Künstliche Intelligenz & Maschinelles Lernen

Anwendungen auf Grundlage von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen werden zunehmend Teil unseres täglichen Lebens. Wir helfen modernen Unternehmen dabei, die unzähligen und sich rasant weiterentwickelnden Einsatzmöglichkeiten von KI- und ML-Anwendungen für sich zu erschließen.

Künstliche Intelligenz

Durch die iterativen Fortschritte in der Computertechnik werden Computer immer leistungsfähiger und mobiler. Das Ziel ist, dass Maschinen eines Tages Informationen so schnell und effektiv verarbeiten können wie Menschen. So kannte man „Künstliche Intelligenz“ (KI) früher nur aus Science-Fiction. Aber jetzt wird KI zunehmend Teil unseres alltäglichen Lebens. Wir entwickeln moderne, digitale persönliche Assistenten, intelligente Entertainmentdienste, Algorithmen zur Vorhersage des Verbraucherverhaltens, selbstfahrende Fahrzeuge uvm.
Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Auf der Grundlage statistischer Mathematik gilt es, eine schnelle und effektive Mustererkennung zu realisieren, mit der Computer praktische Lösungen für reale Probleme finden können.

Bei der herkömmlichen Softwareentwicklung verfolgen Programmierer in der Regel einen sogenannten „Top-Down“-Ansatz. Das heißt, Fachleute und Geschäftsanalysten geben das gewünschte Ergebnis vor, das durch die Codierung der Softwareingenieure erzielt werden soll.

Beim maschinellen Lernen wird die herkömmliche Methodik wortwörtlich auf den Kopf gestellt. Datenwissenschaftler und ML-Techniker sammeln, prüfen und digitalisieren Informationen aus der realen Welt. Basierend auf diesen Datenbeobachtungen werden dann Computermodelle erstellt, aus denen abgeleitet wird, wie sich reale Akteure verhalten werden.

Anwendung von KI/ML

Maschinelle Lernanwendungen sind derzeit auf dem Vormarsch. In den folgenden Anwendungen zeigen sie ihre Stärken bereits heute:

Vorhersage von Werten und Tendenzen durch Auswertung von Verknüpfungen zwischen verschiedenen Variablen, wie z. B. der Nachfrage nach Artikeln, Verkaufszahlen und Werbeeinnahmen.
Prognose von Klassifizierungen und Klassifizierung neuer Informationen, wie z. B. Bildkatalogisierung und Stimmungsanalyse von Texten.
Erfassung von Strukturen und Einteilung verwandter Informationspunkte in relevante Cluster, wie Kundensegmentierung, Verbraucherpräferenzen und Marktpreise.
Erkennung von auffälligen Daten (Datenanomalien), die für die Ermittlung von Bonitätsbewertungen benötigt werden. Erkennung von betrügerischem Verhalten und anormalen Gerätemesswerten sowie Vorhersage von Systemausfällen und Ausfallzeiten.
Analyse bereits vorhandener Texte zur Entwicklung von Chatbots, die in der Lage sind, die Fragen der Menschen zu beantworten.

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