KI-Modelle werden anhand von Daten trainiert, die dem Modell eine Wissensgrundlage bieten, die es bei der Beantwortung von natürlichsprachlichen Aufforderungen und der Generierung von Vorhersagedaten oder Multimedia-Inhalten anwendet.
Warum sind KI-Modelle wichtig?
KI-Modelle ersparen Menschen Zeit und Mühe bei der Suche nach Erkenntnissen, der Erstellung von Inhalten und der Codierung. KI-Modelle werden verwendet, um leistungsstarke Chatbot zu entwickeln, die zeitintensive Vertriebs- und Kundendienstinteraktionen auslagern können. KI-Modelle haben sich so weit entwickelt, dass kreative Aufgaben wie die Entwicklung von Bildern durch Zeichnen, Fotografie und Grafikdesign einfach durch die Beschreibung der gewünschten Inhalte erledigt werden können. Softwareentwickler können mit Hilfe von KI Codeschnipsel für Anwendungen viel effizienter schreiben als mit manueller Codierung. Eine KI macht keine einfachen Tippfehler oder vergisst, erforderliche Bibliotheken einzubinden, wie es Menschen oft tun. Infolgedessen können Menschen mühsame Arbeiten zunehmend an KI-gestützte Assistenten abgeben, so dass sie sich spannenderen und interessanteren Aufgaben widmen können.
Anwendungen von AI-Modellen
Robotik
Dies ist eine der spannendsten Anwendungen der KI-Technologie. Tesla entwickelt einen universell einsetzbaren, zweibeinigen, humanoiden Roboter, der unsichere, sich wiederholende oder monotone Aufgaben ausführen kann. Die Maschine verwendet ein neuronales Netzwerk, das auf visuelle Eingaben und einen umfangreichenDatensatz angewiesen ist, um neue Aufgaben zu lernen.
Echtzeitanalysen
Die Modelle des Maschinelles Lernen können mit Datenströmen versorgt werden, die ihnen helfen, die Wahrscheinlichkeit künftiger Ergebnisse vorherzusagen, z. B. bei der Vorhersage extremer Wetterereignisse oder ungünstiger Wirtschaftsbedingungen.
Gaming
Backend-Systeme für Sportwetten und Online-Poker können Wettpreise auf der Grundlage sich ändernder Quoten festlegen, um die Gewinnspannen zu erhalten. Das Verhalten der Spieler kann analysiert werden, um zukünftige Ereignisse zu fördern.
Online-Einzelhandel
Modelle desMaschinelles Lernen können frühere Kaufmuster aufdecken, die mit aktuellen Werbeaktionen übereinstimmen, um digitale Anzeigen und Werbe-E-Mails zu personalisieren und an verschiedene Käufersegmente zu senden. Dadurch wird die Kundenbindung erhöht und der Umsatz des Anbieters gesteigert.
Gesundheitswesen
Ärzte können KI-Modelle nutzen, um Patienten zu diagnostizieren und proaktive Maßnahmen auf der Grundlage wahrscheinlicher Ergebnisse zu ergreifen, die von Tausenden ähnlicher Fälle in den training vorgegeben werden. Diese Form der präskriptiven Medizin, die auf der Erfahrung des Arztes und dem destillierten Wissen des KI-Modells beruht, kann die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Behandlung erhöhen.
Währungshandel
Wenn ein börsennotiertes Unternehmen in den letzten Tagen oder Stunden vor dem Abschluss seiner weltweiten Finanzbücher steht, können KI-Modelle empfehlen, wo liquide Mittel zu hinterlegen sind, um den optimalen Währungseffekt auf die Gewinnzahlen zu erzielen.
Risiko- und Betrugsmanagement
Kreditkartenaussteller und Versicherungsunternehmen müssen ständig auf Betrug überwachen. Mithilfe von KI-Modellen können sie Transaktionen im laufenden Betrieb untersuchen, um vorherzusagen, welche Transaktionen vor der Genehmigung zur weiteren Überprüfung zurückgehalten werden müssen. Betrüger wenden subtile Taktiken an, die nur automatisierte Systeme als anomal erkennen können, weil sie dieselbe Taktik nur Sekunden zuvor von der KI angewendet gesehen haben, was ein Mensch leicht übersehen könnte.
Actian Datenmanagement für AI
KI-Modelle sind auf gute Daten angewiesen, um genaue Vorhersagen zu liefern. Die Actian Data Platform ergänzt ein ML-Projekt perfekt, indem sie eine einheitliche Erfahrung für das Einlesen, Umwandeln, Analysieren und Speichern von Daten bietet. Die Actian Data Platform bietet ultraschnelle Anfrage , selbst für komplexe Workloads, ohne Tuning durch Vektorverarbeitung. DataConnect, die integrierte Datenintegrationstechnologie, bereitet die training auf, indem sie Ausreißer entfernt, Daten strukturiert und Werte transformiert, um die Effizienz jeder Datenanalyse zu verbessern.