Die beste Nutzung von KI: Wo hilft künstliche Intelligenz am meisten?

Künstliche Intelligenz entwickelt sich Tag für Tag weiter und eröffnet viele Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen. Es gibt viele Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz, die interessante Forschungsbereiche darstellen. Dies ist natürlich eine sehr lange Liste von Themen, unter anderem zu natürlicher Sprachverarbeitung, Computer Vision, Gesundheit, Robotik und Medizin. Ob Sie ein erfahrener Entwickler im Bereich der künstlichen Intelligenz oder nur ein interessierter Neuling sind, diese Top-Anwendungen der künstlichen Intelligenz lassen Sie erkennen, in welche Richtung sich die Technologie in naher Zukunft entwickeln wird.

Die beste Nutzung von KI

Spam-E-Mail-Detektor

Der Spam-E-Mail-Detektor ist eine äußerst praktische Anwendung der künstlichen Intelligenz. Sie hilft dabei, den Unterschied zwischen Spam und echten E-Mails zu erkennen. Algorithmen für maschinelles Lernen wie Naive Bayes oder Support Vector Machines (SVM) kommen ins Spiel, wenn das Modell erstellt und der Datensatz von E-Mails trainiert wird, die als Spam markiert oder nicht als Spam markiert sind. Dabei werden Merkmale aus E-Mails extrahiert, zu denen bestimmte Schlüsselwörter, Worthäufigkeiten und manchmal sogar die E-Mail-Formatierung gehören, und anschließend ein Modell trainiert, das diese Merkmale mit schädlichen Inhalten in Verbindung bringt.

Stimmungsanalyse für Produktbewertungen

Bei der Stimmungsanalyse von Produktbewertungen werden Kommentare von Kunden zu Produkten überprüft und entweder als positiv, negativ oder neutral eingestuft. Bei dieser Anwendung lernt man die Verarbeitung von Textdaten und deren Interpretation. Man erhält auch einen Einblick in das Verbraucherverhalten und versteht, wie künstliche Intelligenz in der realen Welt mithilfe von Algorithmen für die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinellem Lernen funktioniert.

Handschriftliche Ziffernerkennung

Eine der Kernanwendungen der Computervision ist das Projekt zur Erkennung handgeschriebener Ziffern, bei dem ein Modell für maschinelles Lernen mit dem Ziel trainiert werden soll, handgeschriebene Ziffern auf Fotos zu erkennen und zu klassifizieren. Normalerweise würde man eine Interpretation von visuellen Daten unter Verwendung neuronaler Netze, insbesondere faltender neuronaler Netze, mit dem MNIST-Datensatz (Modified National Institute of Standards and Technology database) vornehmen, einer großen Sammlung von annotierten handgefertigten digitalen Bildern, die diese Aufgabe unterstützen.

Dies ist jedoch nur eine Vorarbeit für Bildverarbeitungs- und Klassifizierungsaufgaben. Das Potenzial der künstlichen Intelligenz in Bezug auf die Digitalisierung und die Automatisierung der Dateneingabe könnte gigantisch sein, insbesondere in Bereichen, in denen der Bedarf an Digitalisierung für handschriftliche Formulare und Schecks akut ist.

Aktienkursprognose

Aktienkursprognosen verwenden Algorithmen für maschinelles Lernen, um Aktienwerte in Bezug auf ihre Wertentwicklung in der Vergangenheit vorherzusagen. Es kann mit einem linearen Regressionsmodell beginnen, das dabei hilft, die Beziehung zwischen vielen Faktoren und Aktienkursen zu verstehen, wodurch der Umgang mit komplexeren Modellen wie LSTM (Long Short-Term Memory) erleichtert wird, um eine bessere Genauigkeit zu erzielen.

Es befasst sich mit verschiedenen Arten der Nutzung künstlicher Intelligenz auf den Finanzmärkten, wobei der Schwerpunkt auf der Datenvorverarbeitung, der Auswahl von Merkmalen und der Zeitreihenanalyse liegt – wichtige Schritte zur Vorhersage von Wirtschaftsindikatoren und für fundierte Investitionen.

Sprachübersetzungsmodell

Ziel ist die Entwicklung eines Systems der künstlichen Intelligenz, das bei der Übersetzung von Texten von einer Sprache in eine andere helfen kann. Der Prozess umfasst Sequenz-zu-Sequenz-Modelle, Aufmerksamkeitsmechanismen und die Verarbeitung natürlicher Sprache durch maschinelle Übersetzung.

Mit anderen Worten: Der Kern dieser Arbeit besteht darin, dass künstliche Intelligenz eine sehr wichtige Rolle bei der Überwindung der Sprachbarriere spielt, damit Kommunikation und Inhalte klar von einer Sprache in die andere fließen können. Dies ist notwendig, wenn man den Informationsfluss über Grenzen hinweg und die internationale Zusammenarbeit fördern möchte.

