Kann mir jemand einen Link zu einem Artikel schicken, in dem die verschiedenen KI-Modelle kurz erklärt werden?

Es sollten die Begriffe "Maschinelles Lernen" und "Reasoning" und andere erklärt werden. Also welche Kategorien es gibt mit Beispielen existierender Modelle und in welche Kategorie/Typ sie gehören. Ich finde leider nichts Übersichtliches.

Answer 1

[Jensen1970]

Klar, hier eine kompakte Übersicht zu KI-Modellen, *Maschinellem Lernen* und *Reasoning*:

---

🧠 Künstliche Intelligenz (KI)

Oberbegriff für Systeme, die menschenähnliche Aufgaben übernehmen. Zwei Hauptarten:

- *Symbolische KI*: arbeitet regelbasiert mit logischen Schlussfolgerungen (z. B. Expertensysteme).

- *Maschinelles Lernen (ML)*: lernt aus Daten, um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen.

---

🤖 Maschinelles Lernen (ML)

Teilgebiet der KI, unterteilt in:

- *Überwachtes Lernen*: Modelle lernen aus gekennzeichneten Daten (z. B. Spam-Erkennung).

- *Unüberwachtes Lernen*: erkennt Muster in unmarkierten Daten (z. B. Kundensegmentierung).

- *Bestärkendes Lernen*: lernt durch Belohnung/Strafe (z. B. in Spielen).

*Deep Learning* ist eine Unterform, die neuronale Netze nutzt.

---

🧩 Reasoning (Schlussfolgern)

Fähigkeit von KI, logische Schlüsse zu ziehen, oft in symbolischer KI:

- *Reasoning Engines*: wenden Regeln auf Wissen an, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.

- *Anwendungen*: z. B. automatische Dokumentenklassifizierung.

---

🔍 Beispiele für KI-Modelle

- *Symbolische KI*: Expertensysteme, Regelbasierte Systeme.

- *ML-Modelle*: Entscheidungsbäume, Neuronale Netze, Support Vector Machines.

- *Reasoning-Modelle*: Ontologien, Inferenzmaschinen.

---

Woher ich das weiß: Recherche