Klartext zu KI: Terminologie und Definitionen, die Sinn ergeben

Ausgewähltes Thema: KI‑Terminologie und Definitionen. Willkommen! Hier entwirren wir Fachbegriffe, erzählen kleine Geschichten aus der Praxis und machen komplexe Konzepte greifbar. Lies mit, stelle Fragen in den Kommentaren und abonniere, wenn du regelmäßig verständliche Erklärungen möchtest.

Grundbegriffe, die alles tragen

Ein Algorithmus ist die Rezeptur, das Verfahren; das Modell ist das Ergebnis nach dem Backen mit Daten. In der Praxis trainierst du ein Modell mithilfe eines Algorithmus. Verrate uns: Verwechslest du beide Begriffe manchmal noch?

Arten des Lernens verstehen

Beim überwachten Lernen sind Eingaben mit korrekten Ausgaben gelabelt. Das Modell lernt Abbildungsmuster, etwa für Spam‑Erkennung oder Preisprognosen. Erzähle uns ein Beispiel, bei dem dich ein simples Labeling massiv nach vorne brachte.

Arten des Lernens verstehen

Unüberwachtes Lernen sucht Strukturen ohne Labels: Clustering, Dimensionsreduktion, Anomalieerkennung. Es deckt verborgene Muster auf, die du später validieren kannst. Welche überraschende Kundensegmentierung hast du so entdeckt?

Qualität sichern: Overfitting, Bias und Halluzinationen

Overfitting

Overfitting bedeutet, dass ein Modell das Training auswendig lernt und auf neuen Daten versagt. Frühzeitiges Stoppen, Regularisierung und mehr Daten helfen. Hast du eine Anekdote, in der ein perfekter Trainings‑Score trügerisch war?

Bias und Fairness

Bias sind systematische Verzerrungen, oft durch unausgewogene Daten. Fairness‑Checks, repräsentative Stichproben und erklärbare Methoden reduzieren Risiken. Welche Prüfungen führst du vor dem Deployment konsequent durch?

Halluzinationen und Verifikation

Sprachmodelle erfinden manchmal plausible, aber falsche Fakten. Quellenangaben, Retrieval‑Verstärkung und Verifikationsschleifen helfen. Teile deine Checkliste, wie du Aussagen automatisiert prüfst, bevor Nutzer sie sehen.

Messen, was zählt: Verlust und Metriken richtig deuten

Die Verlustfunktion misst, wie schlecht das Modell gerade performt. Sie lenkt das Lernen via Gradientenabstieg. Welche Loss‑Kurvenformen warnen dich sofort, dass etwas am Setup grundsätzlich nicht stimmt?

Moderne Architekturen: Neuronale Netze, Attention und Transformer

Schichten stapeln lineare Transformationen und Nichtlinearitäten, lernen Merkmale zunehmend abstrakt. Tiefe Netze erfassen komplexe Muster, brauchen aber gute Regularisierung. Welche Aktivierungsfunktion ist dein Standard, und warum?

Moderne Architekturen: Neuronale Netze, Attention und Transformer

Attention gewichtet relevante Teile einer Eingabe dynamisch. Dadurch werden lange Abhängigkeiten handhabbar. Teile ein Beispiel, in dem Attention dir half, Beziehungen zu erfassen, die klassische Sequenzmodelle übersehen hätten.