Zusammenfassung
Artificial Intelligence ist in aller Munde und doch verstehen bisher die wenigsten Menschen ihre Funktionsweise, welche Technologien ihr zugrunde liegen und welche Fähigkeiten AI heute bereits besitzt – und, vor allem, welche nicht. In diesem Kapitel werden Machine Learning und Deep Learning als die für die Praxis entscheidenden Teildisziplinen der Artificial Intelligence erklärt, große AI-Mythen aufgelöst und ein grundlegendes begriffliches wie technisches Verständnis für die weitere Auseinandersetzung mit Artificial Intelligence und Data Science geschaffen.
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Notes
- 1.
Beschäftigt man sich mit der praktischen Anwendung und Evaluation von Forecasts, kommt man eigentlich nicht an Rob J. Hyndman und George Athanasopoulos vorbei. Für eine ausführliche Einführung können wir das Buch „Forecasting: principles and practice“ (Hyndman und Athanasopoulos 2018) empfehlen.
- 2.
Das weiterführende Paper „Process considerations: A reliable AI data labeling process“ zum Thema der Qualität des Labelings von Daten für Machine Learning kann unter folgendem Link abgerufen werden: https://wiki.eclipse.org/images/0/0e/WhitePaper_Process_considerations-A_reliable_AI_data_labeling_process.pdf/. Zugegriffen: 30. März 2022.
- 3.
Einen ersten Überblick zu Metriken, die im Kontext von KI häufig genutzt werden, gibt der Wikipedia-Artikel „Beurteilung eines binären Klassifikators“, der unter folgendem Link gefunden werden kann: https://de.wikipedia.org/wiki/Beurteilung_eines_binären_Klassifikators. Zugegriffen: 02. April 2022.
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Greiner, R., Berger, D., Böck, M. (2022). Artificial Intelligence. In: Analytics und Artificial Intelligence. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-38159-2_3
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