Glossar

Ein genetischer Algorithmus ist eine Methode des maschinellen Lernens, die auf der Evolutionstheorie basiert. Er nutzt evolutionäre Prinzipien wie Selektion, Rekombination und Mutation, um eine optimale Lösung für ein Problem zu finden. Genetische Algorithmen werden häufig in der Optimierung und im maschinellen Lernen eingesetzt.

Die Gewichtung eines Inputs bestimmt, wie stark der Einfluss des jeweiligen Features auf das neuronale Netz ist. Aus den Features und ihren Gewichtungen wird die gewichtete Summe gebildet, die dann an eine Aktivierungsfunktion weitergegeben wird.

Gradient Descent ist ein Optimierungsalgorithmus, der verwendet wird, um die Gewichte in einem neuronalen Netzwerk oder einem anderen maschinellen Lernmodell anzupassen. Der Algorithmus nutzt den Gradienten der Verlustfunktion, um die Richtung zu bestimmen, in der die Gewichte angepasst werden sollen. Durch die wiederholte Anwendung von Gradient Descent können die Gewichte so angepasst werden, dass die Verlustfunktion minimiert wird und das Modell bessere Vorhersagen macht.

Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist eine Methode der linearen Algebra, die verwendet wird, um die Dimensionalität von Daten zu reduzieren. Dabei wird eine große Anzahl von Variablen in eine kleinere Anzahl von Variablen umgewandelt, wobei die meisten Informationen beibehalten werden. PCA ist eine häufig verwendete Technik in der Datenanalyse und der Bildverarbeitung.

Human-Robot Collaboration bezieht sich auf die Zusammenarbeit von Menschen und Robotern bei Produktionsaufgaben. Hierbei kann es beispielsweise um die gemeinsame Bearbeitung von Werkstücken oder die Übernahme gefährlicher oder schwerer Aufgaben durch Roboter gehen.

Hyperparameter sind Parameter in einem künstlichen Intelligenz-Modell, die vom Entwickler oder Forscher festgelegt werden müssen, bevor das Modell trainiert werden kann. Diese Parameter beeinflussen die Leistung des Modells und können z.B. die Anzahl der Schichten und Neuronen in einem neuronalen Netzwerk, die Lernrate oder den Batch-Size umfassen. Die Optimierung der Hyperparameter ist ein wichtiger Schritt in der Entwicklung von KI-Modellen.

Industrie 4.0 ist ein Konzept für die Automatisierung und Digitalisierung von Produktionssystemen. Es bezieht sich auf die Integration von intelligenten Maschinen, Cloud Computing, Big Data und künstlicher Intelligenz in Produktionsprozesse, um die Effizienz, Flexibilität und Qualität der Produktion zu verbessern.

Infer ist eine Kategorie im Periodensystem der KI, das von Kristian Hammond entwickelt wurde. Es bezieht sich auf Technologien, die zur Schlussfolgerung oder Vorhersage von Daten und Informationen verwendet werden. Ein Beispiel hierfür ist die Bayes'sche Inferenz, die verwendet wird, um Wahrscheinlichkeiten für Hypothesen zu berechnen.

Die Inferenz bezieht sich auf die Anwendung von Wissen oder Erfahrung, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. In der künstlichen Intelligenz bezieht sich die Inferenz auf die Verwendung eines trainierten Modells, um Vorhersagen über neue Daten zu treffen. Ein Beispiel hierfür ist die Verwendung eines Bilderkennungsmodells, um neue Bilder zu analysieren und zu kategorisieren.

Instanzen beziehen sich auf die konkreten Beispiele von Daten, die in einem künstlichen Intelligenz-Modell verwendet werden, um das Modell zu trainieren oder zu testen. Beispiele für Instanzen können Bilder, Texte oder Sensordaten sein.