Selbstlernende KI wird eine neue \"Selbst-\u00c4ra\" schaffen<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\nSo bauen Sie eine KI: Was ist erforderlich, um ein KI-System zu bauen?<\/h2>\n\n\n\n Das Erstellen gro\u00dfartiger KI ist einfacher und erschwinglicher als je zuvor. Ein Bericht von Gartner sch\u00e4tzt, dass der weltweite Umsatz mit KI-Software bis 2022 $62,5 Milliarden erreichen und ab 2021 um 21,3% wachsen wird. <\/p>\n\n\n\n
Wie baut man also seine eigene KI? Hier sind die grundlegenden Schritte: <\/strong><\/p>\n\n\n\nSchritt 1: Identifizieren Sie das Problem <\/h3>\n\n\n\n Konzentrieren Sie sich vor der Entwicklung eines Produkts oder einer Funktion auf die gr\u00f6\u00dften Herausforderungen Ihrer Benutzer und darauf, wie Sie zu deren L\u00f6sung beitragen k\u00f6nnen. Bestimmen Sie Ihr Wertversprechen: die wichtigsten Vorteile, die Kunden aus der Nutzung Ihrer KI ziehen werden. Ein gutes Preis-Leistungs-Verh\u00e4ltnis hilft Kunden zu verstehen, warum sie bei Ihnen und nicht bei der Konkurrenz kaufen sollten. Einige Dinge zu beachten: <\/p>\n\n\n\n
Einsparma\u00dfnahmen.<\/strong> Reduziert Ihre KI den Zeit-\/Geldaufwand f\u00fcr eine Aufgabe? <\/li>Erh\u00f6hter Komfort oder Anpassung<\/strong>. Bietet Ihre KI ein personalisierteres, optimiertes Erlebnis? <\/li>Verbesserte Qualit\u00e4t oder Genauigkeit.<\/strong> Liefert Ihre KI bessere Ergebnisse oder mehr Erkenntnisse als Menschen allein? <\/li>Skalierbarkeit.<\/strong> Hilft Ihre KI Benutzern, Kontrolle oder Einblicke zu gewinnen, die bei gro\u00dfen Mengen oder Geschwindigkeiten unm\u00f6glich w\u00e4ren? <\/li><\/ul>\n\n\n\nIndem Sie das Kernproblem finden, k\u00f6nnen Sie eine super n\u00fctzliche KI bauen, die einen echten Mehrwert bietet. Starten Sie einen ersten Entwurf (MVP) und beheben Sie alle Probleme schnell \u00fcber Kundenfeedback.\u00a0<\/p>\n\n\n
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So bauen Sie eine KI Schritt 1: Identifizieren Sie das Problem\u00a0<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\nSchritt 2: Holen Sie sich die richtigen Daten und bereinigen Sie sie <\/h3>\n\n\n\n Jetzt, da Sie das Problem kennen, finden Sie Datenquellen, um Ihre KI zu trainieren. Hochwertige Daten sind wichtiger als ausgefallene KI-Modelle. Daten fallen in zwei Arten: <\/p>\n\n\n\n
Strukturierte Daten:<\/strong> Klar definierte Informationen mit Mustern wie Namen, Adressen, Alter und Telefonnummern. Einfach zu suchen und zu organisieren. <\/li>Unstrukturierte Daten:<\/strong> Fehlende Muster, Konsistenz oder Einheitlichkeit. Dazu geh\u00f6ren Audio, Bilder, Infografiken und E-Mails. <\/li><\/ul>\n\n\n\nBereinigen Sie Ihre Daten, verarbeiten und speichern Sie sie, bevor Sie KI-Modelle trainieren. \u201eDatenbereinigung\u201c beseitigt Fehler und L\u00fccken, damit Ihre Daten so genau wie m\u00f6glich sind.\u00a0<\/p>\n\n\n
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So bauen Sie eine KI Schritt 2: Holen Sie sich die richtigen Daten und bereinigen Sie sie\u00a0<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\nSchritt 3: Erstellen Sie Algorithmen <\/h3>\n\n\n\n Nachdem Sie das Problem identifiziert und die Daten vorbereitet haben, ist es an der Zeit, Algorithmen zu erstellen. Computeralgorithmen sind mathematische Anweisungen, die dem Computer sagen, was er tun soll und wie er es tun soll. Sie m\u00fcssen Vorhersage- oder Klassifizierungsalgorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen entwickeln, damit das KI-Modell aus dem Datensatz lernen kann. <\/p>\n\n\n\n
