Künstliche Intelligenz (KI) lernt durch maschinelles Lernen. Die KI bekommt dafür relevante Daten und nutzt spezielle Algorithmen, um diese Daten zu analysieren und Muster darin zu erkennen. Dadurch kann sie Vorhersagen treffen. Maschinelles Lernen wird in zahlreichen Anwendungen eingesetzt, z. B. in der Bild- und Spracherkennung, im Bildungsbereich sowie in personalisierten Empfehlungen basierend auf dem Kaufverhalten. Es gibt unterschiedliche Arten maschinellen Lernens, zum Beispiel überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen. Lesen Sie hier mehr über maschinelles Lernen.

Eine spezielle Technik des maschinellen Lernens ist das sogenannte Deep Learning. Deep Learning funktioniert durch die Verwendung künstlicher neuronaler Netzwerke (KNN). KNN sind von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert und können komplexe Muster sowie Beziehungen in Daten analysieren und verstehen. Sprachmodelle wie ChatGPT sind bekannte Beispiele für den Einsatz von Deep Learning. Deep Learning in Verbindung mit der Verarbeitung natürlicher Sprache (Englisch: Natural Language Processing, NLP) ermöglicht Chatbots, komplexe Fragen zu bearbeiten und sich stetig zu verbessern.

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