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Machine-learning

13 Begriffe

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E

Embeddings Numerische Darstellungen von Wörtern, Sätzen oder anderen Datenobjekten in einem mehrdimensionalen Vektorraum.

F

Few-Shot Learning Eine Technik, bei der KI-Modelle lernen, neue Aufgaben mit nur wenigen Beispielen durchzuführen.Fine-Tuning Der Prozess der Anpassung eines vortrainierten KI-Modells für eine spezifische Aufgabe oder Domäne durch zusätzliches Training.

I

Inferenz Der Prozess, bei dem ein trainiertes KI-Modell Vorhersagen oder Ausgaben basierend auf neuen Eingabedaten generiert.

L

Large Language Model - LLM (Großes Sprachmodell) Ein KI-Modell mit Milliarden von Parametern, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde, um menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu generieren.

M

Machine Learning - ML Ein Bereich der KI, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden.Modell Ein mathematisches System, das durch Training auf Daten gelernt hat, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.Multimodal Die Fähigkeit eines KI-Systems, mehrere Arten von Eingabedaten gleichzeitig zu verarbeiten und zu verstehen.

O

One-Shot Learning Eine Technik, bei der KI-Modelle lernen, neue Aufgaben mit nur einem einzigen Beispiel durchzuführen.Overfitting Ein Problem beim Machine Learning, bei dem ein Modell zu spezifisch auf Trainingsdaten lernt und schlecht bei neuen Daten funktioniert.

R

Reinforcement Learning - RL Eine Art des maschinellen Lernens, bei der ein Agent lernt, optimale Aktionen durch Interaktion mit der Umgebung und Feedback zu treffen.

T

Transfer Learning Eine Technik, bei der Wissen aus einem vortrainierten Modell auf verwandte Aufgaben oder Domänen übertragen wird.

Z

Zero-Shot Learning Die Fähigkeit eines KI-Modells, neue Aufgaben ohne spezifische Trainingsbeispiele durchzuführen, basierend auf vorhandenem Wissen.