Machine Learning
Definition
Machine Learning ist ein Teilbereich der KI, bei dem Computer aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Es umfasst ueberwacht (Supervised), unueberwacht (Unsupervised) und bestaerkendes (Reinforcement) Lernen. Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning.
Beispiel
Netflix nutzt Machine Learning, um personalisierte Serienempfehlungen zu generieren.
Verwandte Begriffe
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FP16 (Half Precision)
FP16 (16-bit Floating Point) ist das Standardformat fuer KI-Training und Inferenz. Es bietet ausreichend Praezision fuer die meisten Modelle bei halbem Speicherbedarf gegenueber FP32. Tensor Cores sind fuer FP16 optimiert.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG kombiniert ein LLM mit einer externen Wissensdatenbank, um aktuellere und praesisere Antworten zu liefern. Das System sucht zuerst relevante Dokumente und uebergibt sie als Kontext an das LLM. RAG reduziert Halluzinationen und ermueglicht das Abfragen privater Daten.
Transformer (Architektur)
Die Transformer-Architektur wurde 2017 von Google eingefuehrt und ist die Grundlage aller modernen LLMs. Sie nutzt Self-Attention-Mechanismen, um Beziehungen zwischen allen Tokens gleichzeitig zu erfassen. Dadurch sind Transformer stark parallelisierbar und skalierbar.
Embedding (Vektor-Repraesentation)
Ein Embedding ist die Darstellung von Daten als Vektor aus Zahlen, wobei aehnliche Inhalte nahe beieinander liegen. Embeddings sind die Grundlage fuer semantische Suche, Empfehlungssysteme und RAG. Sie werden von speziellen Modellen wie text-embedding-3 erzeugt.