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Künstliche Intelligenz
LinkThat erschließt mit Neuronalen Netzen eine neue Qualität von Lösungsmöglichkeiten. Lassen Sie uns hier die Begriffe Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Neuronale Netze und Deep Learning klären.
Künstliche Intelligenz (KI) und Neuronale Netze (NN)
Alle im Zusammenhang mit der Erbringung von Intelligenzleistungen, die bislang dem Menschen vorbehalten waren, verwendeten Technologien finden sich unter dem Oberbegriff der Künstlichen Intelligenz - abgekürzt KI - wieder (im Englischen: AI für Artificial Intelligence). Von KI spricht man heute also, wenn man nicht zu sehr ins Detail gehen will.
KI befasst sich damit, einzelne Fähigkeiten des Menschen auf Maschinen zu übertragen, etwa das Erkennen von Texten, Bildinhalten, Sprache und so weiter. Hier werden seit Jahren rasante Fortschritte gemacht. 'Maschinelles Lernen', 'Deep Learning' und 'Neuronale Netze' sind entsprechend Teilgebiete der KI, teilweise Teilgebiete innerhalb dieser Teilgebiete:
Das Ziel der KI ist die Herstellung eines intelligenten Agenten. Dies kann man auch als die Herstellung eines möglichst guten (autonomen, lernenden, intelligenten, automatischen) Informationssystems ansehen.
Maschinelles Lernen
Bei Maschinellem Lernen handelt es sich um Lösungen, die lernende Algorithmen verwenden, die aus erhobenen Daten lernen und Entscheidungen fällen können. Statt nur eine einzelne Anweisung zu nutzen, sammeln diese Algorithmen Daten von vielfältigen Quellen, um daraus zu lernen und Vorhersagen zu treffen.
Die Mächtigkeit dieser Lösungen ist in der realen Welt zum Teil dadurch limitiert, dass sie auf einer Reihe vordefinierter Algorithmen beruhen, die mehr oder weniger an ein Flowchart erinnern. Dem gegenüber hat eine weitere Gruppe von Lösungen diese Einschränkungen nicht und ermöglichen daher die Realisierung bisher unmöglich erscheinender Strategien: Neuronale Netze.
Neuronale Netze & Deep Learning
Neuronale Netze sind ein wichtiger Teilbereich des Maschinellen Lernens. Es ist jenes Feld, das in den kommenden Jahren für grundlegende technologische Umwälzungen verantwortlich sein wird.
Ein Neuronales Netz muß nicht explizit für seine Aufgaben programmiert werden, es kann beispielsweise aus Trainingsbeispielen lernen oder auch durch Bestärkung, sozusagen durch Zuckerbrot und Peitsche (Reinforcement Learning). Grundlage dafür stellen in Schichten angeordneten 'Neuronen' sowie gerichtete, gewichtete Verbindungen zwischen diesen Neuronen dar.
Die folgende Abbildung zeigt die Architektur eines beispielhaften Neuronalen Netzes. Aufgabenstellung ist hier das Erkennen von Ziffern. Das Design der vorgeschlagenen Lösung besteht aus drei Schichten von Neuronen und deren gewichteten Verbindungen.
In der Trainingsphase lernt das neuronale Netz anhand des vorgegebenen Lernmaterials. Die Lernregel gibt vor, wie die Gewichte der Verbindungen bei weiteren Lernschritten modifiziert werden. Auch mit hochdimensionalen Systemen und bei Aufgabenstellungen mit unvollkommenen Daten liefert ein so trainiertes Netz im Anschluss robuste Ergebnisse.
Anwendung bei LinkThat
KI und Neuronale Netze nehmen im Portfolio von LinkThat eine zentrale Rolle ein. Die Möglichkeit, Agenten zu entwickeln, die komplexe Aufgabenstellungen erlernen können, die das menschliche analytische Potenzial übersteigen, eröffnet eine völlig neue Qualität von Lösungsmöglichkeiten.
Überzeugen Sie sich selbst und testen Sie LinkThat CARPARK - unsere intelligente Autokennzeichen-Erkennungssoftware, die mit Reinforcement Learning äußerst zuverlässige Ergebnisse liefert.
Interessiert?
Sie erreichen uns unter +43 (1) 3344044 und office via linkthat to eu.
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