Blog

Werkzeugkoffer KI -
Überblick über häufig verwendete Verfahren
Von Lena Ferber am 24. Mai 2024
Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde. Doch welche Verfahren kommen zum Einsatz, um die vielfältigen Anwendungsfälle von KI zu realisieren? In diesem Blogartikel geben wir einen Überblick über die wichtigsten Verfahren der KI. Wir stellen Ihnen den Werkzeugkoffer der KI vor und erklären, wie die einzelnen Verfahren funktionieren und welche Anwendungsgebiete sie haben. In den folgenden drei Abschnitten werden wir uns auf die diese Verfahren konzentrieren.
- Neuronale Netze: Modelle, die vom Aufbau des menschlichen Gehirns inspiriert sind.
- Entscheidungsbäume: Einfache, aber effektive Modelle zur Klassifizierung und Regression*.
- Random Forest: Ein Ensemble-Verfahren, das aus einer Vielzahl von Entscheidungsbäumen besteht.
- Zeitreihenprognose: Verfahren zur Vorhersage zukünftiger Werte einer Zeitreihe.

Teil 1 | Neuronale Netze: wahre Superhelden
Steigen wir ein in die faszinierende Welt der neuronalen Netze, inspiriert vom Aufbau des menschlichen Gehirns und fähig, komplexe Muster in Daten zu erkennen, die selbst den schärfsten menschlichen Verstand überfordern.
Wie funktionieren neuronale Netze?
Stellen Sie sich ein Netzwerk aus einer Vielzahl winziger „Neuronen“ vor, die miteinander verbunden sind. Ähnlich wie die Nervenzellen in unserem Gehirn, senden diese künstlichen Neuronen Informationen aneinander weiter, verarbeiten sie und erzeugen neue Signale.
Die Anordnung der Neuronen ist entscheidend: Sie bilden Schichten, durch die Daten fließen. In der ersten Schicht nehmen die Neuronen die Eingabedaten auf, z. B. ein Bild einer Katze. Durch die Verknüpfungen und Berechnungen in den folgenden Schichten „lernt“ das Netzwerk, die Katze zu erkennen und von anderen Objekten zu unterscheiden.
Je mehr Schichten ein neuronales Netz besitzt, desto komplexere Muster kann es erkennen. Diese „tiefen“ neuronalen Netze, die dem Bereich Deep Learning seinen Namen geben, sind in der Lage, Meisterleistungen wie die Gesichtserkennung in verrauschten Bildern oder die Übersetzung von Texten in verschiedene Sprachen zu vollbringen.
Der Lernprozess: Feintuning der Verbindungen
Wie lernt ein neuronales Netz, diese beeindruckenden Aufgaben zu erledigen? Durch einen Prozess namens Training. Füttern wir das Netz mit einer riesigen Menge an Trainingsdaten, z. B. Bildern von Katzen und Hunden, passt es die Gewichte der Verbindungen zwischen den Neuronen so an, dass es die Katzenbilder zuverlässig von den Hundebildern unterscheiden kann.

Neuronale Netze können für verschiedene Aufgaben verwendet werden, z. B.
- Bildklassifizierung: Bilder erkennen und klassifizieren, z. B. Katzen von Hunden unterscheiden.
- Objekterkennung: Objekte in Bildern erkennen, z. B. Autos oder Personen.
- Spracherkennung: Gesprochene Sprache in Text umwandeln.
- Maschinelle Übersetzung: Texte von einer Sprache in eine andere übersetzen.
Neuronale Netze sind wahre Superhelden der Datenwelt. Sie erkennen komplexe Muster, die dem menschlichen Auge verborgen bleiben, können mit großen Datenmengen trainiert werden und sind in den unterschiedlichsten Bereichen einsetzbar.
Doch wie so oft im Leben hat auch diese Superkraft ihren Preis: Neuronale Netze können äußerst komplex sein und ihre Funktionsweise ist schwer zu durchschauen. Das Training dieser High-Performer erfordert zudem enorme Rechenleistung und birgt die Gefahr des Overfitting, wenn sie die Trainingsdaten so gut auswendig lernen, dass sie mit neuen Daten überfordert sind.
Sie möchten mehr über die individuelle Entwicklung von KI-Projekten erfahren und interessieren sich dafür wie auch Ihr Unternehmen von Künstlicher Intelligenz profitieren kann?
Kontaktieren Sie uns gerne für eine unverbindliche Beratung.