So lernen Maschinen. Lern mit! (Teil 2)

Wie lernen intelligente Computersysteme, Vorhersagen zu treffen oder Muster zu erkennen? Im zweiten Teil unserer Serie geht es um überwachtes/unüberwachtes Lernen…

Künstliche Intelligenz ist die nächste Stufe der Digitalisierung, maschinelles Lernen ein wichtiger Treiber der technologischen Entwicklung.

Algorithmen, neuronale Netze, überwachtes Lernen: Begriffe rund um das Thema künstliche Intelligenz begegnen uns mittlerweile täglich. Was sie bedeuten und wie intelligente Computersysteme funktionieren, ist jedoch oft nicht ganz klar.

Wie lernen intelligente Computersysteme, Vorhersagen zu treffen und Muster zu erkennen? Und wie können wir aus Datenbergen sinnvolle Erkenntnisse gewinnen?

Die Plattform Lernende Systeme vermittelt in Video-Tutorials die Grundlagen sowie Anwendungen des maschinellen Lernens. In der Versicherungswirtschaft finden sich bereits zahlreiche Anwendungsbeispiele – in der Beitragskalkulation, in der Schadenbearbeitung…

Zeit, einen Blick in den Maschinenraum zu werfen. Mit freundlicher Unterstützung der Plattform Lernende Systeme greift Discover Digital die Video-Tutorials mit einer vierteiligen Serie auf, die wir hier nach und nach veröffentlichen.

Im ersten Teil unserer Serie zum maschinellen Lernen habt ihr mehr darüber erfahren, wie sich Künstliche Intelligenz seit ihren Anfängen in den 1950er Jahren entwickelt hat. Und: Ein einfaches Beispiel hat euch bereits mit den Grundzügen der Bilderkennung und dem Labeling, dem überwachten Lernen vertraut gemacht.

Weiter geht‘s mit einem Eisverkäufer und einer Messingfigurenfabrik oder besser: mit den Methoden der Regression und Klassifikation. Das sind mathematische Verfahren, die angewendet werden, um auf der Basis historischer Daten Vorhersagen für die Zukunft treffen zu können. Ein Einblick in überwachtes Lernen und die dazu verwendeten Lernalgorithmen.

Mit freundlicher Genehmigung der Plattform Lernende Systeme
Mit freundlicher Genehmigung der Plattform Lernende Systeme

Beim unüberwachten Lernen geht es um Mustererkennung. Wie gewinnt man aus Datenbergen sinnvolle Erkenntnisse? Und warum ist auch dazu menschliches Zutun erforderlich?

Mit freundlicher Genehmigung der Plattform Lernende Systeme

In weiteren Folgen werden wir uns gemeinsam mit Maike, Jannik und Fabrizio mit neuronalen Netzen sowie mit verstärkendem Lernen beschäftigen und in einem letzten Beitrag die gesellschaftlichen Auswirkungen von künstlicher Intelligenz thematisieren.

Über die Plattform Lernende Systeme:
Die Plattform Lernende Systeme ist ein Expert:innen-Netzwerk zum Thema Künstliche Intelligenz (KI). Es wurde vom Bundesministerium für Bildung Forschung (BMBF) initiiert, ist bei acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften – angesiedelt und vereint knapp 200 Mitglieder aus Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft. Ziel ist es, den interdisziplinären Austausch sowie den gesellschaftlichen Dialog zu Entwicklung und Einsatz von KI-Systemen zu fördern. Dazu erarbeitet die Plattform Lernende Systeme Publikationen zu Chancen und Herausforderungen von KI sowie anschauliche Formate, die das komplexe Thema für eine breite Öffentlichkeit verständlich machen.

 

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