Heute basieren noch gut 80% der KI-Anwendungen auf dem sogenannten Supvervised Learning. Zum Lernen sind Trainingsdaten notwendig – wer sind die Guten, wer die Bösen. Der Algorithmus lernt die diskriminierenden und differenzierenden Muster. Dieser Ansatz ist auch weiterhin überaus relevant, da die verfügbaren Trainingsdaten dank Internet und Big Data massiv wachsen. Früher kam es zu Engpässen und zu hohen Aufwänden bei der Generierung der entsprechenden Trainingsdaten. Dennoch ist der Erwartungs- und Lösungsraum in gewisser Weise vorgegeben. Wenn es darum geht, Muster in „unlabeled data“ zu gewinnen, z.B. automatische Segmente aus einem Datensatz zu gewinnen, wird das sogenannte „Unsupervised Learning“ angewandt.

 

Eine höhere Autonomie hinsichtlich des vorgebenden Input ermöglicht auch das sogenannte „Reinforcement Learning“. Beim Reinforcement Learning lernt man aus der Interaktion mit einem dynamischen System, ohne dass man explizite Beispiele für die „richtige Aktion“ determiniert. Die Steuerung laufender Roboter ist ein typisches Reinforcement-Problem. Man optimiert eine Steuerung so, dass der Roboter möglichst nicht mehr hinfällt.Es gibt jedoch keinen Lehrer, der sagt wie die „richtige“ Motoransteuerung in einer Situation ist.

 

Aufgrund des höheren Autonomiegrades und des Innovationsgehaltes der möglichen Ergebnisse sind diese für das Business besonders interessant. Aufgrund der stark gestiegenen Rechnerkapazitäten und KI-Infrastrukturen, werden diese Verfahren zunehmend zum Einsatz kommen.

 

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