Sag mir, welche dieser Begriffe mit künstlicher Intelligenz und nicht mit Gartenarbeit zu tun haben: Bodenbearbeitung, Saatgut, Gradientenabstieg, Produktion, Bayes'sche Optimierung, genetisch veränderter Organismus, Erbstück, Transferlernen
Tell me which of these terms are related to artificial intelligence versus gardening: tilling, seed, gradient descent, production, Bayesian optimization, genetically modified organism, heirloom, transfer learning
These terms are all unmistakably related to artificial intelligence:
- Gradient descent: a technique used when training a machine learning model to improve results over time.
- Bayesian optimization: a probabilistic approach to arrive at the best set of parameters, most often used in training machine learning models. 
- Transfer learning: a technique to re-train an already trained deep learning model on new data, most commonly used to customize models to a particular use-case, such as detecting a specific object in photos. 

While these terms are all unmistakably related to gardening:
- Tilling: mechanical preparation of soil for planting.
- Genetically modified organism: this is a term to describe plants that have undergone genetic modification to optimize for specific traits, such as drought resistance.
- Heirloom: this describe certain non-hybrid plant types that must be open pollinated, namely by insects, birds, wind, or other natural factors. 

These terms relate to both artificial intelligence and gardening:
- Seed: in artificial intelligence, a "seed" is a number chosen to help reproduce random outcomes, such as picking random numbers. In gardening, a seed is the raw input that a gardener plants that will eventually become a plant. 
- Production: in artificial intelligence, production is often the term used to describe a lifecycle stage of a model that is in real-life use, rather than testing or development. In gardening, production is another term used to describe the total output of a harvest.
Diese Begriffe haben alle einen eindeutigen Bezug zur künstlichen Intelligenz:
- Gradientenabstieg: Eine Technik, die beim Training eines maschinellen Lernmodells verwendet wird, um die Ergebnisse im Laufe der Zeit zu verbessern.
- Bayes'sche Optimierung: ein probabilistischer Ansatz, um den besten Parametersatz zu finden, der am häufigsten beim Training von Machine-Learning-Modellen verwendet wird.
- Transfer-Lernen: Eine Technik, mit der ein bereits trainiertes Deep-Learning-Modell auf neue Daten umtrainiert wird. Sie wird am häufigsten verwendet, um Modelle an einen bestimmten Anwendungsfall anzupassen, z. B. um ein bestimmtes Objekt auf Fotos zu erkennen.

Diese Begriffe haben zwar alle einen eindeutigen Bezug zur Gartenarbeit:
- Pflügen: mechanische Vorbereitung des Bodens für die Bepflanzung.
- Gentechnisch veränderter Organismus: Dieser Begriff bezeichnet Pflanzen, die genetisch verändert wurden, um bestimmte Eigenschaften zu optimieren, z. B. Trockenheitsresistenz.
- Heirloom: Dieser Begriff beschreibt bestimmte nicht hybride Pflanzenarten, die offen bestäubt werden müssen, d.h. durch Insekten, Vögel, Wind oder andere natürliche Faktoren.

Diese Begriffe beziehen sich sowohl auf künstliche Intelligenz als auch auf den Gartenbau:
- Saatgut: In der künstlichen Intelligenz ist ein "Saatgut" eine Zahl, die ausgewählt wird, um zufällige Ergebnisse zu reproduzieren, z. B. bei der Ziehung von Zufallszahlen. Beim Gärtnern ist ein Samen der Rohstoff, den ein Gärtner pflanzt und aus dem schließlich eine Pflanze entsteht.
- Produktion: In der künstlichen Intelligenz wird der Begriff Produktion oft verwendet, um ein Lebenszyklusstadium eines Modells zu beschreiben, das in der Praxis eingesetzt wird, und nicht in der Test- oder Entwicklungsphase. In der Gärtnerei ist die Produktion ein weiterer Begriff, der den Gesamtertrag einer Ernte beschreibt.
classification
de