Ein Leitfaden zu KI-Modellen: Was sie sind und wie sie funktionieren
Künstliche Intelligenz (KI) transformiert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten. Daraus resultieren schnellere Entscheidungen, tiefere Einblicke und skalierbare Automatisierung. In diesem Leitfaden erfahren Sie, was KI-Modelle sind, wie sie sich von maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning (DL) unterscheiden und wie führende Unternehmen sie einsetzen, um konkrete Ergebnisse zu erzielen.
- Übersicht
- Wie sich KI-Modelle von ML- und DL-Modellen unterscheiden
- Gängige KI-Modelle und ihre Anwendung in der Praxis
- Ressourcen
Übersicht
Künstliche Intelligenz wird zum zentralen Baustein moderner Geschäftsabläufe, insbesondere der datengestützten. KI-Modelle beschleunigen das Verständnis und die Interpretation von Daten. Aufgrund ihrer Fähigkeit, Daten schnell zu analysieren, Muster zu finden und Prognosen zu erstellen, sind diese leistungsstarken Programme für eine effiziente – und manchmal automatisierte – Entscheidungsfindung unerlässlich geworden.
Wie sich KI-Modelle von ML- und DL-Modellen unterscheiden
Künstliche Intelligenz ist ein Sammelbegriff für eine Gruppe von Technologien, die mithilfe von Maschinen die Funktionsweise des menschlichen Verstands simulieren. Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) sind Teilbereiche der KI, die mit ihren jeweils eigenen Verfahren Maschinen trainieren, damit diese Maschinen Prozesse ausführen können, die den kognitiven Fähigkeiten von Menschen ähneln.
ML-Modelle
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, bei dem Maschinen darauf trainiert werden, aus Erfahrungen zu lernen. ML-Modelle arbeiten entweder mit gelabelten Trainingsdaten (überwachtes Lernen) oder mit ungelabelten Rohdaten (unüberwachtes Lernen). ML-Modelle ahmen die Art und Weise nach, wie Menschen lernen – durch Versuch und Irrtum. Mit der Zeit treffen gut trainierte Modelle immer genauere Prognosen. ML-Modelle sind weit verbreitet, mit Anwendungen rund um Prognosen (z. B. Umsatzprognose für den nächsten Monat), Segmentierung (z. B. die Feststellung, ob eine Transaktion betrügerisch ist oder nicht) und Clustering (z. B. die Identifizierung von Artikeln, die von ähnlichen Kund:innen gekauft wurden) sowie andere Empfehlungssysteme.
DL-Modelle
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Ein DL-Modell ist im Wesentlichen ein mehrschichtiges neuronales Netz, wobei jede Schicht aus einer Reihe miteinander verbundener Knoten besteht. Die „Tiefe“ des Deep-Learning-Modells hängt von seinem Zweck ab. Einige fortschrittliche DL-Modelle bestehen aus tausend oder mehr Schichten, wobei jede weitere Schicht die Genauigkeit der Prognosen des Modells weiter optimiert. Diese Art von KI-Modell unterstützt viele Anwendungen, die große Mengen unstrukturierter Daten (z. B. Bilder, Videos, Dokumente) nutzen, darunter Technologien für selbstfahrende Fahrzeuge, digitale Sprachassistenten und Social-Listening-Lösungen.
Gängige KI-Modelle und ihre Anwendung in der Praxis
Es gibt viele verschiedene KI-Modelle, die aktuell genutzt werden. Im Folgenden finden Sie sechs der gebräuchlichsten, mit einer kurzen Erläuterung der Funktionsweise und praktischen Anwendungsfällen.
Lineare Regression
Die lineare Regression ist ein ML-Modell, das die lineare Beziehung zwischen Eingabe- und Ausgabevariablen ermittelt. Indem sie die optimale Gerade zwischen diesen beiden Variablen identifizieren, können lineare Regressionsmodelle darauf trainiert werden, den Wert der Ausgabevariablen auf der Grundlage einer gegebenen Eingabevariablen genau vorherzusagen. Lineare Regressionsmodelle sind eine beliebte Wahl für die Risikoanalyse. Sie spielen eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, Finanzinstitute bei der Risikobewertung zu unterstützen, um festzustellen, wo eine übermäßige Risikoexposition bestehen könnte.
