Glossar

Ein Autoencoder ist ein neuronales Netzwerk, das verwendet wird, um die Eingabe zu rekonstruieren. Es besteht aus zwei Teilen: einem Encoder, der die Eingabe in einen niedrigerdimensionalen Vektor komprimiert, und einem Decoder, der den Vektor wieder in die ursprüngliche Eingabe transformiert. Autoencoder können für die Reduktion von Datenraum oder zur Generierung von ähnlichen Daten verwendet werden.

Autonomität bezeichnet die Fähigkeit zur Selbstbestimmung, Selbstständigkeit oder auch Unabhängigkeit.

Backpropagation ist ein Algorithmus für das Training von neuronalen Netzen, der verwendet wird, um die Fehler zwischen den tatsächlichen und den vorhergesagten Ergebnissen zu minimieren. Der Algorithmus berechnet den Gradienten der Verlustfunktion und passt die Gewichte des Netzes entsprechend an. Backpropagation ist ein wichtiger Schritt bei der Entwicklung von Deep-Learning-Modellen.

Bagging (Bootstrap Aggregating) ist eine Methode des Ensemble-Lernens, die verwendet wird, um die Vorhersagegenauigkeit von Modellen zu verbessern. Sie besteht darin, mehrere Modelle auf unterschiedlichen Teilmengen von Trainingsdaten zu trainieren und ihre Vorhersagen zu aggregieren. Bagging wird häufig in Entscheidungsbäumen und Random Forests eingesetzt.

Batch Processing ist ein Ansatz zur Verarbeitung von Daten, bei dem mehrere Aufgaben in einem Stapel (Batch) zusammengefasst und sequentiell abgearbeitet werden. Dies kann die Effizienz der Verarbeitung erhöhen, insbesondere wenn die Aufgaben ähnliche Anforderungen haben

Der Batch-Size bezieht sich auf die Anzahl der Trainingsbeispiele, die in einer Iteration einer Lernmethode wie Gradient Descent oder Stochastic Gradient Descent verwendet werden. Ein höherer Batch-Size führt normalerweise zu einer schnelleren Konvergenz des Modells, da die Gewichte des Modells weniger häufig aktualisiert werden. Ein niedrigerer Batch-Size kann jedoch dazu beitragen, das Modell vor Überanpassung zu schützen, da es mehr Variationen in den Trainingsdaten gibt.

Bayes'sche Statistik ist eine Methode der statistischen Inferenz, die auf der Bayes'schen Regel beruht. Sie verwendet Wahrscheinlichkeiten, um Hypothesen zu bewerten und Vorhersagen zu machen. Bayes'sche Statistik wird in der künstlichen Intelligenz und der Datenanalyse eingesetzt, um Entscheidungen auf der Grundlage von Unsicherheit und Unvollständigkeit zu treffen.

Die Bedeutung von Merkmalen ist eine Technik, bei der die Bedeutung verschiedener Merkmale oder Variablen im Entscheidungsprozess eines KI-Modells analysiert wird. Auf diese Weise lässt sich feststellen, welche Faktoren bei den Entscheidungen des Modells den größten Einfluss haben, und es kann erklärt werden, wie das Modell zu einem bestimmten Ergebnis gekommen ist.

Die Bellmann-Gleichung ist eine Gleichung, die in der Verstärkungslernmethode der künstlichen Intelligenz verwendet wird, um den erwarteten Nutzen einer Aktion in einem bestimmten Zustand zu berechnen. Sie berücksichtigt die zukünftigen Belohnungen, die durch die Aktionen in dem Zustand erzielt werden können. Die Bellmann-Gleichung ist ein wichtiger Bestandteil der Q-Lernmethode und anderer Verstärkungslernmethoden.