Ki Fabrik Logo
Zurück zum Glossar

Was ist generative künstliche Intelligenz?

Kategorie: Modelle und Training
Glossareintrag zum Thema: Generative Künstliche Intelligenz

Self-Supervised Deep Networks sind eine Art von künstlichen neuronalen Netzwerken, die darauf trainiert sind, aus unbeschrifteten oder schwach beschrifteten Daten zu lernen. Im Gegensatz zu supervidierten Lernalgorithmen, die für das Training annotierte Daten benötigen, sind selbstüberwachte Deep Networks in der Lage, aus nicht annotierten Daten zu lernen, indem sie interne Strukturen und Muster erkennen.

Diese Methode des maschinellen Lernens ist insbesondere in Bereichen wie Bildverarbeitung, Spracherkennung, natürlicher Sprachverarbeitung und Robotik weit verbreitet. Self-Supervised Deep Networks bieten die Möglichkeit, aus großen Mengen unbeschrifteter Daten automatisch relevante Merkmale zu extrahieren und komplexe Muster zu erkennen, ohne dass menschliche Annotatoren eingreifen müssen.

Ein Synonym für Self-Supervised Deep Networks ist Unsupervised Deep Learning, da sie auf unbeschrifteten Daten basieren. Im Vergleich dazu sind Supervised Deep Networks auf annotierte Daten angewiesen, um zu lernen und zu verbessern.

Es ist wichtig zu beachten, dass Self-Supervised Deep Networks nicht dasselbe sind wie Semi-Supervised Learning, das auf einer Kombination von annotierten und unbeschrifteten Daten basiert. Semi-Supervised Learning verwendet eine kleine Menge von annotierten Daten, um auf unbeschrifteten Daten zu lernen, während Self-Supervised Deep Networks ausschließlich auf unbeschrifteten Daten basieren.

Ein bekanntes Akronym im Zusammenhang mit Self-Supervised Deep Networks ist SSL, das für Semi-Supervised Learning steht und auf ähnlichen Konzepten beruht, jedoch nicht identisch ist.

Insgesamt bieten Self-Supervised Deep Networks die Möglichkeit, aus unbeschrifteten Daten zu lernen und komplexe Muster zu erkennen, was in vielen Anwendungen entscheidend ist, in denen große Mengen unbeschrifteter Daten verfügbar sind. Diese Methode des maschinellen Lernens ermöglicht es, die Leistung von künstlichen neuronalen Netzwerken zu verbessern und ihre Anpassungsfähigkeit an verschiedene Aufgaben zu erhöhen, was wiederum zu fortschrittlicheren KI-Anwendungen führt.