I.AI DICTIONARY
I - K
Hier finden sich Erklärungen zu den wichtigsten Begriffen
aus der Welt der Künstlichen Intelligenz.
I
Information Retrieval
Information Retrieval (IR) ist der Prozess, relevante Informationen aus einem großen Datensatz oder einer Datenbank abzurufen. Dies geschieht oft durch den Einsatz von Suchalgorithmen und Filtertechniken, die Daten effizient durchsuchen, um die passendsten Ergebnisse zu liefern. IR findet Anwendung in Suchmaschinen, digitalen Bibliotheken und Datenanalyse-Tools, wobei die Herausforderung darin besteht, Genauigkeit und Relevanz der abgerufenen Informationen zu maximieren. Ziel ist es, die benötigten Daten schnell und präzise für den Nutzer bereitzustellen.
Inference
Inference bezeichnet den Prozess, bei dem ein trainiertes Modell verwendet wird, um auf Basis neuer Daten Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu fällen. Es ist ein zentraler Aspekt der künstlichen Intelligenz, da es die praktische Anwendung des Modells ermöglicht. Inference kann Echtzeit-Analysen, automatische Übersetzungen oder Bildklassifizierungen umfassen. Ziel ist es, die Muster, die während des Trainings gelernt wurden, auf neue, bisher ungesehene Daten anzuwenden und so nutzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Interpretability
Interpretability beschreibt die Fähigkeit, die Entscheidungen und Vorhersagen eines Modells so zu verstehen und zu erklären, dass sie für Menschen nachvollziehbar sind. Dies ist besonders wichtig in Bereichen wie Medizin oder Finanzen, wo Vertrauen und Transparenz entscheidend sind. Ein interpretierbares Modell ermöglicht es, die zugrunde liegenden Entscheidungsprozesse offenzulegen, etwa durch Visualisierungen oder Erklärungen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Modellentscheidungen fair und ohne unbeabsichtigte Verzerrungen getroffen werden.
Iterative Prompting
Iterative Prompting ist ein Ansatz im Umgang mit Large Language Models (LLMs), bei dem Prompts – also Eingaben oder Fragen – schrittweise angepasst und verfeinert werden, um genauere oder relevantere Antworten zu erhalten. Dieser Prozess kann mehrere Durchläufe umfassen, wobei das Modell Feedback liefert, das zur weiteren Optimierung des Prompts genutzt wird. Ziel ist es, die Interaktion mit dem Modell zu verbessern und die gewünschten Ergebnisse durch gezielte Anpassungen zu erreichen.
Keyphrase Extraction
Keyphrase Extraction ist der Prozess, bei dem wichtige Begriffe oder Schlüsselwörter aus einem Text identifiziert und extrahiert werden. Diese Technik wird häufig in der Textzusammenfassung und -analyse eingesetzt, um den Inhalt effizient zu verdichten und die relevantesten Informationen hervorzuheben. Dabei kommen Algorithmen zum Einsatz, die Muster und Bedeutungen im Text erkennen. Keyphrase Extraction ist besonders nützlich in Bereichen wie Suchmaschinenoptimierung, Inhaltsanalyse und Data Mining, um große Mengen an Textinhalten zu durchforsten und die zentralen Themen schnell zu erfassen.
Knowledge Augmentation
Knowledge Augmentation ist ein Prozess, bei dem ein Large Language Model (LLM) mit zusätzlichem Wissen oder Informationen angereichert wird, um seine Leistung und Genauigkeit zu verbessern. Dies geschieht durch die Einbindung externer Datenquellen, Fachliteratur oder spezifischer Domänenkenntnisse. Das Ziel ist es, das Modell besser auf spezielle Anwendungsfälle oder Fragestellungen vorzubereiten. Diese Technik wird verwendet, um Modelle kontinuierlich zu aktualisieren und zu erweitern, sodass sie auf dem neuesten Stand bleiben und präzise Ergebnisse liefern können.
Knowledge Distillation
Knowledge Distillation ist eine Methode, bei der ein kleineres, effizienteres Modell von einem größeren, komplexeren Modell lernt. Der Prozess zielt darauf ab, die Vorhersagekraft des großen Modells beizubehalten, aber den Rechenaufwand und die Speicherkapazität zu reduzieren. Das große Modell dient als „Lehrermodell“, während das kleinere „Schülermodell“ die erlernten Muster und Fähigkeiten übernimmt. Diese Technik wird verwendet, um Modelle zu skalieren, die in ressourcenbeschränkten Umgebungen wie mobilen Geräten oder eingebetteten Systemen eingesetzt werden sollen.
Knowledge Graphs
Knowledge Graphs sind strukturierte Darstellungen von Wissen, in denen Entitäten wie Personen, Orte oder Dinge und deren Beziehungen in einem Netzwerkformat visualisiert werden. Sie helfen dabei, komplexe Informationen zu organisieren und ermöglichen es, verborgene Zusammenhänge zu erkennen. Knowledge Graphs werden häufig verwendet, um die Genauigkeit und Relevanz von Suchergebnissen zu verbessern, indem sie kontextbezogene Verknüpfungen herstellen. Diese Graphen sind besonders nützlich für Anwendungen wie intelligente Assistenten, Datenintegration und semantische Suchmaschinen.
K
ZURÜCK ZUR
I.AI ACADEMY PREVIEW
©Urheberrecht. Alle Rechte vorbehalten.
Wir benötigen Ihre Zustimmung zum Laden der Übersetzungen
Wir nutzen einen Drittanbieter-Service, um den Inhalt der Website zu übersetzen, der möglicherweise Daten über Ihre Aktivitäten sammelt. Bitte überprüfen Sie die Details in der Datenschutzerklärung und akzeptieren Sie den Dienst, um die Übersetzungen zu sehen.