Begriffserklärungen rund um Bild-KI

Ein Algorithmus ist eine Reihe von Anweisungen oder Regeln, die ein Computer befolgt, um ein bestimmtes Problem zu lösen oder eine Aufgabe zu erfüllen.

Bildklassifikation ist der Prozess, bei dem ein Computerprogramm ein Bild analysiert und es in eine Kategorie einordnet, z.B. erkennt, ob ein Bild eine Katze oder einen Hund zeigt.

Bildverarbeitung umfasst Techniken, mit denen Bilder analysiert, verändert und verbessert werden können. Dies kann z.B. das Schärfen eines Bildes, das Entfernen von Rauschen oder das Erkennen von Objekten im Bild beinhalten.

Computer Vision ist ein Bereich der KI, der es Computern ermöglicht, Bilder und Videos zu "sehen" und zu verstehen, ähnlich wie Menschen es tun. Anwendungen reichen von Gesichtserkennung über medizinische Bildanalyse bis hin zu selbstfahrenden Autos.

Ein Convolutional Neural Network (CNN) ist besonders gut für die Verarbeitung von Bildern geeignet, weil es spezielle Filter verwendet, um wichtige Merkmale wie Kanten, Farbverläufe oder Texturen im Bild zu erkennen. Diese Filter bewegen sich über das Bild und helfen dem Netzwerk, grundlegende Elemente zu erkennen. Dadurch kann das CNN komplexe Muster wie Gesichter oder Objekte in Bildern erkennen und unterscheiden. Das macht CNNs nützlich für viele Anwendungen wie die Erkennung von Gegenständen in Fotos, medizinische Bildanalyse oder autonome Fahrzeuge, die ihre Umgebung verstehen müssen.

Datenaugmentation ist eine Technik, bei der vorhandene Daten künstlich erweitert werden, indem sie leicht verändert werden, z.B. durch Drehen, Spiegeln oder Skalieren von Bildern. Dies hilft, ein KI-Modell robuster zu machen und bessere Ergebnisse zu erzielen.

Ein Datensatz ist eine Sammlung von vielen Informationen oder Beispielen, die verwendet werden, um ein KI-Modell zu trainieren. Zum Beispiel kann ein Datensatz aus tausenden von Bildern bestehen, bei denen jedes Bild beschriftet ist, ob es eine Katze oder einen Hund zeigt. Diese Informationen helfen dem KI-Modell, zu lernen und bessere Entscheidungen zu treffen. Datensätze können auch Zahlen, Texte oder andere Arten von Daten enthalten, je nachdem, was das Modell lernen soll.

Deep Learning ist eine spezielle Art des maschinellen Lernens, bei der sehr große neuronale Netzwerke verwendet werden. Diese Netzwerke können extrem komplexe Daten verarbeiten und aus ihnen lernen, wie z.B. Bilder oder Sprache.

Feature Extraktion ist der Prozess, bei dem wichtige Merkmale oder Eigenschaften aus Rohdaten (wie Bildern) herausgefiltert werden, um die relevanten Informationen für die Analyse zu erhalten. Diese Merkmale werden dann verwendet, um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen.

Ein GAN besteht aus zwei neuronalen Netzwerken, die miteinander konkurrieren: der Generator und der Diskriminator. Der Generator erstellt neue, künstliche Daten, zum Beispiel Bilder, die wie echte Fotos aussehen sollen. Der Diskriminator prüft dann diese Daten und versucht zu erkennen, ob sie echt oder vom Generator erstellt sind. Während des Trainings werden beide Netzwerke besser: der Generator lernt, realistischere Daten zu erzeugen, und der Diskriminator wird immer besser darin, echte von künstlichen Daten zu unterscheiden.

Eine IP-Adresse ist eine eindeutige Nummer, die jedes Gerät im Internet oder in einem Netzwerk hat. Sie funktioniert wie eine Hausadresse und hilft dabei, Daten zwischen Geräten hin und her zu senden. Ohne IP-Adressen könnten Computer nicht miteinander kommunizieren.

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, bei der Computer Aufgaben ausführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie z.B. Lernen, Problemlösen und Entscheidungsfindung. KI kann aus Daten lernen und sich selbst verbessern.

KI-Cloudlösungen sind KI-Dienste, die über das Internet bereitgestellt werden, sodass man keine teure Hardware oder Software installieren muss. KI-Programme hingegen sind spezielle Software-Anwendungen, die direkt auf einem Computer installiert und ausgeführt werden.

Modellgenauigkeit misst, wie gut ein KI-Modell bei der Vorhersage oder Klassifizierung von Daten ist. Eine hohe Genauigkeit bedeutet, dass das Modell die richtigen Ergebnisse für die meisten Eingabedaten liefert.

Ein neuronales Netzwerk ist ein System von verbundenen "Neuronen" (kleinen Recheneinheiten), das die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt. Es wird verwendet, um Muster in Daten zu erkennen und komplexe Probleme zu lösen.

Objekterkennung ist eine Technologie, bei der Computer lernen, automatisch Objekte in Bildern oder Videos zu identifizieren. Dabei geht es nicht nur darum zu wissen, was auf dem Bild zu sehen ist, sondern auch, wo sich diese Objekte genau befinden. Das bedeutet, dass der Computer nicht nur erkennt, dass es sich um einen Hund handelt, sondern auch den genauen Bereich im Bild markiert, wo der Hund zu finden ist. Diese Fähigkeit ermöglicht es Computerprogrammen, Aufgaben wie die automatische Erkennung von Verkehrszeichen auf Straßen, die Überwachung von Bewegungen in Sicherheitsvideos oder die Analyse medizinischer Bilder durchzuführen.

Overfitting passiert, wenn ein KI-Modell zu gut an die Trainingsdaten angepasst ist und deshalb bei neuen Daten schlecht funktioniert. Underfitting ist das Gegenteil: Das Modell hat nicht genug von den Trainingsdaten gelernt und funktioniert sowohl bei Trainings- als auch bei neuen Daten schlecht.

Ein Bild wird in verschiedene Teile zerlegt, weil verschiedene Teile des Bildes unterschiedliche Informationen enthalten können, die für die Analyse wichtig sind. Durch die Segmentierung können Computerprogramme genauer untersuchen, was in jedem Teil des Bildes passiert. Zum Beispiel kann ein Computer bei der Analyse eines Straßenbildes den Himmel, die Straße und die Fußgänger unterschiedlich betrachten, um Verkehrsmuster zu erkennen oder Gefahren zu vermeiden. Diese Methode hilft auch bei der genaueren Analyse von medizinischen Bildern, indem sie spezifische Bereiche für die Diagnose oder das Verständnis von Krankheiten fokussiert.

 Training ist der Prozess, bei dem ein KI-Modell aus vielen Beispielen lernt, um seine Vorhersagen zu verbessern. Dabei passt das Modell seine Parameter an, das sind interne Einstellungen, die bestimmen, wie das Modell arbeitet. Diese Anpassungen helfen dem Modell, aus Fehlern zu lernen und genauer zu werden. Ein Beispiel wäre ein Modell, das lernt, Katzen in Bildern immer besser zu erkennen.

Transfer Learning ist eine Methode, bei der ein vorab trainiertes KI-Modell für eine neue, aber ähnliche Aufgabe wiederverwendet wird. Dies spart Zeit und Rechenleistung, da das Modell nicht von Grund auf neu trainiert werden muss.