Welche neuen KI-Techniken verwenden Sie?

1 Generative Adversarial Networks

Eine der aufregendsten und mächtigsten KI-Techniken, die in den letzten Jahren entstanden sind, sind generative Adversarial Networks (GANs). GANs sind eine Art neuronales Netz, das realistische und vielfältige Bilder, Töne, Texte oder andere Arten von Daten von Grund auf oder auf der Grundlage von Eingaben generieren kann. GANs bestehen aus zwei konkurrierenden Netzwerken: einem Generator, der versucht, gefälschte Daten zu erstellen, und einem Diskriminator, der versucht, zwischen echten und gefälschten Daten zu unterscheiden. Indem sie gegeneinander trainiert werden, können GANs lernen, qualitativ hochwertige und neuartige Daten zu produzieren, die für verschiedene Zwecke wie Kunst, Unterhaltung, Bildung oder Forschung verwendet werden können. Einige Beispiele für GANs sind StyleGAN, das realistische Gesichter mit verschiedenen Stilen und Attributen erzeugen kann, CycleGAN, das den Stil eines Bildes auf ein anderes übertragen kann, und GPT-3, das kohärente und vielfältige Texte zu jedem Thema generieren kann.

3 Verarbeitung natürlicher Sprache

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist eine KI-Technik, die sich mit dem Verstehen und Erzeugen natürlicher Sprache, wie Sprache oder Text, befasst. NLP kann verwendet werden, um Anwendungen zu erstellen, die mit Menschen oder anderen Maschinen kommunizieren können, wie z. B. Chatbots, Sprachassistenten, Übersetzer oder Zusammenfassungen. NLP kann auch verwendet werden, um Informationen aus großen Mengen natürlichsprachlicher Daten zu analysieren und zu extrahieren, z. B. Stimmungen, Themen, Schlüsselwörter oder Entitäten. Einige Beispiele für NLP sind BERT, das aus großen Textkorpora lernen und verschiedene NLP-Aufgaben ausführen kann, wie z. B. die Beantwortung von Fragen oder die Textklassifizierung, Speech-to-Text, das gesprochene Wörter in geschriebenen Text umwandeln kann, und Text-to-Speech, das geschriebenen Text in gesprochene Wörter umwandeln kann.

4 Maschinelles Sehen

Computer Vision ist eine KI-Technik, die es Maschinen ermöglicht, die visuelle Welt wie Bilder oder Videos zu sehen und zu verstehen. Maschinelles Sehen kann verwendet werden, um Anwendungen zu erstellen, die Objekte, Gesichter, Szenen oder Aktionen in den visuellen Daten erkennen, erkennen, segmentieren oder verfolgen können. Maschinelles Sehen kann auch verwendet werden, um die visuellen Daten zu verbessern oder zu ändern, z. B. durch Hinzufügen von Filtern, Effekten oder Beschriftungen. Einige Beispiele für maschinelles Sehen sind FaceNet, das Gesichter identifizieren und verifizieren kann, YOLO, das Objekte in Echtzeit erkennen und lokalisieren kann, und Mask R-CNN, das Objekte in Bildern segmentieren und kennzeichnen kann.

5 Transfer-Lernen

Transfer Learning ist eine KI-Technik, die es Maschinen ermöglicht, das Wissen und die Fähigkeiten, die sie in einer Domäne oder Aufgabe erlernt haben, auf eine andere Domäne oder Aufgabe zu übertragen. Transfer Learning kann den Zeit- und Ressourcenaufwand für das Trainieren eines Machine Learning-Modells reduzieren und seine Leistung und Generalisierung verbessern. Transfer Learning kann verwendet werden, um ein Modell an einen neuen Datensatz, eine neue Aufgabe oder eine neue Domäne anzupassen, z. B. von Bildern zu Texten, von Klassifizierung zu Regression oder von natürlicher Sprache zu Sprache. Einige Beispiele für Transfer Learning sind ULMFiT, mit dem ein Sprachmodell auf eine bestimmte NLP-Aufgabe abgestimmt werden kann, wie z. B. Textklassifizierung oder Stimmungsanalyse, MobileNet, das ein tiefes neuronales Netz für die Ausführung auf mobilen Geräten anpassen kann, und Sim2Real, das die aus Simulationen erlernten Fähigkeiten auf reale Szenarien wie Robotik oder selbstfahrende Autos übertragen kann.

6 Suche nach neuronaler Architektur

Suche nach neuronaler Architektur (NAS) ist eine KI-Technik, die das Design und die Optimierung neuronaler Netze automatisiert. NAS kann nach der besten neuronalen Netzwerkarchitektur für eine bestimmte Aufgabe oder einen bestimmten Datensatz suchen, z. B. nach der Anzahl der Schichten, der Art der Aktivierungsfunktionen, den Verbindungen zwischen Knoten oder den Hyperparametern. NAS kann den menschlichen Aufwand und das Fachwissen reduzieren, die für den Aufbau und die Optimierung eines neuronalen Netzwerks erforderlich sind, sowie seine Genauigkeit und Effizienz verbessern. NAS kann verwendet werden, um neuronale Netze für verschiedene Bereiche und Anwendungen zu erstellen, wie z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache oder Reinforcement Learning. Einige Beispiele für NAS sind NASNet, das modernste neuronale Netze für die Bildklassifizierung entdecken kann, AutoML-Zero, das neuronale Netze von Grund auf neu entwickeln kann, und Neural MMO, das neuronale Netze für Multiplayer-Online-Spiele entwerfen kann.

7 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

Dies ist ein Ort, an dem Sie Beispiele, Geschichten oder Erkenntnisse teilen können, die in keinen der vorherigen Abschnitte passen. Was möchten Sie noch hinzufügen?