Definitionen Künstliche Intelligenz – KI Glossar, Lexikon & Begriffe

Einfach erklärt K‑Fold ist eine Cross‑Validation‑Variante. Du teilst deine Daten in K gleich große Teile (Falten). Dann machst du K Durchläufe: Jedes Mal wird auf K−1 Teilen trainiert und auf dem übrigen Teil getestet. Am Ende mittelst du die K Testergebnisse. So bekommst du eine stabilere und fairere Schätzung der Modellleistung als mit nur einem…

Es ist kurz vor Monatsende. Auf dem Bildschirm warten offene Belege, im Posteingang liegen Rückfragen von Kundinnen und Kunden, ein Lohnlauf muss geprüft werden und irgendwo fehlt noch eine Quittung, die angeblich «sicher geschickt wurde». Gleichzeitig fragt ein KMU Kunde, ob seine Liquidität für die nächsten Monate reicht. Genau hier wird Künstliche Intelligenz für Treuhandbüros…

Einfach erklärt Ein KI‑Agent ist ein Programm, das seine Umgebung wahrnimmt und selbstständig handelt, um ein Ziel zu erreichen. Im Alltag bedeutet das: Er kann mehrere Schritte planen, Werkzeuge (z. B. Browser, Kalender, E‑Mail) nutzen und Ergebnisse liefern. Beispiel (aus der Praxis): Ein Agent kann dich zu anstehenden Kundenterminen briefen, dafür Kalenderdaten lesen und aktuelle Nachrichten…

Knowledge Distillation – Wissensdestillation, Kurze Definition: Knowledge Distillation (KD) ist eine Methode, bei der ein großes, gut funktionierendes Lehrer‑Modell einem kleineren Schüler‑Modell beibringt, wie es ähnliche Vorhersagen machen kann. Ziel: nahezu gleiche Qualität bei deutlich weniger Rechenaufwand. Alltagsbeispiel: Stell dir eine erfahrene Köchin vor (Lehrerin), die einem Azubi (Schüler) nicht nur das Rezept gibt, sondern…

1) Einfach erklärt Ein Wissensgraph (engl. Knowledge Graph) ist wie eine Landkarte von Wissen: Dinge (z. B. Personen, Orte, Produkte) sind Knoten, und die Beziehungen zwischen ihnen (z. B. lebt in, ist Teil von, hat Autor) sind Kanten. So kann ein Computer Zusammenhänge verstehen – nicht nur Wörter zählen. Warum nützlich? Beispiele: 2) Professionelle Definition Ein Knowledge…

Einfach erklärt Kognitive Maschinen/Systeme sind smarte technische Helfer, die wahrnehmen, verstehen, lernen, schließen und mit Menschen interagieren. Sie verbinden Sinnesdaten (z. B. Kamera, Mikrofon, Sensoren) mit Wissen und Erfahrung, um sinnvolle Entscheidungen zu treffen – ähnlich wie Menschen, aber rechnerisch. Beispiele: Warum „kognitiv“? Weil diese Systeme ähnliche Fähigkeiten nutzen wie Menschen: Aufmerksamkeit, Gedächtnis, Lernen, Schlussfolgern, Sprache…

Einfach erklärt Konfidenz beschreibt, wie sicher ein System in seine eigene Vorhersage ist. Häufig wird das als Zahl zwischen 0 und 1 angegeben (z. B. 0,85 = „85 % Sicherheit“). Wichtig: Eine hohe Zahl ist nur dann sinnvoll, wenn sie zur Wirklichkeit passt (gut kalibriert ist). Ganz einfache Beispiele: • Bildklassifikation: Das System sagt „Katze, 0,90“. Bei…