Künstliche Intelligenz (KI) & Maschinelles Lernen (ML)

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, menschenähnliche kognitive Funktionen zu übernehmen, wie etwa das Lernen, Problemlösen, Verstehen von Sprache und das Erkennen von Mustern. KI-Systeme können auf unterschiedlichste Weisen eingesetzt werden, von einfachen Regelbasierten Systemen bis hin zu hochentwickelten Algorithmen, die Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen treffen. Die KI ist in vielen Bereichen von entscheidender Bedeutung, wie beispielsweise in der Spracherkennung, der Bildverarbeitung, der AutomatisierungAutomatisierung Automatisierung bezeichnet den Einsatz von Technologien, um wiederkehrende und manuelle Aufgaben oder Prozesse ohne menschliches Eingr... Mehr und der medizinischen Diagnose.

Maschinelles Lernen (ML), ein Teilbereich der KI, bezieht sich auf die Fähigkeit von Systemen, automatisch aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und darauf basierend Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Im Gegensatz zu traditionellen Programmen, bei denen der Entwickler explizite Regeln definiert, erlernt ein maschinelles Lernmodell seine Aufgaben direkt aus den Daten. Das macht ML zu einem äußerst mächtigen Werkzeug für Aufgaben, bei denen eine explizite Programmierung nicht praktikabel wäre, wie z. B. in der Bild- und Spracherkennung, dem Finanzhandel oder der Empfehlung von Produkten.

Wie Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen funktionieren:

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen basieren auf der Anwendung von Algorithmen, die Daten analysieren und daraus lernen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Der Prozess kann in mehreren Phasen beschrieben werden:

Datensammlung und -vorbereitung: Der erste Schritt im maschinellen Lernen und in der KI besteht darin, eine große Menge relevanter Daten zu sammeln. Diese Daten können aus verschiedensten Quellen stammen, etwa aus Datenbanken, Sensordaten, Online-Transaktionen oder anderen Systemen.
Modelltraining: In dieser Phase wird ein Modell anhand der gesammelten Daten trainiert. Das Modell analysiert Muster in den Daten, um Zusammenhänge zu lernen, die es ihm ermöglichen, Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Der Trainingsprozess umfasst oft die Optimierung von Modellparametern, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu maximieren.
Modellvalidierung: Nachdem ein Modell trainiert wurde, muss es getestet und validiert werden, um sicherzustellen, dass es in der Lage ist, auf neue, unbekannte Daten korrekt zu reagieren. Die Validierung erfolgt häufig durch die Verwendung von Testdatensätzen, die nicht im Trainingsprozess verwendet wurden.
Modellanwendung: Nach dem TrainingTraining Training im Projektkontext bezeichnet strukturierte Schulungsmaßnahmen zur Vorbereitung von Mitarbeitenden auf neue Systeme, Prozesse oder T... Mehr und der Validierung kann das Modell in realen Anwendungen eingesetzt werden, um Vorhersagen zu treffen, Entscheidungen zu unterstützen oder automatisierte Prozesse zu steuern.

Arten von Maschinellem Lernen:

