Glossar

Big Data: Technologien, die sehr große Datenmengen verarbeiten, werden als Big Data-Anwendungen bezeichnet. Data Mining: Systematische Anwendung statistischer Methoden auf große Datenbestände ( Big Data) mit dem Ziel, neue Querverbindungen und Trends zu erkennen. Solche Datenbestände werden aufgrund ihrer Größe mittels computergestützter Methoden verarbeitet.

Data Science: bezeichnet generell die Extraktion von Wissen aus Daten. Data Science ist ein interdisziplinäres Wissenschaftsfeld, welches wissenschaftlich fundierte Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme zur Extraktion von Erkenntnissen, Mustern und Schlüssen sowohl aus strukturierten als auch unstrukturierten Daten ermöglicht.

Künstliche Intelligenz: Auch als Artificial Intelligence bezeichnet, beschreibt Technologien, die „intelligentes“ Verhalten automatisieren oder maschinelles Lernen ermöglichen.

Topic Modeling: Methode zur automatischen Erkennung von Themen ( Topics) in einem Text.

Sentiment-Analyse: Methode zur Erkennung der Stimmung eines Textes, also ob er positive, negative oder neutrale Inhalte enthält.

Bilderkennung: Mit Hilfe neuronaler Netzwerke können Computer Bilder analysieren und Inhalte erkennen, etwa Gesichter oder Objekte.

Predictive Analytics: Auf Basis historischer Daten, statistischer Verfahren und maschinellen Lernens können Ergebnisse prognostiziert werden.

Supervised Learning: Auch „unterstütztes Lernen“ genannt, ist eine Methode, Künstliche Intelligenzen zu „trainieren“, indem vorab bereits bekannte Informationen in das System eingepflegt werden. Das Ergebnis des Lernprozesses kann kontrolliert werden.