„Künstliche Intelligenz ist heute nicht mehr und nicht weniger als die Schlüsseltechnologie für Industrie und Wissenschaft“

In fast allen Bereichen des Lebens sehen Experten ein großes Potenzial an Möglichkeiten für Künstliche Intelligenz (KI). Vor allem bei Qualitätsthemen sehen Experten ein großes Potenzial. In Deutschland, Österreich und der Schweiz ist Qualitätsmanagement beispielsweise das Einsatzgebiet NR. 1. Qualitätskontrollen werden in der Regel von einem Mitarbeiter manuell durchgeführt, dies birgt aber die Gefahr als Unternehmen keine gleichbleibende Qualität liefern zu können, daher wird künstliche Intelligenz in diesem Bereich immer wichtiger. Die Verwendung von Machine Learning Algorithmen für Big Data-Analysen ist ein logischer Schritt für Unternehmen, die den potenziellen Wert ihrer Daten maximieren möchten.

Machine Learning (maschinelles Lernen, ML) und Deep Learning (tiefes Lernen, DL) sind Teilbereiche der künstlichen Intelligenz. Mithilfe dieser beiden Techniken kann man Computersysteme und Anwendungen erstellen, die Aufgaben erledigen, die in der Regel mit menschlicher Intelligenz verbunden werden. Zu diesen Aufgaben gehören Bilderkennung, Spracherkennung und Sprachübersetzung.

Was ist maschinelles Lernen?

Es ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz. Klassisches maschinelles Lernen verwendet Algorithmen, um Daten zu analysieren. Aus diesen Datenmengen lernt ML und trifft fundierte Entscheidungen. Diese Verfahren erkennen Muster durch die bestmögliche Zerlegung von Datensätzen in hierarchische Strukturen. Maschinelles Lernen erfordert komplexe Mathematik und Programmierung (meistens Python), um die erforderlichen Funktionen und Ergebnisse zu erreichen. Damit maschinelles Lernen funktioniert und die Software die Entscheidung treffen kann, muss ein Mensch den Algorithmus trainieren. Durch das Bereitstellen von Trainings- und Beispieldaten, kann der Algorithmus Zusammenhänge und Muster erkennen und somit aus Daten lernen.

Machine Learning vs.  Deep Learning

Der Hauptunterschied zwischen den beiden Teilbereichen liegt in der Fähigkeit, durch künstliche neuronale Netzwerke (KNN), unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Denn Deep Learning ist in der Lage durch KNNs unstrukturierte Informationen wie Texte, Bilder, Töne und Videos in numerische Werte umwandeln. Diese extrahierten Informationen werden dann zur Mustererkennung oder zum weiteren Lernen verwendet. Bei Machine Learning muss im Gegensatz dazu nach der ersten Anwendungsphase der Algorithmus durch menschliches Feedback optimiert werden.

Anwendungsgebiete

Machine Learning ist die Vorgängertechnologie von Deep Learning, daher lassen sich alle Aufgaben, die mit Machine Learning gelöst werden, auch mit Deep Learning bearbeiten. Da Deep Learning wesentlich mehr Ressourcen benötigt, wird alles was Machine Learning machen kann auch durch Machine Learning gelöst. ML wird vor allem bei Online-Marketing, Kundensupport oder auch dem Vertrieb eingesetzt. Im Vergleich dazu nutzt man DL beispielsweise für die IT-Sicherheit, den Kundensupport oder auch für Sprachassistenten.