Maschinelles Lernen

Je mehr Daten die KI hat und je länger sie trainiert wird, umso besser ist das Ergebnis und die Genauigkeit.

• richtig

• falsch

Passiert ein Fehler während des Trainings, lernt die KI diesen Fehler.

• richtig

• falsch

Warum ist es wichtig, dass die KI Fotos von Objekten aus verschiedenen Perspektiven kennenlernt?

• Damit die KI das Objekt erkennt, egal aus welchem Winkel es gefilmt oder fotografiert wird.

• Damit der KI nicht langweilig wird.

• Damit den Menschen, die die KI trainieren, nicht langweilig wird.

Warum ist es wichtig die KI mit vielen sehr ähnlichen Fischen zu trainieren?

• Damit die KI Fische auch bei jeder kleinen Veränderung erkennt.

• Weil Fische unterschiedlich ausschauen und die KI die Vielfalt kennen sollte.

1. Merksatz zum Maschinellen Lernen

• Die KI lernt nur, was wir ihr beibringen.

• Die KI lernt, was sie interessiert.

• Die KI lernt nur, was wichtig ist.

Je mehr Trainingsdaten man der KI bereitstellt, …

• … desto mehr lernt sie.

• … desto schneller lernt sie.

• desto mehr muss man trainieren.

Maschinelles Lernen ist nur so gut …

• … wie die Rechenleistung der Computer.

• … wie die Trainingsdaten.

• … wie die IQ-Tests, der Menschen, die sie trainieren.

Wie vermeidet man „Bias“, also eine Verzerrung der Daten?

• Indem man alle möglichen Szenarien und Nutzer:innen darstellt.

• Indem man verschiedene Trainer und Trainerinnen verwendet.

• Indem man der KI scharfe Bilder zeigt und keine verzerrten.

Was ist beim maschinellen Lernen der Code, mit dem man den Algorithmus trainiert.

• Die Trainer:innen, die den Code schreiben.

• Die Trainingsdaten.

• Die Software.