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 erlernen.
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
Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.
FAQ
KI-Modelle sind Algorithmen, die auf Daten trainiert werden, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen oder Inhalte zu generieren. Sie ermöglichen Anwendungen wie Klassifizierung, Empfehlung, Sprachverständnis, Bilderzeugung und Entscheidungsautomatisierung.
Zu den gängigen KI-Modelltypen gehören überwachte Lernmodelle, unüberwachte Modelle (Clustering, Anomalie ), Agenten für bestärkendes Lernen , Deep-Learning-Architekturen (CNNs, RNNs, Transformatoren) und generative Modelle wie Diffusionsmodelle und große Sprachmodelle (LLMs).
Zum Training gehören die Eingabe großer Datensätze in einen Algorithmus, die Anpassung von Parametern zur Fehlerreduzierung, die Validierung der Leistung anhand von Testsätzen und die Abstimmung von Hyperparametern. Viele moderne KI-Modelle erfordern GPU- oder TPU-beschleunigte Berechnungen, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten.
Unternehmen nutzen KI-Modelle für Vorhersagen, Betrugserkennung, Personalisierung, Automatisierung, NLP, Bildanalyse, Echtzeit-Entscheidungen, vorausschauende Wartung und Retrieval-Augmented Generation (RAG), um den Zugang zu Unternehmenswissen zu verbessern.
Zu den Herausforderungen gehören verzerrte oder unvollständige Training , Modelldrift, hohe Rechenkosten, Anforderungen an die Erklärbarkeit, Komplexität der Integration und die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Überwachung, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit in der Produktion zu gewährleisten.
