Maschinelles Lernen oder auch Machine Learning (ML) ist eine Unterkategorie der künstlichen Intelligenz (KI) und der Bereich des wissenschaftlichen Rechnens (Computational Science), dessen Schwerpunkt auf der Analyse und Interpretation von Mustern und Strukturen in Daten liegt, um Lernen, logisches Denken und Entscheidungsfindung ohne menschliche Interaktion zu ermöglichen. Kurz gesagt: Das maschinelle Lernen ermöglicht es Benutzern, eine riesige Datenmenge für einen Computeralgorithmus zu laden und den Computer ausschließlich auf Basis der Eingabedaten Analysen und Daten-fokussierte Empfehlungen und Entscheidungen ausgeben zu lassen. Wenn Korrekturen notwendig sind, können diese Informationen in den Algorithmus aufgenommen und so die zukünftige Entscheidungsfindung verbessert werden.
Maschinelles Lernen besteht aus drei Komponenten:
Zu Beginn werden für das Modell Parameterdaten geladen, für die Antworten bekannt sind. Anschließend wird der Algorithmus ausgeführt, und es werden Anpassungen vorgenommen, bis die Algorithmusausgabe (das Erlernte) mit der bekannten Antwort übereinstimmt. Nun werden immer größere Datenmengen in das System geladen, um es beim Erlernen und Verarbeiten qualitativ hochwertiger Entscheidungen zu unterstützen.
Daten sind das vielversprechendste Potenzial von Unternehmen. Daten-fokussierte Entscheidungen spielen eine immer größere Rolle bei der Frage, ob Unternehmen im Wettbewerb Schritt halten können oder weiter zurückfallen. Maschinelles Lernen kann der entscheidende Faktor sein, um das Potenzial von Unternehmens- und Kundendaten auszuschöpfen und Entscheidungen umzusetzen, die dem Unternehmen einen Wettbewerbsvorsprung sichern.
Fortschritte in der KI für Anwendungen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Computer Vision (CV) helfen Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Automobilindustrie, Innovationen zu beschleunigen, das Kundenerlebnis zu verbessern und Kosten zu senken. Maschinelles Lernen kann in allen Branchen eingesetzt werden, zum Beispiel Fertigung, Einzelhandel, Gesundheitswesen und Life Sciences, Tourismus und Gastgewerbe, Finanzdienstleistungen und Energie-, Rohstoff- und Versorgungsunternehmen. Anwendungsfälle: