Maschinelles Lernen
Lösungen für maschinelles Lernen sind Teil unseres Services Digitalisierung der Fertigung, bieten aber bereits fortschrittliche Datenmodelle und Algorithmen für halbautomatische/automatisierte Prozesse.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der die Entwicklung von Algorithmen und Modellen umfasst, die aus Daten lernen können. Sie ermöglicht es Computern, Verhaltensmuster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und ihre Leistung kontinuierlich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden.
Das maschinelle Lernen wird heute bereits in allen Bereichen der Industrie und des täglichen Lebens eingesetzt.
Maschinelles Lernen kann in drei Haupttypen unterteilt werden:
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Überwachtes Lernen: Bei dieser Methode werden Algorithmen auf markierten Daten trainiert. Das bedeutet, dass das Modell lernt, Vorhersagen zu treffen, indem es Eingaben den gewünschten Ausgaben zuordnet. Sie ist weit verbreitet in Anwendungen wie Bilderkennung, Spam-E-Mail-Filterung, Erkennung von Fehlern in Fertigungsprozessen, halbautomatischen Fertigungsschritten und Empfehlungssystemen.
2
Unüberwachtes Lernen: beinhaltet das Auffinden von Mustern in den Daten ohne vordefinierte Bezeichnungen. Clustering und Objektsuche sind gängige Techniken in dieser Kategorie, die häufig bei der Kundensegmentierung und der Erkennung von Anomalien und Mängeln in Produktion und Qualität eingesetzt werden.
3
Verstärkungslernen : Diese Art des Lernens wird verwendet, um Agenten zu trainieren, Sequenzen von Entscheidungen in einer Umgebung und Zeit zu treffen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Anwendungen gibt es in den Bereichen Spiele, Robotik und autonome Systeme.
Nutzen und Vorteile
- "Datengesteuerte" Entscheidungen
- Personalisierte Lösungen für spezifische Kunden
- Steigerung von Effizienz und Produktivität
- Zustandsüberwachung von Produktionsanlagen und vorausschauende Wartung vor dem Ausfall von Anlagen
- Betrugsaufdeckung in Echtzeit
- Natural Language Processing - Erkennung von menschlicher Sprache, geschriebenem Text usw.
- Marktanalyse, um Kundenverhalten, Konkurrenzaktivitäten und Trends zu ermitteln und Lösungen vorzuschlagen
- Innovative Lösungen wie Chatbots, virale Einkaufsassistenten, virtuelle Qualitätskontrolle
- Vorhersage zukünftiger Trends, Wettbewerbshandlungen, Entwicklung der Ressourcenverfügbarkeit, usw.
- Automatisierte Erstellung von Produktionsplänen
