Deepfakes verwenden Autoencoder, die über die Komprimierung und Dekomprimierung klassischer Encoder hinausgehen und es Cyber-Kriminellen ermöglichen, völlig neue Bilder zu erstellen. Deepfake-Anwendungen
Was ist ein Deepfake? Eine Definition. Ein „Deepfake“ bezieht sich auf nachgebildete Medien eines Erscheinungsbildes und/oder einer Stimme einer Person, die durch eine Art künstliche Intelligenz namens Deep Learning erstellt wurde (daher der Name Deepfake). Ein Reddit-Nutzer, der 2017 Deep...
was die Modellentwicklung komplexer macht. Ein Huber-Verlust ist am besten geeignet, wenn weder MSE noch MAE zufriedenstellende Ergebnisse liefern können, z. B. wenn ein Modell robust gegenüber Sonderfällen sein sollte, aber dennoch extreme Werte, die außerhalb eines bestimmten Sch...
reagieren. Sie können aus neuen Informationen und Erfahrungen lernen. Sie können Benutzern und Experten detaillierte Empfehlungen geben. Sie können selbstständig handeln und machen menschliche Intelligenz oder Eingriffe überflüssig (ein klassisches Beispiel ist ein selbstfahrendes Auto)....
Hier ist ein Überblick über einige der wichtigsten Innovationen bei generativen KI-Modellen: Variational Autoencoder (VAEs) nutzen Innovationen in der neuronalen Netzwerkarchitektur und in Trainingsprozessen und werden häufig in bildgenerierende Anwendungen integriert. Sie bestehen aus Encoder- ...
Hier ist ein Überblick darüber, was wir über die Funktionsweise generativer KIwissen: Beginnen wir mit dem Gehirn.Ein guter Ausgangspunkt für das Verständnis generativer KI-Modelle ist das menschliche Gehirn, sagt Jeff Hawkins in seinem 2004 erschienenen Buch „On Intelligence“. Hawki...
Few-Shot-Learning ist ein Framework fürmaschinelles Lernen, bei dem einKI-Modelllernt, genaue Vorhersagen zu treffen, indem es mit einer sehr kleinen Anzahl von gekennzeichneten Beispielen trainiert wird. Es wird in der Regel verwendet, um Modelle für Klassifizierungsaufgaben zu trainieren, ...
Few-Shot-Learning ist ein Framework fürmaschinelles Lernen, bei dem einKI-Modelllernt, genaue Vorhersagen zu treffen, indem es mit einer sehr kleinen Anzahl von gekennzeichneten Beispielen trainiert wird. Es wird in der Regel verwendet, um Modelle für Klassifizierungsaufgaben zu trainieren, ...