Es gibt mehrere Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen, mit denen Sie Ihr KI-Modell trainieren k\u00f6nnen. Zu den am h\u00e4ufigsten verwendeten Algorithmen der KI-Entwicklung geh\u00f6ren lineare Regression, Entscheidungsb\u00e4ume und neuronale Netze. Die Wahl des Algorithmus h\u00e4ngt von dem Problem ab, das Sie zu l\u00f6sen versuchen, und von der Art der Daten, die Sie haben. Das Experimentieren mit verschiedenen Algorithmen ist wichtig, um den besten f\u00fcr Ihr KI-System zu finden.\u00a0<\/p>\n\n\n
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So bauen Sie eine KI Schritt 3: Erstellen Sie Algorithmen\u00a0<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\nSchritt 4: Trainieren Sie die Algorithmen <\/h3>\n\n\n\n Nachdem Sie die Algorithmen f\u00fcr Ihr KI-System entworfen haben, besteht der n\u00e4chste Schritt darin, sie anhand der von Ihnen gesammelten relevanten Daten zu trainieren. Um ein KI-Modell zu trainieren, m\u00fcssen gro\u00dfe Datenmengen eingespeist und Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen verwendet werden, um die Parameter des Modells anzupassen und seine Genauigkeit zu verbessern. W\u00e4hrend des Trainingsprozesses lernt das Modell, Muster in den Daten zu erkennen und basierend auf diesem Lernen Vorhersagen zu treffen. Effektives Training ist entscheidend, um genaue und zuverl\u00e4ssige Ergebnisse zu erzielen, und erfordert eine sorgf\u00e4ltige Datenauswahl, Algorithmusoptimierung und kontinuierliche \u00dcberwachung, um sicherzustellen, dass das Modell richtig lernt und sich anpasst. Indem Sie Zeit und M\u00fche in den Schulungsprozess investieren, k\u00f6nnen Sie die Leistung und Effektivit\u00e4t Ihres KI-Systems verbessern. <\/p>\n\n\n\n
Die Ermittlung der Modellgenauigkeit ist von entscheidender Bedeutung. Sie m\u00fcssen einen akzeptablen Mindestschwellenwert festlegen, um die Genauigkeit Ihres Modells zu bestimmen. Wenn Sie ein Unternehmen f\u00fcr soziale Netzwerke sind, das darauf abzielt, gef\u00e4lschte Konten zu identifizieren und zu l\u00f6schen, k\u00f6nnen Sie ein \u201eBetrugsbewertungssystem\u201c verwenden, um die Konten zu priorisieren, die einer weiteren Untersuchung bed\u00fcrfen. Indem Sie jedem Konto basierend auf relevanten Faktoren eine Punktzahl zwischen null und eins zuweisen, k\u00f6nnen Sie Konten mit hoher Betrugswahrscheinlichkeit schnell identifizieren. Wenn Sie beispielsweise einen Schwellenwert von 0,9 festlegen, k\u00f6nnen Sie alle Konten mit einer \u00fcber diesem Wert liegenden Punktzahl zur \u00dcberpr\u00fcfung durch das Betrugsteam einsenden. Dies kann dazu beitragen, den Prozess der Identifizierung und Entfernung gef\u00e4lschter Konten zu optimieren und die allgemeine Sicherheit und Vertrauensw\u00fcrdigkeit Ihrer Plattform zu verbessern.\u00a0<\/p>\n\n\n
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So bauen Sie eine KI Schritt 4: Trainieren Sie die Algorithmen\u00a0<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\nSchritt 5: W\u00e4hlen Sie die richtige Plattform <\/h3>\n\n\n\n Zus\u00e4tzlich zum Sammeln und Vorbereiten von Daten zum Trainieren Ihres KI-Modells m\u00fcssen Sie eine Plattform ausw\u00e4hlen, die die Anforderungen Ihres Systems unterst\u00fctzt. Sie k\u00f6nnen zwischen einem Inhouse- oder Cloud-Framework w\u00e4hlen. Der Hauptunterschied zwischen diesen Frameworks besteht darin, dass die Cloud es Unternehmen erleichtert, zu experimentieren und zu wachsen, w\u00e4hrend Projekte in Produktion gehen, was ein schnelleres Training und eine schnellere Bereitstellung von ML-Modellen erm\u00f6glicht.\u00a0<\/p>\n\n\n