Filmempfehlungssystem

Im Bereich der Filmempfehlungen könnten Filme auf der Grundlage von Vorlieben und dem bisherigen Sehverhalten empfohlen werden. So kann beispielsweise eine kollaborative Filtermethode genutzt werden, die potenzielle Nutzerinteressen auf der Grundlage von Interaktionsdaten zwischen Nutzern und Artikeln vorhersagen kann. Dies ist eine großartige Lernmöglichkeit im Bereich der Empfehlungssysteme, die in den meisten heutigen Online-Anwendungen eine Schlüsselrolle spielen, um die Nutzerinteraktion mit sehr wirkungsvollen Vorschlägen zu erhöhen.

Verkehrszeichenerkennung

Die Erkennung von Verkehrszeichen bedeutet wörtlich die Einführung von Initiativen mit Modellen künstlicher Intelligenz zur effizienten Erkennung und Klassifizierung von Verkehrszeichen auf realen Aufnahmen. Dies ist eine der Anwendungen, die sich mit der Unvorhersehbarkeit von Daten aus der realen Welt befasst und ausgefeilte Ansätze für Computer Vision und maschinelles Lernen impliziert. Die Verkehrszeichenerkennung ist daher eines der Schlüsselmodule für fahrerlose und ADAS-Systeme (Advanced Driver Assistance System), die eine Reihe von KI-Funktionen in Richtung Verkehrssicherheit und Navigation steuern.

Automatische Textzusammenfassung

Die automatische Textzusammenfassung mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache generiert eine kurze Zusammenfassung aus langen Texten, wobei die wichtigsten Informationen und Bedeutungen erhalten bleiben. Das Potenzial dieses Projekts besteht darin, große Informationsmengen wie Nachrichtenartikel, Forschungsarbeiten und Berichte durch Zusammenfassung schnell zu durchlaufen. Das System präsentiert kohärente, informative Zusammenfassungen, d. h. es verwendet Algorithmen, die die wichtigsten Informationen im Text identifizieren und so dem Benutzer Zeit und Mühe sparen.

Gesundheitsüberwachungssystem

Gesundheitsüberwachungssysteme, die auf künstlicher Intelligenz basieren, sammeln Daten entweder von Wearables oder mobilen Anwendungen, verfolgen die Informationen, analysieren sie und liefern informative Einblicke in den Gesundheitszustand, wobei sie möglicherweise vor Gesundheitsrisiken warnen. Sie sind daher in der Lage, die Vitalparameter, körperlichen Aktivitäten und andere Gesundheitsparameter eines Patienten zu verfolgen, um mithilfe von Ansätzen des maschinellen Lernens Muster und Abweichungen zu ermitteln, die auf Gesundheitsrisiken hinweisen können. Ein solches System ermöglicht es Menschen, ihre Gesundheit zu überwachen und Gesundheitsdienstleistern sehr wertvolle Daten für die Patientenversorgung zur Verfügung zu stellen.

Autonomes Fahrsystem

Das autonome Fahrsystem ist das Konzept der künstlichen Intelligenz, das die selbstständige Fahrt von Autos und ihre Bewegung ohne menschliches Zutun ermöglicht. Die Systeme sind in der Lage, eine Bewertung der Sensordaten vorzunehmen, um Sensoren, Kameras und fortschrittliche Algorithmen der künstlichen Intelligenz für die Erkennung optimaler Navigationswege, Hindernisse und Beschilderungen zu kombinieren. Das Zwischenproblem liegt in der Integration von Modellen des maschinellen Lernens in die Echtzeit-Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung, wobei der Sicherheit und der Einhaltung der Verkehrsvorschriften größte Aufmerksamkeit geschenkt wird. Es eröffnet die Aussicht, menschliche Fehler im Straßenverkehr auszumerzen, und stellt unsere Einstellung zu Verkehr und Mobilität grundlegend in Frage.

Abschließend

Bei jedem Schritt ist der Horizont reif für erfrischende und einflussreiche Anwendungen, die ein immenses Spektrum an Bereichen abdecken – Spam-Erkennung, Stimmungsanalyse, autonomes Fahren und Gesundheitsüberwachungssysteme. Diese Reihe von Anwendungen kann nicht nur die Vielseitigkeit und Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz unter Beweis stellen, sondern auch den Beginn des Lernprozesses darstellen. Von der Verbesserung der Benutzererfahrung durch Empfehlungssysteme bis hin zur Überwindung von Sprachbarrieren durch Übersetzungsmodelle – künstliche Intelligenz ist einfallsreiche Arbeit.

Wenn Sie sich mit diesen Anwendungsbereichen befassen, erhalten Sie ein besseres Verständnis von künstlicher Intelligenz und sind damit an vorderster Front des technologischen Fortschritts – Technologien, die Branchen neu gestalten und das Leben verbessern werden. Das Potenzial der künstlichen Intelligenz ist so groß, und diese Anwendungen geben nur einen kleinen Einblick in das, was sie in den nächsten Jahren für uns bereithalten.