Bei der künstlichen Intelligenz (KI) werden Computer für Aufgaben eingesetzt, die traditionell menschliche Intelligenz erfordern. Das bedeutet, dass Algorithmen entwickelt werden, um Daten zu klassifizieren, zu analysieren und Vorhersagen daraus abzuleiten. Dazu gehört auch, auf Daten zu reagieren, aus neuen Daten zu lernen und sich mit der Zeit zu verbessern. Genau wie ein kleines menschliches Kind, das zu einem (manchmal) klügeren erwachsenen Menschen heranwächst.

Der Unterschied zwischen KI und normaler Programmierung? Normale Programme definieren alle möglichen Szenarien und arbeiten nur innerhalb dieser definierten Szenarien. KI „trainiert“ ein Programm für eine bestimmte Aufgabe und ermöglicht es ihm, sich selbst zu erkunden und zu verbessern.

Machine Learning  ist eine Anwendung der künstlichen Intelligenz (KI), die Systemen die Fähigkeit verleiht, automatisch zu lernen und sich aufgrund von Erfahrungen zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen konzentriert sich auf die Entwicklung von Computerprogrammen, die auf Daten zugreifen und diese nutzen können, um selbst zu lernen.

Der Lernprozess beginnt mit Beobachtungen oder Daten wie Beispielen, direkten Erfahrungen oder Anweisungen, um nach Mustern in den Daten zu suchen und in Zukunft bessere Entscheidungen auf der Grundlage der von uns gelieferten Beispiele zu treffen. Das Hauptziel besteht darin, den Computern zu ermöglichen, ohne menschliches Eingreifen oder Hilfe automatisch zu lernen und ihre Handlungen entsprechend anzupassen.

Data Science ist eine Kombination aus Mathematik, Statistik, maschinellem Lernen und Computerwissenschaften. Data Science ist das Sammeln, Analysieren und Interpretieren von Daten, um Einblicke in die Daten zu gewinnen, die Entscheidungsträgern helfen können, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Vereinfacht ausgedrückt, hilft Data Science bei der Analyse von Daten und der Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse durch die Kombination von Statistik und Mathematik, Programmierkenntnissen und Fachwissen.

Exploration und Exploitation spielen in jedem Unternehmen eine Schlüsselrolle.

Und jedes gute Unternehmen wird versuchen, verschiedene Gelegenheiten zu „erkunden“, bei denen es Gewinne erzielen kann.

Gleichzeitig versucht jedes gute Unternehmen, sich auf eine bestimmte Gelegenheit zu konzentrieren, die es bereits gefunden hat, und versucht, diese zu „nutzen“.

Das Hauptproblem bei Bayesian Bandit ist die Entscheidung, ob wir andere Gelegenheiten erkunden, um nach einer besseren Gelegenheiten zu suchen, oder ob wir die aktuelle Gelegenheit ausnutzen, um unsere Gewinnchancen zu maximieren. Die Lösung besteht in der Anwendung der Bayes’schen Regel.

Gen AI repräsentiert eine Klasse von KI-Systemen, die eigenständig kreative Inhalte wie Texte, Bilder und Musik generieren können. Basierend auf fortschrittlichen neuronalen Netzwerkarchitekturen erkennen diese Systeme Muster in Daten und schaffen somit innovative Lösungen. Ihr Einsatz erstreckt sich über verschiedene Bereiche, von der Content-Erstellung bis hin zur Förderung künstlerischer Ausdrucksformen.

Random Forest ist einer der beliebtesten und am häufigsten von Data Scientisten verwendeten Algorithmen. Random Forest ist ein Supervised Learning  Algorithmus für Machine Learning, der häufig bei Klassifizierungs- und Regressionsproblemen eingesetzt wird. Er erstellt Entscheidungsbäume auf verschiedenen Stichproben und verwendet deren Mehrheitsvotum für die Klassifizierung und den Durchschnitt im Falle der Regression.

Der Random-Forest-Algorithmus wird in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt, z. B. im Bankwesen, an der Börse, in der Medizin und im e-Commerce.

Im Finanzwesen wird sie zum Beispiel eingesetzt, um Kunden zu erkennen, die ihre Schulden eher pünktlich zurückzahlen oder die Dienstleistungen einer Bank häufiger in Anspruch nehmen. In diesem Bereich wird er auch eingesetzt, um Betrüger zu erkennen, die die Bank betrügen wollen. Im Handel kann der Algorithmus verwendet werden, um das zukünftige Verhalten einer Aktie zu bestimmen.

Im Gesundheitswesen wird er eingesetzt, um die richtige Kombination von Komponenten in der Medizin zu ermitteln und die Krankengeschichte eines Patienten zu analysieren, um Krankheiten zu erkennen.

Im e-Commerce Handel wird Random Forest verwendet, um festzustellen, ob ein Kunde das Produkt tatsächlich mögen wird oder nicht.

Einfach gesagt ist Clustering eine Methode im maschinellen Lernen, um Datenpunkte in Gruppen zu ordnen. Dabei werden Ähnlichkeiten der Daten (zum Beispiel ähnliches Alter, das gleiche Geschlecht) genutzt, um möglichst homogene Gruppen zu identifizieren (zum Beispiel junge, männliche Personen).

Supervised Learning ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem ein Algorithmus lernt, Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage von gelabelten Daten zu treffen.

Beim Supervised Learning stellen wir die Daten zusammen mit der gewünschten Ausgabe (d. h. den Labeled Daten) bereit. Wenn unser System beispielsweise die Erkennung von Pferden erlernen soll, sammeln wir Tausende von Bildern, zeichnen einen Begrenzungsrahmen um das Pferd und füttern die Maschine mit dem gesamten Datensatz, damit sie ganz von selbst lernen kann.

Es wird “ Supervised Learning “ genannt, weil der Algorithmus durch die Trainingsdaten lernt, als ob er von einem Lehrer überwacht würde, der die richtigen Antworten bereits kennt.

Beim Unsupervised Learning, auch bekannt als Unsupervised Machine Learning, werden Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet, um nicht gelabelte Datensätze zu analysieren und zu gruppieren. Diese Algorithmen entdecken versteckte Muster oder Datengruppierungen, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.