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So bauen Sie eine KI Schritt 5: W\u00e4hlen Sie die richtige Plattform\u00a0<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\nHausinterne Frameworks <\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\nWenn Sie es vorziehen, ein internes Framework f\u00fcr die Entwicklung von KI-Modellen zu verwenden, sollten Sie mehrere beliebte Open-Source-Bibliotheken in Betracht ziehen. Diese Bibliotheken bieten eine Reihe von Tools und Ressourcen zur Unterst\u00fctzung des maschinellen Lernens und der Datenanalyse, darunter Scikit-learn, TensorFlow und PyTorch. Diese Bibliotheken sind in der KI-Entwicklung weit verbreitet und bieten eine Reihe von Funktionen und F\u00e4higkeiten zur Unterst\u00fctzung verschiedener Arten von Modellen. Interne Frameworks bieten eine bessere Kontrolle \u00fcber den Entwicklungsprozess und bieten mehr Sicherheit und Datenschutz, da sie an Ihre spezifischen Bed\u00fcrfnisse und Anforderungen angepasst werden k\u00f6nnen. Durch die Nutzung der Leistungsf\u00e4higkeit dieser Bibliotheken und Frameworks k\u00f6nnen Sie Ihre KI-Entwicklung beschleunigen und bessere Ergebnisse erzielen. <\/p>\n\n\n\n
Cloud-Frameworks <\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\nUm die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen zu beschleunigen, sollten Sie die Verwendung einer Cloud-basierten Plattform f\u00fcr maschinelles Lernen oder einer ML-as-a-Service-L\u00f6sung in Betracht ziehen. Diese Plattformen bieten eine Reihe von Tools und Ressourcen, mit denen Sie Ihre Modelle effizienter trainieren und bereitstellen k\u00f6nnen. Beispielsweise k\u00f6nnen sie vorgefertigte Modelle, Vorlagen und Drag-and-Drop-Oberfl\u00e4chen anbieten, die den Einstieg erleichtern. <\/p>\n\n\n\n
Dar\u00fcber hinaus bieten viele Plattformen eine Vielzahl von Programmiersprachen, IDEs und Jupyter-Notebooks f\u00fcr unterschiedliche Kenntnisstufen und Vorlieben. Durch die Nutzung der Leistungsf\u00e4higkeit dieser Plattformen k\u00f6nnen Sie den Zeit- und Arbeitsaufwand f\u00fcr die Erstellung und Bereitstellung von KI-Modellen reduzieren und sich darauf konzentrieren, Ihren Kunden einen Mehrwert zu bieten. Cloud-Frameworks bieten Skalierbarkeit, Flexibilit\u00e4t und Kosteneffizienz, da Sie nur f\u00fcr die Ressourcen bezahlen, die Sie verwenden. <\/p>\n\n\n\n
Schritt 6: W\u00e4hlen Sie eine Programmiersprache <\/h3>\n\n\n\n Die Wahl der richtigen Programmiersprache ist ein Schl\u00fcsselfaktor beim Aufbau eines effektiven KI-Systems. Sobald Sie das zu l\u00f6sende Problem identifiziert, Ihre Daten vorbereitet und Ihre Algorithmen entwickelt haben, m\u00fcssen Sie eine Sprache ausw\u00e4hlen, die Ihr System zum Leben erwecken kann. Es stehen viele Programmiersprachen zur Auswahl, jede mit ihren eigenen einzigartigen Funktionen und Vorteilen. Einige beliebte Optionen f\u00fcr die KI-Entwicklung sind Python, Java, C++ und R. Zu den Faktoren, die bei der Auswahl einer Sprache zu ber\u00fccksichtigen sind, geh\u00f6ren die Komplexit\u00e4t Ihres Projekts, die Verf\u00fcgbarkeit relevanter Bibliotheken und Frameworks sowie das Fachwissen Ihres Teams. Durch die Wahl der richtigen Programmiersprache f\u00fcr Ihr KI-System k\u00f6nnen Sie seine Leistung optimieren und genaue, zuverl\u00e4ssige Ergebnisse erzielen.\u00a0<\/p>\n\n\n
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So bauen Sie eine KI Schritt 5: W\u00e4hlen Sie eine Programmiersprache<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\nPython ist ideal f\u00fcr Anf\u00e4nger, da es eine einfache Syntax hat, die Nicht-Programmierer schnell lernen k\u00f6nnen. Es ist auch in der Datenwissenschaft weit verbreitet und verf\u00fcgt \u00fcber hervorragende Bibliotheken f\u00fcr maschinelles Lernen. <\/li> C++ ist eine leistungsstarke und effiziente Sprache, die sich ideal f\u00fcr KI in Spielen und anderen Hochleistungsanwendungen eignet. <\/li> Java ist benutzerfreundlich, einfach zu debuggen und kann auf den meisten Plattformen verwendet werden. Es eignet