KI-Grundlagen
Machine Learning
Machine Learning (Maschinelles Lernen) ist eine Teildisziplin der KI, bei der Software aus Beispieldaten Gesetzmäßigkeiten ableitet, um Prognosen zu treffen oder Entscheidungen selbstständig zu fällen.
Erklärung
Beim maschinellen Lernen programmieren Entwickler*innen nicht jeden Einzelfall im Vorfeld fest ein. Stattdessen wird ein mathematischer Algorithmus mit tausenden Beispielen trainiert. Anhand dieser Trainingsdaten passt das Modell seine internen Parameter schrittweise an, bis es Gesetzmäßigkeiten eigenständig erkennt.
Ein klassisches Alltagsbeispiel ist die Wettervorhersage oder die Kreditkartenabrechnung: Registriert ein Bezahldienst plötzlich eine Transaktion nachts um 3 Uhr in Übersee, erkennt das System die Abweichung vom üblichen Nutzerverhalten und schlägt vorsorglich Alarm. Man unterscheidet typischerweise zwischen überwachtem Lernen (mit beschrifteten Daten), unüberwachtem Lernen (Erkennen verborgener Muster) und bestärkendem Lernen (Lernen durch Belohnung).
Die Grenzen liegen in der Datenqualität: Fehlen relevante Trainingsdaten oder spiegeln sie veraltete Zustände wider, lernt das System falsche Korrelationen. Machine Learning liefert keine Garantien, sondern statistische Wahrscheinlichkeiten, die stetig überwacht werden müssen.
In der Praxis
In Fertigungsbetrieben und im Autohandel prognostiziert Machine Learning Materialbedarfe oder erkennt Maschinendefekte, bevor ein Ausfall entsteht. Wir binden statistische Modelle über unsere Lösungen für angewandte Datenanalyse und KI direkt an ERP-Systeme an, um Lagerkosten messbar zu reduzieren.