Glossar
Machine Learning
KI-Systeme, die Muster aus Daten lernen. Sentient nutzt unüberwachtes Lernen für archetypische Entdeckung.
Definition
Machine Learning (ML) umfasst KI-Systeme, die Muster aus Daten lernen statt expliziter Programmierung zu folgen. Sentient OS setzt ML durchgängig ein: unüberwachtes Lernen für archetypisches Clustering und Verhaltenssegment-Entdeckung, Embedding-Modelle für Semantic Alignment, Anomalieerkennung für Betrugsidentifikation. Die Plattform verlässt sich für die Kernintelligenz nicht auf überwachtes Lernen mit gelabelten Datensätzen – archetypales Clustering entdeckt Segmente ohne vordefinierte Labels. ML-Modelle arbeiten auf Vektordarstellungen und ermöglichen Ähnlichkeitsberechnung, Clustering und kausale Inferenz. Die Architektur ist für ML im Maßstab ausgelegt: Vektorberechnung, Stream-Processing, Modell-Deployment. ML ist die Engine; Kausalität und Determinismus sind die Designprinzipien.
Warum es wichtig ist
Machine Learning treibt Sentients Intelligenz – von archetypischer Entdeckung bis Anomalieerkennung. Die Plattform nutzt ML für Mustererkennung, nicht Muster-Vorgabe.
Verwandte Seiten
Verwandte Begriffe
Unsupervised Learning
ML-Ansatz, der verborgene Muster ohne gelabelte Daten entdeckt. In Layer 5 für verhaltensbasierte Archetypen-Identifikation.
Archetypal Clustering
Unüberwachtes Lernen zur Identifikation verhaltensbasierter Cluster wie „Die skeptischen Innovatoren“ statt demografischer Gruppen.
Anomaly Detection
Erkennung künstlicher Muster im Traffic (Bots, Fake-Engagement) durch Vektorraum-Anomalien, nicht Keywords.
Predictive Analytics
Prognose künftiger Ergebnisse anhand historischer Muster. Sentient geht darüber hinaus zu präskriptiv/deterministisch.
Persona Vectors
Mathematische Darstellung von Kunden als Punkte im komplexen Raum; ermöglicht berechenbare Ähnlichkeit und Abstand.
Die vollständige Plattform erkunden
Sieh, wie diese Konzepte in Sentient OS zum Leben erweckt werden.