Überwachtes Lernen (Supervised Learning): Beim überwachten Lernen werden Modelle mit gekennzeichneten Daten trainiert, d. h., die Eingabedaten sind mit den korrekten Ausgaben (Labels) verbunden. Das Modell lernt, eine Funktion zu erstellen, die die Eingabedaten auf die entsprechenden Ausgabewerte abbildet. Ein Beispiel ist die Klassifizierung von E-Mails als “Spam” oder “Nicht-Spam”.
Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning): Beim unüberwachten Lernen gibt es keine gekennzeichneten Ausgabedaten. Das Modell sucht nach Mustern und Strukturen in den Eingabedaten. Ein häufiges Beispiel ist das Clustering, bei dem das Modell Daten in verschiedene Gruppen (ClusterCluster (Kubernetes) Ein Kubernetes-Cluster ist die Gesamtheit aller Nodes (Rechner), auf denen Container-basierte Anwendungen laufen. Er besteht aus ... Mehr) aufteilt, ohne dass es eine explizite Vorgabe für die Gruppierung gibt.
Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Bestärkendes Lernen ist eine Art von maschinellem Lernen, bei dem ein Agent lernt, durch Interaktionen mit seiner Umgebung Belohnungen zu maximieren. Anstatt aus einem festgelegten Datensatz zu lernen, trifft der Agent Entscheidungen und wird für gute Entscheidungen belohnt. Ein Beispiel ist die Entwicklung von Algorithmen für die Spielstrategie, wie sie bei der AlphaGo KI verwendet wird.
Halbüberwachtes Lernen (Semi-supervised Learning): Diese Methode kombiniert Elemente des überwachten und unüberwachten Lernens. In der Regel gibt es eine große Menge an unmarkierten Daten und nur wenige gekennzeichnete Daten. Das Modell wird zuerst mit den unmarkierten Daten trainiert und dann mit den markierten Daten verfeinert.
Deep LearningDeep Learning Deep Learning ist ein Teilbereich des Maschinellen Lernens, der auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert, die aus mehreren Schicht... Mehr: Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert und in der Lage ist, äußerst komplexe Muster in großen, unstrukturierten Datenmengen zu erkennen. Deep Learning wird häufig in der Sprach- und Bildverarbeitung eingesetzt, z. B. bei der Bilderkennung oder der Übersetzung von Texten.

Beispiele für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen:

Spracherkennung: KI und maschinelles Lernen werden verwendet, um gesprochene Sprache zu erkennen und in Text umzuwandeln, z. B. in Sprachassistenten wie Siri oder Google Assistant.
Autonomes Fahren: Fahrzeuge, die mit KI und maschinellem Lernen ausgestattet sind, können ihre Umgebung analysieren und Entscheidungen treffen, um autonom zu fahren, indem sie auf Daten von Sensoren und Kameras reagieren.
Empfehlungssysteme: KI wird verwendet, um Nutzern personalisierte Empfehlungen zu geben, basierend auf ihrem Verhalten oder den Vorlieben von ähnlichen Nutzern. Beispiele sind die Empfehlungen auf Netflix, Amazon oder Spotify.
Bild- und Gesichtserkennung: KI-basierte Systeme können Bilder und Videos analysieren, um Objekte, Gesichter oder andere Merkmale zu erkennen. Diese Technologie wird in der Sicherheitsüberwachung, in sozialen Netzwerken und in der medizinischen Diagnose eingesetzt.
Gesundheitswesen: KI wird verwendet, um medizinische Daten zu analysieren, Diagnosen zu unterstützen und die Entwicklung von Medikamenten zu beschleunigen. Beispielsweise können KI-Systeme zur Analyse von Röntgenbildern oder zur Vorhersage von Krankheitsverläufen eingesetzt werden.

Vorteile von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen:

Automatisierung: KI und maschinelles Lernen ermöglichen die Automatisierung von Prozessen, die normalerweise menschliches Eingreifen erfordern würden, und können so die Effizienz steigern und Kosten senken.
Verbesserte Entscheidungsfindung: KI-Systeme können riesige Datenmengen analysieren und Muster erkennen, die für den Menschen schwer zu erkennen sind. Dies führt zu fundierteren, datengestützten Entscheidungen.
Personalisierung: KI ermöglicht personalisierte Erfahrungen, die an den individuellen Bedürfnissen und Vorlieben der Benutzer ausgerichtet sind, sei es in E-Commerce, sozialen Medien oder im Gesundheitswesen.
Fehlerreduktion: Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und KI können viele Aufgaben schneller und genauer ausgeführt werden als von Menschen, wodurch menschliche Fehler reduziert werden.
Skalierbarkeit: KI-Systeme können mit großen Datenmengen umgehen und in Echtzeit analysieren, was sie zu einem wertvollen Werkzeug in Bereichen wie Big DataBig Data Big Data bezeichnet Datenmengen, die so groß und komplex sind, dass traditionelle Datenbanken und -managementtools nicht ausreichen, um sie ... Mehr und Internet of Things (IoT)Internet of Things (IoT) Internet of Things (IoT) bezeichnet die Vernetzung physischer Geräte, Fahrzeuge, Gebäude, Maschinen und andere Objekte, die... Mehr macht.