sich f\u00fcr gro\u00dfe Projekte, insbesondere solche, die Suchmaschinenalgorithmen oder Desktop-Anwendungen beinhalten. <\/li> R ist f\u00fcr pr\u00e4diktive Analysen und Statistiken konzipiert und eignet sich daher ideal f\u00fcr Datenwissenschafts- und maschinelle Lernaufgaben. <\/li><\/ul>\n\n\n\nDie Wahl der richtigen Programmiersprache h\u00e4ngt von Ihren Zielen, Bed\u00fcrfnissen und Ihrem Kenntnisstand ab. Python ist eine gute Wahl, wenn Sie neu in der Programmierung sind und eine Sprache f\u00fcr die KI-Entwicklung lernen m\u00f6chten. Wenn Sie ein erfahrener Programmierer sind, sind C++ oder Java aufgrund ihrer Leistung und Flexibilit\u00e4t m\u00f6glicherweise besser geeignet. <\/p>\n\n\n\n
Schritt 7: Bereitstellen und \u00dcberwachen <\/h3>\n\n\n\n Nachdem Sie eine nachhaltige und autarke L\u00f6sung entwickelt haben, ist es an der Zeit, Ihr KI-System einzusetzen. Bei der Bereitstellung muss sichergestellt werden, dass es in realen Szenarien effektiv und effizient funktioniert. Sie sollten Ihre Modelle auch nach der Bereitstellung \u00fcberwachen, um sicherzustellen, dass sie weiterhin gut funktionieren.\u00a0<\/p>\n\n\n
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So erstellen Sie eine KI Schritt 7: Bereitstellen und \u00dcberwachen\u00a0<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\nDie \u00dcberwachung umfasst die Verfolgung von Leistungsmetriken wie Genauigkeit, Pr\u00e4zision, Abruf und Identifizierung von Problemen. Achten Sie auf unerwartetes Verhalten, wie z. B. Voreingenommenheit oder \u00dcberanpassung, und ergreifen Sie bei Bedarf Korrekturma\u00dfnahmen. <\/p>\n\n\n\n
Es ist wichtig, Ihr KI-System mit den neuesten Daten und Algorithmen auf dem neuesten Stand zu halten, um seine Effektivit\u00e4t und Effizienz zu gew\u00e4hrleisten. Laufende Wartung und Updates sind erforderlich, damit Ihr KI-System reibungslos funktioniert. <\/p>\n\n\n\n
Wenn Sie wissen m\u00f6chten, wie man ein KI-System baut, m\u00fcssen Sie einige wichtige Schritte befolgen. Dazu geh\u00f6ren das Identifizieren eines bestimmten Problems, das Sammeln sauberer und relevanter Daten, das Entwerfen von Algorithmen, die Daten analysieren k\u00f6nnen, das Trainieren Ihres KI-Modells, die Auswahl einer geeigneten Plattform, die Auswahl der richtigen Programmiersprache sowie die Bereitstellung und \u00dcberwachung Ihres Systems. Der Aufbau eines leistungsstarken KI-Systems erfordert sorgf\u00e4ltige Planung, Liebe zum Detail und einen Fokus auf Genauigkeit und Effektivit\u00e4t. <\/p>\n\n\n\n
\u00dcber das Erstellen eines KI-Problems<\/h2>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Wenn Sie nach Informationen zum Aufbau einer KI suchen, sind Sie hier genau richtig. Seit der Entwicklung des Digitalcomputers in den 1940er Jahren war klar, dass diese Maschinen so programmiert werden konnten, dass sie unglaublich komplexe Aufgaben erledigen konnten, wie zum Beispiel mathematische Theoreme zu entdecken oder Schach zu spielen. Mit der F\u00e4higkeit, Aufgaben auszuf\u00fchren [\u2026]<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":4693,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_robots_primary_cat":"none"},"categories":[48,43,53,51],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4627"}],"collection":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4627"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4627\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4693"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4627"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4627"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4627"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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