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Künstliche Intelligenz (7):

Machine Learning und Deep Learning (1)
Anton S. Quinsten, Dominik Heße, Aydin Demircioğlu
Titelbild zum Fachbeitrag über Künstliche Intelligenz
© WrightStudio, stock.adobe.com
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Wir haben „Machine Learning“ bisher grob als die Fähigkeit einer Maschine definiert, selbstständig aus Daten Muster zu erkennen. Es gibt viele verschiedene Begriffsbestimmungen, doch zumeist verwendet man die Definition des US-amerikanischen Informatikers Tom Michael Mitchell, der maschinelles Lernen wie folgt definierte: ,,A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E” [1]. Diese Definition ist formal korrekt, aber schwer zu verstehen.

Zusammenfassung

Die künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik (IT). Internationale Wissenschaftler/-innen und Berufsverbände wie ISRRT oder EFRS betonen, dass KI den Beruf der MTRA maßgeblich beeinflussen kann und somit auch die Art und Weise, wie MTRA künftig arbeiten. Daher scheint es wichtig, dass MTRA neben ihrer fachlichen Kompetenz ihre Kompetenz im Bereich der Informatik erweitern. Es erscheint erforderlich, dass MTRA sich mit der IT beschäftigen, um ein grundlegendes Verständnis für KI entwickeln und dies in ihre Arbeitsprozesse sinnvoll integrieren zu können. Im folgenden Beitrag möchten wir Ihnen einen intensiveren Einblick in die Themen Machine Learning und Deep Learning geben.

Schlüsselwörter: MTRA, Informatik, Machine Learning, Deep Learning, neuronale Netze

Abstract

Artificial intelligence (AI) is a subfield of computer science (CS). International scientists and Radiographer associations agree that AI will have a significant impact on the Radiographer profession and fundamentally change the way how Radiographer work. Therefore, it is important that Radiographers enhance their competence in the field of computer science in addition to their professional competence. There is a need for Radiographers to engage with CS in order to develop a fundamental understanding of AI so that they can integrate this into their work processes in a useful way. In the following article, we would like to give you an insight into machine learning and deep learning.

Keywords: radiographer, computer science, machine learning, deep learning, neural network

DOI: 10.53180/MTADIALOG.2022.0620

 

Entnommen aus MTA Dialog 8/2022

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