Unsere FAQs

Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht die schnelle und effiziente Verarbeitung großer Datenmengen. In komplexen technischen Datenbanken, wie sie in PDM- und PLM-Systemen verwendet werden, hilft die KI, relevante Informationen zu identifizieren, ohne dass manuell Dutzende von Dateien durchgesehen werden müssen. Die KI ist in der Lage, Korrelationen zu finden, Trends zu erkennen und komplexe Fragen zu beantworten, wodurch Zeit gespart, menschliche Fehler reduziert und Entscheidungsprozesse optimiert werden.

Machine Learning (auf Deutsch maschinelles Lernen) ist eine Disziplin der Künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert werden zu müssen. Mithilfe von Algorithmen analysieren die Systeme Daten, erkennen Muster und treffen Entscheidungen basierend auf diesen Beobachtungen.

Es gibt drei Haupttypen des Machine Learning:

• Überwachtes Lernen: Der Algorithmus wird mit gekennzeichneten Daten trainiert (z. B. mit bekannten Kategorien).

• Unüberwachtes Lernen: Der Algorithmus lernt, Muster in unmarkierten Daten zu erkennen (wie z. B. Kundensegmentierung).

• Verstärkendes Lernen: Der Algorithmus lernt durch Handlungen und Belohnungen (z. B. in Videospielen).

Zusammengefasst ist Machine Learning eine der grundlegenden Technologien hinter vielen modernen Anwendungen der Künstlichen Intelligenz.

Deep Learning ist eine Unterkategorie des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ist besonders effektiv, um massive Mengen unstrukturierter Daten zu verarbeiten, wie Bilder, Töne oder Texte. Der Begriff „deep“ (tief) bezieht sich auf die hohe Anzahl an Schichten in diesen neuronalen Netzwerken, die es dem Modell ermöglichen, komplexe Darstellungen der Daten zu erlernen.

Durch das Training dieser Netzwerke mit Millionen von Daten kann das Modell automatisch relevante Merkmale extrahieren und auf neue Daten verallgemeinern.