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KI-Glossar
Erklärungen von Begriffen aus dem Bereich der KI
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TensorFlow
Framework für Deep Learning & Deployment.
Testdaten
Unberührte Daten zur objektiven Leistungsprüfung.
Text-/Bildgenerierung
Content-Erzeugung für Marketing/Kreativarbeit.
Text-to-Image
Bilderzeugung aus Textbeschreibungen.
Text-to-Video
Videogenerierung aus Text.
Token (NLP)
Kleinste Verarbeitungseinheit für Sprachmodelle.
Tokenisierung
Zerlegung von Text in Tokens (Einheiten).
Tool-Use
Externe Werkzeuge (APIs) in Modellketten verwenden.
Trainingsdaten
Daten, mit denen ein Modell lernt.
Transfer Learning
Wissen aus Vortraining auf neue Aufgabe übertragen.
Transformer
Sequenzmodell mit Attention statt Rekurrenz/Konvolution.
Transparenz
Nachvollziehbarkeit von Daten, Modellen, Entscheidungen.
Transparenz (Allgemein)
Klare Offenlegung von Funktionsweise und Grenzen.
Underfitting (Unteranpassung)
Modell ist zu simpel; erkennt Muster nicht.
Unüberwachtes Lernen
Strukturen in unbeschrifteten Daten finden (z.B. Clustering).
Urheberrecht und KI
Rechte an KI-Input/Output und Trainingsdaten.
Validierungsdaten
Daten zur Modellabstimmung (z.B. Hyperparameter).
Variational Autoencoder (VAE)
Probabilistischer Autoencoder für Generierung.
Vektordatenbank
Index für Ähnlichkeitssuche in Embedding-Räumen.
Zero-Shot Learning
Lösen neuer Aufgaben ohne Trainingsbeispiele.
Übersetzungssystem
Automatische Übertragung von Text/Sprache.
Überwachtes Lernen
Training mit gelabelten Beispielen (Eingabe→Zielwert).
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