bewältigen.