Künstliche Intelligenz auf dem neuesten Stand
Jedes Jahr investieren Unternehmen mehr und mehr in KI-Technologie. In dem kurzen Zeitraum zwischen 2015 und 2019 ist die Zahl der Unternehmen, die KI einsetzen, um atemberaubende 270 % gestiegen! Dieser Trend ist ungebrochen, und es wird vorhergesagt, dass KI bis 2030 eine 15-Billionen-Dollar-Industrie sein könnte.
Eine Studie unter Führungskräften ergab, dass die Verbesserung von Merkmalen, Funktionen und Leistung von Produkten das wichtigste Ziel von KI in der Wirtschaft ist. Die Anwendungsfälle von KI in der Industrie sind jedoch breit gefächert. Sie reichen von Spam-Filtern, intelligenter E-Mail, Prozessautomatisierung und Überwachung bis hin zu fortschrittlicher KI für Unterhaltungen, Chatbots, intelligenten persönlichen Assistenten und mehr.
Da KI immer beliebter wird, erweitern sich ihre Anwendungsfälle und dringen in neue Bereiche vor. Aber die Anwendungsfälle sind nicht das Einzige, was sich weiterentwickelt. Auch die KI selbst wird von Jahr zu Jahr fortschrittlicher. Es gibt jedoch ein Problem. Ungefähr 60 % der Unternehmen nennen einen "Mangel an Data-Science-Talenten" als Haupthindernis für die Ausschöpfung ihres KI-Potenzials. Hier kommt AI Superior ins Spiel.
Was beinhaltet sie?
Tiefes Lernen
- Das menschliche Gehirn besteht aus einem hochentwickelten Netzwerk von Zellen, den Neuronen. Deep Learning, ein innovatives Teilgebiet des maschinellen Lernens, zielt darauf ab, Algorithmen ähnlich zu modellieren, wie es das Gehirn tut. Deep Learning ist hervorragend geeignet, um durch überwachtes Lernen aus markierten Daten einen Mehrwert zu schaffen - etwas, wovon Unternehmen eine Menge haben. Einfach ausgedrückt: Deep Learning kann mehr Daten verarbeiten, größere Modelle erstellen und mehr Berechnungen durchführen. Dies führt zu besseren Algorithmen und erweiterten neuen Erkenntnissen. Deep Learning-Modelle sind äußerst flexibel und skalierbar, was bedeutet, dass sie sich weit über ihre ursprüngliche Entwicklung hinaus weiterentwickeln können. Studien von McKinsey prognostizieren, dass mehrere Branchen vom Deep Learning betroffen sein könnten.
Reinforcement Learning
- Beim Reinforcement Learning werden Modelle des maschinellen Lernens darauf trainiert, durch Bestrafung und Belohnung die richtige Entscheidung zu treffen. Um das Modell zu trainieren, erhält die KI in der Regel Belohnungen oder Bestrafungen für jede Aktion, die sie ausführt. Durch Verstärkung wird sie besser darin, das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
Generative adversarische Netze (GANs)
- GANs wurden als die "interessanteste Idee der letzten zehn Jahre im Bereich des maschinellen Lernens" bezeichnet. GANs können neue Inhalte generieren, indem sie Muster in den Trainingsdaten lernen. Der Algorithmus für maschinelles Lernen ist in der Regel unbeaufsichtigt und besteht aus zwei Kernkomponenten. Erstens wird er darauf trainiert, neue Inhalte zu generieren. Zweitens versucht ein Unterscheidungsmodell zu klassifizieren, ob diese Inhalte echt oder gefälscht sind. Wenn es gelingt, das Modell zu täuschen, kann man dem Inhalt ein hohes Maß an Vertrauen entgegenbringen.
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