Dieser Beitrag ist Teil der Blog-Serie Was ist Künstliche Intelligenz.
Thema heute: Entscheidungsoptimierung und Vorhersagen.
Ein ebenfalls sehr weit verbreiteter Anwendungsfall für KI ist die Optimierung von Entscheidungen und Vorhersagen mit Hilfe von Maschinellem Lernen.
Algorithmen für Maschinelles Lernen suchen zu diesem Zweck automatisch nach Zusammenhängen und Regeln in Lernbeispielen und übertragen das Gelernte in einem nächsten Schritt auf neue Daten.
Computergestützte Lösungen für diesen Anwendungsfall gibt es bereits seit den 1950er Jahren. Einfache statistische Algorithmen wie lineare Regressionsanalysen benötigten damals allerdings noch bis zu 24 Stunden für die Berechnung. Dank moderner Rechenleistung sind ähnliche Aufgaben heute in Bruchteilen von Sekunden erledigt.
Zudem ermöglichte moderne Rechenleistung seit den 2000er Jahren das Entstehen unzähliger neuer Algorithmen, die für die Lösung vielfältiger Problemstellungen optimiert sind. Sie reichen von klassischen linearen Regressionsalgorithmen über regelbasierte Algorithmen bis zu künstlichen Neuronalen Netzwerken für Deep Learning-Anwendungen.Im Verlauf dieses Kapitel wird erklärt, wie diese Algorithmen funktionieren und wann sie eingesetzt werden.
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