Glossar der Künstlichen Intelligenz: Schlüsselbegriffe und Ideen

Grundbegriffe verständlich erklärt

Ein Algorithmus beschreibt das Verfahren, ein Modell ist das Ergebnis des Lernprozesses mit Daten. Stell dir das Rezept und den gebackenen Kuchen vor: Methode versus Produkt. Diese Unterscheidung hilft, Verantwortlichkeiten, Risiken und Evaluationsschritte sauber zu trennen.

Überwachtes Lernen

Beschriftete Daten leiten das Modell an: Es lernt, Eingaben zu Ausgaben zuzuordnen. Beispiele sind Klassifikation und Regression. Qualität und Vielfalt der Labels entscheiden über Fairness, Robustheit und Skalierbarkeit. Lade Leser ein, eigene Datensätze und Erfahrungen in den Kommentaren zu teilen.

Unüberwachtes Lernen

Ohne Labels entdeckt das Modell Strukturen und Muster, etwa Cluster oder Anomalien. Es eignet sich für Exploration, Segmentierung und Datenbereinigung. Überraschende Einsichten entstehen oft dort, wo keiner gezielt gesucht hat – ein guter Grund, neue Perspektiven auszuprobieren.

Bestärkendes Lernen

Ein Agent handelt in einer Umgebung, erhält Belohnungen und optimiert langfristigen Nutzen. Von Spielstrategien bis Robotik zeigt sich: Feedback‑Design ist entscheidend. Teile gern Beispiele, in denen eine Belohnungsfunktion unerwartete, kreative oder sogar unerwünschte Verhaltensweisen hervorbrachte.

Ethik, Verantwortung und klare Begriffe

Datensätze spiegeln Gesellschaft, inklusive Ungleichheiten. Bias bedeutet systematische Verzerrung, Fairness beschreibt Gegenmaßnahmen und Messgrößen. Nenne betroffene Gruppen, dokumentiere Annahmen und lade Betroffene ein, Feedback zu geben. Sprache formt Bewusstsein – Bewusstsein formt bessere Systeme.

Ethik, Verantwortung und klare Begriffe

Transparenz beschreibt Offenheit über Daten, Annahmen und Grenzen. Erklärbarkeit (XAI) liefert nachvollziehbare Gründe für Vorhersagen. Nicht jedes Modell muss gläsern sein, doch je größer die Auswirkungen, desto wichtiger die Einsicht. Diskutiere, welche Erklärungen deinem Publikum wirklich helfen.

Accuracy, Precision und Recall

Accuracy wirkt anschaulich, kann jedoch klassenspezifische Fehler verdecken. Precision und Recall beleuchten Trefferqualität und Vollständigkeit. Im Zusammenspiel mit F1‑Score entsteht ein ausgewogener Blick. Bitte teile Beispiele, in denen nur eine Kennzahl ein Projekt auf die falsche Fährte führte.

ROC‑Kurve und AUC

Die ROC‑Kurve zeigt Trade‑offs zwischen True‑Positive‑ und False‑Positive‑Rate. AUC fasst die Gesamtleistung zusammen. Doch bei stark unausgeglichenen Klassen greift PR‑AUC oft besser. Eine ehrliche Metrik‑Wahl verhindert Überraschungen, wenn Modelle reale Datenströme treffen.

Human‑in‑the‑Loop‑Bewertung

Zahlen allein reichen selten. Qualitative Beurteilungen, Nutzertests und Expertenfeedback entdecken feine Fehler. Definiere klare Rubriken, protokolliere Entscheidungen und iteriere. Kommentiere, wie du menschliche Bewertung effizient organisierst, ohne Tempo und Kosten explodieren zu lassen.

Vom Begriff zur Anwendung

Starte mit Problemdefinition und Datenethik, baue saubere Pipelines, dokumentiere Annahmen und Ziele. Verknüpfe Glossar‑Einträge direkt in Notebooks und Tickets. So sprechen Teams eine Sprache, reduzieren Reibung und liefern Funktionen, die Nutzer wirklich verstehen und vertrauen.

Vom Begriff zur Anwendung

Versioniere Daten, Modelle und Konfigurationen, automatisiere Tests und Monitoring. Ein gemeinsames Vokabular klärt, was „Drift“ oder „Rollback“ bedeutet. Teile Tools, die dir geholfen haben, und abonniere Updates, um neue Einträge für Logs, Alerts und Playbooks nicht zu verpassen.

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Ethik, Verantwortung und klare Begriffe

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Vom Begriff zur Anwendung

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