Logistische Regression
Die logistische Regression ist eng mit der linearen Regression verwandt und wird häufig zur Lösung von Klassifizierungsproblemen eingesetzt. Diese Technik eignet sich ideal, um die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses auf der Grundlage einer Reihe unabhängiger Variablen zu schätzen. Eine Anwendung der logistischen Regression findet sich im Bereich der medizinischen Forschung. Forschende können dadurch verstehen, wie bestimmte Krankheiten, wie z. B. Krebs, durch genetische Faktoren beeinflusst werden. Dies ermöglicht die Entwicklung genauerer Tests für diese Krankheiten.
Entscheidungsbäume
Entscheidungsbäume segmentieren Daten mithilfe einer Reihe von IF-THEN-ELSE-Anweisungen. Im Grunde sind Entscheidungsbäume algorithmisch generierte Flussdiagramme, die auf Basis von Antworten auf vorangegangene Fragen eine Kategorisierung vornehmen oder Entscheidungen treffen. Sie sind besonders nützlich, um detaillierte Kundensegmente zu definieren, mit denen personalisierte Angebote erstellt, Abwanderung verringert und Wettbewerbsfähigkeit erhalten werden kann.
Random Forests
Random Forests oder Zufallswälder sind ein ganzer Hain von Entscheidungsbäumen, die miteinander verbunden sind, wobei jeder sein eigenes Ergebnis oder seine eigene Entscheidung erzeugt. Die Ergebnisse aller Bäume werden dann zusammengefasst, um eine einzelne, präzisere Entscheidung oder Prognose zu treffen. Mit den Erkenntnissen, die dieses Modell liefert, können Händler mithilfe von Random Forests das Käuferverhalten genauer vorhersagen und so den Umsatz steigern.
Neuronale Netze
Neuronale Netze bilden die Grundlage für Deep Learning. Diese Modelle bestehen aus zahlreichen Schichten miteinander verbundener Knoten. Jeder dieser Knoten ist eine Recheneinheit mit mindestens einer gewichteten Eingangsverbindung, einer Übertragungsfunktion, die Eingänge kombiniert, und einer Ausgangsverbindung. Die Knoten sind in zusammenhängenden Schichten organisiert, die dem Aufbau der Synapsen im menschlichen Gehirn entsprechen. Neuronale Netze eignen sich hervorragend zur Bewältigung von Komplexität und sind unglaublich nützlich für die Analyse großer Mengen unterschiedlicher Daten. Sie werden häufig für die Entscheidungsunterstützung von Supply-Chain-Manager:innen, die Vorhersage der Nachfrage und die Optimierung von Lagerbeständen eingesetzt.
Large Language Models
Large Language Models (LLMs) sind eine Variante des Deep Learning, die Sprache verstehen und erzeugen kann. Diese KI-Modelle, die anhand riesiger Datasets trainiert werden, sind äußerst vielseitig und können eine Reihe von Aufgaben ausführen, wie z. B. das Generieren schriftlicher Antworten auf Fragen, die Übersetzung in andere Sprachen, die Zusammenfassung von Dokumenten und vieles mehr. Unternehmen aller Branchen setzen LLMs ein, um den Kundenservice zu verbessern. Das ist ungemein nützlich, um Stimmungen und Emotionen zu erkennen. Organisationen nutzen LLMs, um Aktivitäten in sozialen Medien, Online-Rezensionen und Chat-Interaktionen mit dem Kundenservice zu analysieren. Sie erhalten so ein tieferes Verständnis der Kundenmeinungen, können überwachen, wie die Marke wahrgenommen wird, und ihr Produkt- und Serviceangebot verbessern.
