Bevölkerungsbasiertes Training (PBT) gehört vor allem in die Kategorien Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Gesellschaft. Dieser Begriff bezeichnet eine Methode, mit der künstliche Intelligenz (KI) verbessert wird, indem das Training von Algorithmen auf einer Vielzahl von Daten aus der gesamten Bevölkerung basiert und nicht nur auf einem kleinen, ausgewählten Datensatz.
Stellen Sie sich vor, eine KI soll medizinische Diagnosen unterstützen. Wenn sie nur mit Daten aus einer kleinen Gruppe von Menschen trainiert wird, könnte sie bei anderen Bevölkerungsgruppen fehlerhafte Ergebnisse liefern. Beim bevölkerungsbasierten Training (PBT) werden Algorithmen mit sehr vielen und vielfältigen Datensätzen trainiert – zum Beispiel mit anonymisierten Gesundheitsdaten von Millionen Menschen unterschiedlicher Herkunft, Altersgruppen und Regionen.
Das erhöht die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der KI-Modelle im Alltag. PBT sorgt also dafür, dass digitale Anwendungen für alle Menschen besser funktionieren – egal, ob es um personalisierte Medizin, Verkehrssteuerung oder smarte Haushaltsgeräte geht. Damit wird Künstliche Intelligenz fairer und umfassender nutzbar, weil sie auf echten Datenbreiten aus der Gesellschaft beruht.
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