Grundlegende Algorithmen der KI: Das stabile Fundament kluger Systeme
Warum Grundlagen zählen: Das tragende Gerüst jeder KI
Vom Perzeptron zum Tiefen Netz
Das Perzeptron wirkt schlicht, doch es schärft unser Verständnis für lineare Trennbarkeit, Aktivierungen und Gewichte. Wer diese Wurzeln versteht, erkennt später schneller, warum tiefe Netze versagen, konvergieren oder völlig neue Repräsentationen lernen.
Mathematik als Landkarte, nicht als Hürde
Ableitungen, Lineare Algebra und Wahrscheinlichkeiten sind Navigationswerkzeuge. Sie zeigen, wohin Gradienten fließen, wie Dimensionen interagieren und warum Verlustfunktionen überhaupt Sinn ergeben. Schreib uns, welche Formel dir plötzlich klar wurde.
Anekdote aus dem KI-Labor
Wir debuggten einmal stundenlang einen scheinbar launischen Gradientenabstieg. Die Lösung war simpel: falsche Skalierung der Eingaben. Seitdem prüfen wir Standardisierung zuerst. Verrate uns, welche kleine Erkenntnis dich groß vorangebracht hat.
Suche und Planung: Intelligente Wege durch komplexe Räume
Breitensuche garantiert kürzeste Pfade in ungewichteten Grafen, Tiefensuche findet rasch tiefe Strukturen, riskiert jedoch Umwege. Wer beide Strategien versteht, wählt bewusst oder kombiniert sie, je nach Speicher, Tiefe und Zielstruktur.
A* lenkt die Suche mithilfe zulässiger Heuristiken effizient zum Ziel. Gute Heuristiken sparen Rechenzeit, schlechte führen in Sackgassen. Teile deine Lieblingsheuristik und warum sie in deiner Domäne zuverlässig funktioniert.
In Zwei-Personen-Spielen bewertet Minimax mögliche Züge und Gegenreaktionen. Alpha-Beta-Pruning kappt unnötige Äste, ohne das Ergebnis zu verfälschen. Erzähl uns, bei welchem Spiel dich Alpha-Beta erstmals wirklich beeindruckt hat.
Überwachtes Lernen: Regression und Klassifikation mit Substanz
Lineare Regression erklärt Beziehungen, logistische trennt Klassen mittels Wahrscheinlichkeiten. Regularisierung zähmt Überanpassung, Interpretierbarkeit bleibt erhalten. Teile ein Praxisbeispiel, in dem ein schlichtes Modell mehr Vertrauen gewann als ein komplexes.
Mit Informationsgewinn oder Gini-Index wachsen Bäume gezielt. Frühzeitiger Stopp, Tiefenbegrenzung und Pruning bewahren vor Überanpassung. Welche Splitting-Regel funktioniert in deinen Daten am zuverlässigsten und warum?
Random Forest mittelt viele schwankende Bäume, Boosting korrigiert Fehler schrittweise. Ersteres reduziert Varianz, letzteres Bias. Erkläre uns, in welchem Projekt du dich für welches Ensemble entschieden hast und mit welchem Ergebnis.
Ein einfacher Baum offenbarte, dass drei Features über 80 Prozent der Entscheidungen erklärten. Das Vertriebsteam verstand sofort und handelte. Teile eine ähnliche Geschichte, die dein Team schneller ins Tun brachte.
Support Vector Machines: Geometrie, die generalisiert
Der maximale Abstand zur Trennhyperebene fördert Generalisierung. Soft-Margin kontrolliert Fehlklassifikationen, wenn Daten nicht perfekt trennbar sind. Wann hat dir ein größerer Margin messbar robustere Vorhersagen gebracht?
Support Vector Machines: Geometrie, die generalisiert
Mit RBF, Polynomial oder linearen Kernen werden Daten in höherdimensionale Räume gehoben. So werden komplexe Grenzen linear. Beschreibe, welcher Kernel deine Datenstruktur am besten trifft und wie du ihn validiert hast.
Bias-Varianz und Robustheit: Modelle, die standhalten
Hoher Bias unterschätzt Muster, hohe Varianz überpasst. Mit Regularisierung, mehr Daten oder Modellvereinfachung steuerst du gegen. Welche Maßnahme brachte dir zuletzt den größten, nachhaltigen Robustheitsgewinn?
