Künstliche Intelligenz Lösungen
Besonders Methoden der Objekterkennung und Software-Strategien
Künstliche Intelligenz mit Frigg Design
Frigg Design ist ein Softwareunternehmen, das Produkte durch künstliche Intelligenz entwickelt. Die Erreichung von Zielen mit innovativer Software führt zu schnelleren und zuverlässigeren Ergebnissen. Darüber hinaus bietet es in der strategischen Bewertung mit Ihrem Unternehmen langfristige Lösungen aus einer innovativen Perspektive für die Software, die Sie benötigen. Eine dieser Lösungen umfasst künstliche Intelligenz-unterstützte Softwarelösungen.
Künstliche Intelligenz
Wenn eine Anfrage X gestellt wird, bewertet die künstliche Intelligenz und präsentiert die logischste Antwort aus einem Pool von zuvor bereitgestellten oder vordefinierten Antworten. Als Ergebnis durchsucht die KI jedes Mal, wenn Frage X auftaucht, die potenziellen Antworten, um die vernünftigste zu bieten. In der heutigen Zeit reichen die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz weit über die Beantwortung von Frage X hinaus. Zu versuchen, künstliche Intelligenz in einer einzigen Definition zu erfassen, wäre unzureichend. Konzepte wie maschinelles Lernen und tiefes Lernen dienen als umfassende Begriffe, die den größeren Bereich der künstlichen Intelligenz ausmachen.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen bezieht sich auf Algorithmen, die es Maschinen ermöglichen, logische und rationale Ergebnisse aus bereitgestellten Daten abzuleiten. Zum Beispiel betrachten wir einen Algorithmus, der für die Kundendaten eines Geschäfts entwickelt wurde. Dieser Algorithmus zeigt, dass Kunden, die Chips kaufen, auch dazu tendieren, Cola zu kaufen. Als Ergebnis werden Chipsregale und Cola-Kühlschränke nahe beieinander positioniert, was zu höheren Verkaufszahlen führt. In einem anderen Szenario wird ein Algorithmus eingeführt, um Trauben zu erkennen. Attribute wie Farbe, Lila und Rund werden für den Algorithmus definiert. Wenn Trauben und Bananen durch maschinelles Lernen abgefragt werden, entscheidet der Algorithmus, welche von beiden eine Traube ist, basierend auf den gefilterten Attributen und der Einhaltung rationaler Prinzipien. Dieses Beispiel stellt eine vereinfachte Ansicht des maschinellen Lernens dar. In der modernen Technologie bietet uns maschinelles Lernen Einblicke, die die Grenzen des menschlichen Verständnisses überschreiten.
Tiefes Lernen
Tiefes Lernen und Maschinelles Lernen teilen erhebliche Ähnlichkeiten. Tiefes Lernen funktioniert ähnlich wie die Neuronen in unserem Gehirn. Lassen Sie uns das Konzept des tiefen Lernens anhand des Beispiels von Trauben veranschaulichen. Im maschinellen Lernen führen wir die Attribute von Trauben ein, während das tiefe Lernen seine eigenen Regeln formuliert. Es kann Trauben und Bananen durch eigene Prozesse unterscheiden. Das selbstständige Lernen des Algorithmus, die Verbesserung und die Präsentation des erworbenen Wissens finden ein hervorragendes Beispiel in Googles Produkt, Google Translate. Hinter diesem Dienst, der mehr als hundert Sprachen übersetzen kann, steht tiefes Lernen.
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