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Die einfachste Definition von
maschinellem Lernen

Die Technologie des maschinellen Lernens lehrt Computern die Ausführung von Aufgaben durch Lernen aus Daten, anstatt für die Aufgaben programmiert zu werden.
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Abbildung des menschlichen Gehirns

Was ist ein neuronales Netz?

Neuronale Netze, beziehungsweise künstliche neuronale Netze, sind ein Typus des maschinellen Lernens, der in etwa der Funktionsweise von Neuronen im menschlichen Gehirn gleicht. Es sind Computerprogramme, die mehrere Knotenebenen (Neuronen) verwenden, für das Lernen parallel arbeiten, Muster erkennen und Entscheidungen in menschenähnlicher Weise fällen. 

Abbildung eines neuronalen Netzes beim Deep Learning

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist ein „tiefes‟ neuronales Netz mit vielen Neuronenebenen und einem enormen Datenvolumen. Diese hoch entwickelte Art des maschinellen Lernens löst komplexe, nicht lineare Probleme – und ist verantwortlich für bahnbrechende Neuerungen durch künstliche Intelligenz, wie beispielsweise die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), persönliche digitale Assistenten und autonom fahrende Fahrzeuge. 

Abbildung des menschlichen Gehirns beim Lernen neuer Informationen

Welche Lernverfahren gibt es?

Überwachte Lernalgorithmen werden mit Daten trainiert, die bereits die richtigen Antworten enthalten. Sie erstellen Modelle, die die Daten den Antworten zuordnen. Diese Modelle werden für die weitere Verarbeitung genutzt. Unüberwachte Algorithmen lernen von Daten, die die richtigen Antworten nicht enthalten. Sie verwenden große, vielfältige Datensets zur eigenständigen Verbesserung. 

Grundlagen des maschinellen Lernens für Unternehmen

Die Vorteile von maschinellem Lernen in Unternehmen

Abbildung eines menschlichen Kopfes
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Schnellere Entscheidungen

Algorithmen des maschinellen Lernens können priorisieren und die Entscheidungsfindung automatisieren. Sie können zudem Chancen und kluge Aktionen kennzeichnen, die zur Erzielung optimaler Ergebnisse sofort durchgeführt werden sollten.

Anpassungsfähigkeit

Künstliche Intelligenz arbeitet nicht nur mit Vergangenheitsdaten. Sie kann ebenso Echtzeitinformationen verarbeiten und daraus sofort Aktionen ableiten. Denken Sie an Fahrzeuge, die automatisch bremsen, bevor es zu einem Auffahrunfall kommt.

Algorithmisches Unternehmen

„Algorithmische Unternehmen“ nutzen hoch entwickelte Algorithmen für einen hohen Automationsgrad. Sie stellen so die Weichen für innovative Geschäftsmodelle, Produkte und Services.

Tiefer gehende Erkenntnisse

Maschinelles Lernen analysiert große, komplexe und Streaming-Daten und gewinnt aus ihnen Erkenntnisse, einschließlich Vorhersageerkenntnisse. Dies ist jenseits menschlicher Fähigkeiten. Auf Basis dieser Erkenntnisse können dann Aktionen ausgelöst werden.

Effizienz

Mit intelligenten, durch maschinelles Lernen gestützten Prozessen können Unternehmen ihre Effizienz deutlich steigern: Pläne und Prognosen sind exakter, Aufgaben können automatisiert, Kosten gesenkt und menschliche Fehler ausgeschlossen werden.

Bessere Geschäftsergebnisse

Vom Auslösen intelligenter Aktionen als Reaktion auf neue Chancen oder Risiken bis hin zur exakten Vorhersage der Auswirkungen einer Entscheidung, noch bevor diese endgültig gefällt ist – mit maschinellem Lernen ist eine signifikante Verbesserung Ihrer Geschäftsergebnisse möglich.

Branchenspezifische Anwendungsfälle für maschinelles Lernen

Viele Branchen und Geschäftsbereiche sind ein idealer Einsatzbereich für maschinelles Lernen – insbesondere jene, in denen große Datenvolumen anfallen. Diese drei Industriezweige sind prädestiniert für den Einsatz:

Forschung zu maschinellem Lernen

Wir pflegen Partnerschaften mit den renommiertesten Universitäten, um die Nutzung von maschinellem Lernen in Unternehmen zu fördern.

Schulungen zu maschinellem Lernen

Informieren Sie sich über unsere Schulungen zum Thema des maschinellen Lernens sowie über Kurse und Bücher für jedermann, vom Anfänger bis zum Entwickler.

Bleiben Sie auf dem Laufenden über die Trends des maschinellen Lernens

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