Maschinelles Lernen leicht gemacht: Grundlagen und Anwendungen für Ihr mittelständisches Unternehmen
Künstliche Intelligenz (KI) mag auf den ersten Blick kompliziert erscheinen, tatsächlich verbirgt sich dahinter aber eine Welt voller Möglichkeiten, insbesondere in den Bereichen Machine Learning und Deep Learning. Lassen Sie uns diese Konzepte gemeinsam beleuchten und verstehen:
Überwachtes Lernen (Supervised Learning):
Was es ist: Bei dieser Art des maschinellen Lernens geben wir der KI die richtigen Ergebnisse zu den Daten vor. Die KI „lernt“ also anhand von bereits gelösten Beispielen Muster zu erkennen und ist dann in der Lage ähnliche Aufgaben mit bisher unbekannten Daten zu lösen.
Beispiel: Ein praktisches Anwendungsgebiet ist die Klassifizierung von Daten, z.B. die Einteilung von E-Mails in Spam- und Nicht-Spam-Kategorien oder im industriellen Kontext eine Klassifizierung von Produkten in Ordnung oder nicht in Ordnung.
Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning):
Was es ist: Im Gegensatz zum überwachten Lernen hat der Computer hier keine vorgegebenen Antworten. Er kann also keine Entscheidung treffen, ob ein Datensatz zu einer bestimmten Klasse gehört oder nicht. Stattdessen durchsucht man mit diesen Algorithmen in den Daten nach Mustern und Zusammenhängen. Dieser Ansatz wird häufig für das sogenannte Clustern von Datenpunkten verwendet, das Unternehmen dabei hilft, unbekannte Muster und Strukturen in ihren Daten zu entdecken.
Beispiel: Nehmen wir als Beispiel Daten der Kund*innen. Der Computer kann in diesen Daten Gruppen von Kund*innen identifizieren, die ähnliche Merkmale aufweisen, auch wenn diese Gruppen vorher nicht bekannt waren. Diese Gruppen können anschließend auf interessante Eigenschaften untersucht werden, um das Unternehmensangebot auf Zielgruppen anzupassen.
Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning):
Was es ist: Dieser Ansatz ist besonders nützlich, wenn es nicht nur auf ein einziges richtiges Ergebnis ankommt, sondern auf eine Vielzahl von Entscheidungen die zum Erfolg führen, wie beispielsweise bei einem Schachspiel.
Beispiel: Im industriellen Kontext können diese Systeme dafür genutzt werden, um Prozessabläufe zu optimieren und beispielsweise die ideale Einlagerungsreihenfolge für ein Warenlager zu ermitteln. Auch beim Autonomen Fahren spielen sie eine wichtige Rolle.
Maschinelles Lernen bietet viele Möglichkeiten für Ihr Unternehmen. Es hilft Ihnen nicht nur, Muster in Ihren Daten zu erkennen, sondern auch, Ihre Kund*innen besser zu verstehen und sie bei komplexen Aufgaben zu unterstützen.
Sie interessieren sich dafür, ob und in welcher Form Maschinelles Lernen auch in Ihrem Fachgebiet eingesetzt werden kann oder möchten mehr zum Thema Maschinelles Lernen erfahren? Dann nehmen Sie unverbindlich Kontakt mit uns auf, wir freuen uns auf Ihre Anfrage!
