Machine Learning – Die künstliche Intelligenz für Ihr Unternehmen

Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und umschreibt die Erzeugung von werthaltigem Wissen aus Daten heraus. Künstliche Systeme finden dabei eigenständig Muster in Datenströmen, lernen aus Beispielen und können dazu in der Lage sein, sich selbst umzuprogrammieren. Beispiele werden dabei nicht auswendig gelernt, sondern Muster und komplexe Beziehungen in den Lerndaten erkannt.

Unüberwachte maschinelle Lernverfahren werden dazu eingesetzt, für den Menschen nicht zu erahnende Muster aus heterogenen Massendaten herauszuarbeiten und sind somit ein Instrument des Data Mining.

Überwachte maschinelle Lernverfahren werden demgegenüber dazu benutzt, um Algorithmen auf eine bestimmte Aufgabe zu trainieren, beispielsweise zur Optimierung der Bestellzyklen im Einkauf oder zur Erkennung von Frühzeichen für Maschinenausfälle. Derartige Algorithmen werden bereits seit vielen Jahren in der Finanzindustrie, so etwa bei Aktienanalysen (z. B. automatisierte Erkennung von Kauf- und Verkaufsignalen) genutzt und laufend weiterentwickelt.

Deep Learning ist eine Vertiefung des maschinellen Lernens, bei der über große künstliche neuronale Netze komplexeste Aufgaben gelöst werden. Diese gerichtete künstliche Intelligenz bewältigt spezielle Aufgaben schneller und sicherer als jedes menschliche Gehirn. So erfährt Deep Learning derzeit bei autonomen Systemen (z. B. das autonome Fahrzeug) eine zentrale Bedeutung. Zudem lassen sich durch Deep Learning neue Anwendungsfelder in der industriellen Bildverarbeitung, bei Robotersteuerungen oder der automatisierten Steuerung Fertigungslinien erschließen. Vielfältigste industrielle Lösungen werden schon heute mit Verfahren des Machine Learning erreicht, beispielsweise die Steigerung der Produktionsqualität basierend auf der Analyse aller Maschinen-Konfigurationen und -Sensordaten.

DATANOMIQ verfügt über profunde Kenntnisse über Einsatzmöglichkeiten in allen Teilen der betrieblichen Wertschöpfungskette. Sprechen Sie uns an!

  • Data Mining

    Unüberwachte maschinelle Lernverfahren, eingesetzt als Big Data Mining, ermöglichen das Erkennen von bisher unbekannten Mustern in Massendaten.

  • Prädiktive Systeme

    Überwachte Verfahren des maschinellen Lernens können darauf trainiert werden, bestimmte Zusammenhänge in Daten zu erkennen, die zu identifizierende Ereignisse auslösen. Diese Algorithmen können beispielsweise Sensordaten analysieren, um Maschinenausfälle vorherzusagen oder auch Finanztransaktionen zur Betrugsaufdeckung verarbeiten.

  • Deep Learning

    Deep Learning und Ensemble Learning sind Super-Algorithmen, die selbst aus parallelen oder verschachtelten Machine Learning Algorithmen bestehen und somit besonders komplexe Aufgaben lösen können. Wir nutzen Deep Learning beispielsweise zur Analyse der Auswirkung von Maschinenkonfigurationen auf die Erzeugnisqualität oder zur Erkennung von Objekten auf Bildern.

  • Autonome Systeme

    Die Industrie 4.0 verfolgt das Ziel der autonomen, sich selbst optimierenden Fabrik. Mit Machine bzw. Deep Learning entwickeln wir autonome Systeme, um bestimmte Funktionen auf operativer Ebene nicht nur zu automatisieren, sondern auch zur Errichtung einer automatischen Selbstoptimierung.