Dopamin-KickKleine Glücksgefühle durch Likes oder coole Videos → man will mehr davon. |
DroputDropout ist eine Regularisierungstechnik für neuronale Netzwerke, die zufällig einige der Knoten während des Trainings deaktiviert. Dies hilft, das Overfitting zu reduzieren und das Modell robuster zu machen. |
Dual-Process-TheoryGrundlagen der Medienpsychologie - Theorie zur Entscheidungsfindung: wir entscheiden mit System 1 (schnell, automatisch, impulsiv) und System 2 (langsam, bewusst, überlegt). |
Edge ComputingEdge Computing ist ein Ansatz, bei dem Datenverarbeitung und -speicherung dezentralisiert auf Geräten in der Nähe der Datenquelle erfolgen, anstatt sie an entfernte Server zu senden. Dies kann die Latenz reduzieren und die Effizienz von IoT-Systemen verbessern. |
EingabeschichtenDie Eingabeschicht (engl. input-layer) ist die erste Schicht eines neuronalen Netzes. Sie besteht aus einer bestimmten Anzahl an Eingabeneuronen (engl. input-nodes). Die Größe der Eingabeschicht hängt von den Eingabedaten ab. |
End-to-End-LösungEine End-to-End-Lösung ist eine vollständige Lösung für ein bestimmtes Problem, die alle Schritte von Anfang bis Ende umfasst. Im Kontext von KI in der Produktion könnte eine End-to-End-Lösung beispielsweise aus Datenverarbeitung, Modellbildung, Implementierung und Überwachung bestehen. |
Endloses ScrollenInfinite Scroll: Neue Inhalte laden automatisch nach → kein klares Ende → man scrollt weiter. |
Endowment Effect= Besitz-Effekt Wenn wir uns vorstellen, etwas würde uns gehören, finden wir es wertvoller. |
Ensemble LearningEnsemble Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der mehrere Modelle zusammenarbeiten, um eine Vorhersage zu treffen. Indem man die Vorhersagen der verschiedenen Modelle aggregiert, kann man die Vorhersagegenauigkeit erhöhen und das Risiko von Fehlern verringern. |
EntscheidungsbaumEin Entscheidungsbaum ist ein Diagramm, das Entscheidungen auf der Grundlage von Bedingungen darstellt. Er besteht aus einem Wurzelknoten, der die Eingangsvariablen darstellt, und verschiedenen Zweigen, die die Bedingungen und Entscheidungen repräsentieren. Entscheidungsbäume werden häufig in der künstlichen Intelligenz und der Datenanalyse eingesetzt, um Vorhersagemodelle zu erstellen. |