Der Einsatz von maschinellem Lernen, sowohl überwacht als auch unüberwacht, zur Erleichterung der Mustererkennung in Programmen der künstlichen Intelligenz kann für viele Aufgaben äußerst nützlich sein. Statistisches Data Mining zum Beispiel beinhaltet hochkomplexe Berechnungen. KI-Programme führen diese Berechnungen einfacher durch, aber um die notwendigen Funktionen auszuführen, muss das Programm lernen, die Daten durch den Einsatz von maschinellen Lerntechniken zu verarbeiten.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist ein Prozess, mit dem einem künstlich intelligenten Computerprogramm “beigebracht” wird, wie es eine Aufgabe ausführt. Programmierer führen diesen Prozess durch, indem sie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen oder eine Kombination aus beidem verwenden.
- Beim überwachten maschinellen Lernen lernt das Computerprogramm, wie eine Aufgabe zu erledigen ist, indem es den von einem Lernalgorithmus bereitgestellten Beispielen folgt. Die Lernalgorithmen, die beim überwachten Lernen bereitgestellt werden, können Beispiele des Prozesses, des Endprodukts oder beides zeigen sowie während des Trainingsprozesses Feedback geben, um dem KI-Programm die genehmigte Methode zur Erledigung einer Aufgabe zu zeigen.
- Ein Computerprogramm, das durch unüberwachtes Lernen lernt, hat möglicherweise keinen Zugang zu irgendwelchen Anleitungen. Das KI-Programm, das unüberwachtes Lernen verwendet, hat kein Feedback während des Trainingsprozesses oder Richtlinien, die das Programm während der Fertigstellung anleiten. Dadurch ist das Programm gezwungen, ein Verfahren zur Datenklassifizierung und Aufgabenerledigung zu erstellen, das sich ausschließlich auf die Effizienz stützt.
Die Kombination von Algorithmen des überwachten Lernens mit dem unüberwachten Lernen ermöglicht es einem Computerprogrammierer, die Vorteile der besten Teile beider Lerntypen zu nutzen. Der Programmierer kann Feedback und Beispieldatensätze verwenden, um das KI-Programm zu leiten, aber auch dem Programm erlauben, sich selbst den schnellsten Weg zur Verarbeitung der Informationen in vielen Fällen beizubringen.
Statistische Datenauswertung und Mustererkennung
Data Mining verwendet Mustererkennung und oft eine Art von natürlicher Sprachverarbeitung, um eine Bedeutung in einer Datenprobe zu finden. KI-Programme finden unterschiedliche Bedeutungen in einem Datensatz, abhängig von den Bedürfnissen des Benutzers und dem erhaltenen Training.
Sobald der Programmierer das KI-Programm mit überwachten oder unüberwachten Lerntechniken vorbereitet hat, ist das Programm in der Lage, Rohdaten zu sortieren und zu analysieren. Nach der Auswertung der Daten kann das Programm dem Geschäftsinhaber die Informationen in leichter verständlicher Form präsentieren, z. B. in Form von Diagrammen und Grafiken.
Data Mining und Business Intelligence
Unternehmen nutzen Data Mining, um mehr über Verkaufstrends, Kundenverhalten und andere Informationen zu erfahren. Das Studium der Bedeutung hinter den Zahlen kann Geschäftsinhabern wertvolle Informationen liefern, aber die Analyse der Zahlen und Statistiken kann durch den Einsatz von Mustererkennung in KI-Programmen erleichtert werden.
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