KI für Menschen und Unternehmen

Kapitel 4. KI und maschinelles Lernen: Ein nichttechnischer Überblick

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

Um eine KI-Vision und -Strategie zu entwickeln, muss man zwar kein Experte oder Praktiker auf dem Gebiet der KI sein, aber ein umfassendes Verständnis von KI und verwandten Themenbereichen ist entscheidend, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Das Ziel dieses Kapitels ist es, dir dabei zu helfen, dieses Verständnis zu entwickeln.

In diesem Kapitel werden KI-bezogene Konzepte und Techniken definiert und diskutiert, darunter maschinelles Lernen, Deep Learning, Data Science und Big Data. Wir erörtern auch, wie Menschen und Maschinen lernen und wie dies mit dem aktuellen und zukünftigen Stand der KI zusammenhängt. Am Ende des Kapitels geht es darum, wie Daten KI antreiben und welche Datenmerkmale und Überlegungen für den Erfolg von KI notwendig sind.

Dieses Kapitel hilft dabei, einen stufengerechten Kontext für das Verständnis des nächsten Kapitels über reale Möglichkeiten und Anwendungen von KI zu entwickeln. Beginnen wir mit der Diskussion über das Feld der Datenwissenschaft.

Was ist Data Science, und was macht ein Data Scientist?

Beginnen wir die Diskussion mit einer Definition von Data Science und der Rolle und den Aufgaben eines Data Scientist, die beide den Bereich und die Fähigkeiten beschreiben, die für die Durchführung von KI- und Machine Learning-Initiativen erforderlich ...