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So viele Beispiele ...

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  1. So viele Beispiele ...

    Autor: Mechwarrior 06.01.22 - 17:12

    ... und so wenig KI.



    1 mal bearbeitet, zuletzt am 06.01.22 17:12 durch Mechwarrior.

  2. Re: So viele Beispiele ...

    Autor: M.P. 06.01.22 - 17:28

    Woher weißt Du das?

  3. Re: So viele Beispiele ...

    Autor: Mechwarrior 06.01.22 - 22:48

    KI hatten wir im Studium. Im Artikel ist (fast) alles Statistik.

  4. Re: So viele Beispiele ...

    Autor: GwhE 06.01.22 - 23:29

    Dann ist leider vom studium nicht viel hängen geblieben. ML ( bzw KI) ist fast dekungsgleich mit Statistik (bzw Stochastik).

  5. Re: So viele Beispiele ...

    Autor: Fabian.Sturm 07.01.22 - 22:18

    GwhE schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > Dann ist leider vom studium nicht viel hängen geblieben. ML ( bzw KI) ist
    > fast dekungsgleich mit Statistik (bzw Stochastik).

    Das ist jetzt auch nicht richtig. Zum Beispiel wäre Reinforcement Learning mit Statistik und Stochastik sehr umständlich.

    Ansonsten stimme ich mit den Vorrednern überein. AI in der Praxis ist zu mindestens 90% Machine Learning, was wenig spektakulär ist, aber trotzdem Teil des KI-Fachgebiets. DeepFake & Co liefert zwar schöne News, bringen aber außerhalb von Medienunternehmen wenig Mehrwert.

  6. Re: So viele Beispiele ...

    Autor: GwhE 08.01.22 - 09:50

    Fabian.Sturm schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > GwhE schrieb:
    > ---------------------------------------------------------------------------
    > -----
    > > Dann ist leider vom studium nicht viel hängen geblieben. ML ( bzw KI)
    > ist
    > > fast dekungsgleich mit Statistik (bzw Stochastik).
    >
    > Das ist jetzt auch nicht richtig. Zum Beispiel wäre Reinforcement Learning
    > mit Statistik und Stochastik sehr umständlich.

    Ja und nein ;)

    Der größte unterschied in meinen Augen sind die unterschiedlichen fragestellungen die man in den teilgebieten hat. Um beim reinforcment ist es ja eigentlich eine recrusion, also nicht unmöglich das auch statistisch zu formulieren. Aber die frage ist wirklich was will ich damit herrausfinden. ML ist um welten effizienter solche probleme zu lösen, bzw ignorid das problem der nuisance parameter einfach.

    Sprich ML ist daeau getrimmt eine Lösung zu finden.
    Statstik will immer die beste lösung wissen unter berüksichtigung wie genau die Lösung ist.

    > Ansonsten stimme ich mit den Vorrednern überein. AI in der Praxis ist zu
    > mindestens 90% Machine Learning, was wenig spektakulär ist, aber trotzdem
    > Teil des KI-Fachgebiets. DeepFake & Co liefert zwar schöne News, bringen
    > aber außerhalb von Medienunternehmen wenig Mehrwert.

    Im endeffekt ist KI nicht andersers als die suche nach einem lokalem Minimum mit nicht linearen ( das gaugelt uns die Intiligenz vor) Mitteln.

    Aber spanendes thema. Und es ist auf jeden fall sehr viel potential vorhanden.

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