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• Beschreibung: Algorithmen, die aus Daten lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen basierend auf diesen Daten treffen.
• Unterkategorien:
• Überwachtes Lernen: Modelle lernen aus gekennzeichneten Daten.
• Unüberwachtes Lernen: Modelle identifizieren Muster in ungekennzeichneten Daten.
• Halbüberwachtes Lernen: Kombination aus gekennzeichneten und ungekennzeichneten Daten.
• Bestärkendes Lernen: Modelle lernen durch Belohnung und Bestrafung.
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Laut einer neuen Studie der Forschungsgruppe Epoch AI laufen Technologieunternehmen Gefahr, bis etwa 2026 bis 2032 den Vorrat an öffentlich verfügbaren Trainingsdaten für KI-Sprachmodelle aufzubrauchen. Diese Entwicklung stellt eine bedeutende Herausforderung für die zukünftige Entwicklung von KI-Systemen dar. Bisher haben…
Künstliche Intelligenz (KI) in der Medizin: Chancen und Herausforderungen Die Nutzung von KI in der medizinischen Forschung bietet enorme Möglichkeiten. Allerdings gibt es viele technische und datenschutzrechtliche Herausforderungen, besonders wenn es um Patientendaten geht. Ein aktuelles Positionspapier von Dr. Carsten…
Nutzung menschlicher Sprachverarbeitung für die automatisierte Klassifizierung von Hundebellen In einer Studie wurde untersucht, wie Modelle zur Sprachrepräsentation, die ursprünglich für menschliche Sprache entwickelt wurden, auf die Klassifikation von Hundegebell angewendet werden können. Die Forschung konzentrierte sich auf vier Aufgaben:…
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