Malte Busse
September 12, 2024
10:30 am

Machine Learning – ein wichtiges Zahnrad im KI-Motor

Im Wirrwarr der Technologie kommt es schon mal vor, dass Menschen die Begriffe der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) gleichbedeutend verwenden. Gerne passiert das bei Themen wie Big Data, Prognosefällen und anderen digitalen Innovationsthemen. Diese Verwirrung kommt nicht von ungefähr. Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind eng miteinander verknüpft und fallen oft in einem Atemzug. Ihr Anwendung und deren Umfang aber unterscheiden sich sehr deutlich.

Im Folgenden zeigen wir euch kurz und knapp wo der Unterscheid zwischen Machine Learning und Künstlicher Intelligenz liegt, wo die Berührungspunkte der beiden Technologien liegen und wo Unternehmen ML und KI sinnvoll einsetzen können!

Was kam zuerst – ML oder KI?

Weltweit werden Machine Learning und KI Tools schon von unzähligen Unternehmen genutzt, die große Datenmengen verarbeiten und analysieren müssen. Das hilft dabei, fundiertere Entscheidungen zu treffen, Handlungsempfehlungen in Echtzeit zu erstellen und hochpräzise Prognosen zu erhalten.

Definitionen der beiden Begriffe sind heißt diskutiert, die eine richtige Definition gibt es sowieso nicht. Sowohl ML als auch KI haben verschiedenste Einsatzmöglichkeiten und Teilgebiete. Wir haben KARLI, unser ganz eigenes KI Tool nach den Definitionen befragt:

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Intelligenz bei Aufgaben wie Lernen, Problemlösung, Entscheidungsfindung, Sprachverständnis und visueller Wahrnehmung nachzuahmen.
KI wird in vielen Branchen eingesetzt, wie Medizin, Finanzen, Fertigung, Transport und Unterhaltung, um Prozesse zu automatisieren, Entscheidungen zu treffen, Risiken zu minimieren und die Produktivität zu steigern. Eine sorgfältige Überwachung und Regulierung der KI-Entwicklung und -Nutzung ist unerlässlich, um einen sichere Einsatz zu gewährleisten. Neben dem Machine Learning zählen zur künstlichen Intelligenz auch andere Methoden wie regelbasierte Systeme, heuristische Algorithmen und symbolische KI. ML ist nur ein Teilgebiet der KI, aber nicht die einzige Methode, um „Intelligenz“ zu erzeugen.

Machine Learning (ML) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der es Computern ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen und sich selbst zu verbessern. Dabei werden Algorithmen verwendet, die es dem Computer ermöglichen, Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Durch Modelle wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze oder Reinforcement Learning kann auch das ML fundierte Entscheidungen treffen.
Das Ziel von Machine Learning ist es, ein Modell zu erstellen, das in der Lage ist, neue, unbekannte Daten zu verarbeiten und genaue Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert worden zu sein.

Was verbindet Machine Learning und Künstliche Intelligenz?

Wie oben bereits erwähnt ist es ein Trugschluss, Machine Learning und Künstliche Intelligenz das Gleiche zu nennen. Und doch werden sie oft in einem Atemzug erwähnt. Am einfachsten stellt man sich die KI als Oberbegriff oder allgemeines Konzept vor, der beschreibt, wie eine Maschine wie ein Mensch funktionieren kann. ML ist dabei eine Anwendung oder untergeordnete Funktion der KI, wie Maschinen gezielt Informationen aus den Daten extrahieren können und so autonom lernen.
Sprechen wir also von KI, meinen wir eine Vielzahl an Konzepten und Anwendungen die darauf abzielen, dass Maschinen lernen, menschenähnlich zu handeln und Prozesse auszuführen. Machine Learning ist dabei eine Teilanwendung, die dabei hilft, dass die KI Tools genau dieses Handeln erlernt.

Wo liegen also die Unterschiede zwischen ML und KI?

Die Künstliche Intelligenz ist mehr eine Idee bzw. ein Konzept, dass Maschinen unsere menschliche Intelligenz nachahmen und erlernen können. Machine Learning ist hingegen, wie wir oben in der Definition bereits festgelegt haben, eine Anwendung mit dem Ziel, einer Maschine die Erfüllung einer ganz bestimmten Aufgabe beizubringen und dabei präzise Ergebnisse durch genau Mustererkennung zu liefern.
Erklären wir das anhand eines Beispiels. Frage ich KARLI, wie lange ich heute ins Büro brauche, werde ich vermutlich eine ungefähre Zeitangabe für meinen Arbeitsweg bekommen. Ich stelle dem System eine Frage und bekomme dafür eine Antwort. Ziel ist es also die Aufgabe, die das System gestellt bekommt, erfolgreich zu erfüllen.
Diese Aufgabenerfüllung geschieht aber nur durch das Machine Learning. Mithilfe des Machine Learnings könnten wir eine Stauprognose erstellen, Live-Verkehrsdaten analysieren oder den Verkehrsfluss zur einer bestimmten Uhrzeit ermitteln. Doch das ML beschränkt sich auf das Erkennen von Mustern, kann aber keine Schlüsse ziehen oder mehrere Datensätze miteinander verknüpfen – hierfür benötigen wir die KI.

Künstliche Intelligenz

Mithilfe von KI können Maschinen menschliche Intelligenz simulieren und so Lösungen zu Problemen finden
Das Ziel: Das Entwickeln eines intelligenten Systems, welches hochkomplexe Aufgaben menschenähnlich bewältigen kann
KI bietet eine Vielzahl von Anwendungen (KI Tools) und nutzt Technologien in einem System, menschliche Entscheidungen nachahmt und simuliert
Die Art der Daten ist dabei nebensächlich: strukturiert oder unstrukturiert

Maschinelles Lernen

Mithilfe von Machine Learning befähigen wir eine Maschine, aus vorhandenen Daten autonom zu lernen
Das Ziel: Maschinen entwickeln, die aus Daten lernen und so die Präzision der Ausgabe erhöhen, um definierte Aufgaben auszuführen und genau Ergebnisse zu liefern
Machine Learning benutzt selbstlernende Algorithmen, um Vorhersagemodelle zu erstellen und ist fähig zu Selbstkorrekturen mithilfe neuer Datensätze
Im Normalfall arbeitet Machine Learning nur mit strukturierten und semistrukturierten Daten
im Bereich des Deep Learning (einem Unterbereich des ML), können auch unstrukturierte Daten wie Text, Bilder und Audiodaten verarbeitet werden

Die Kombination bringt den Erfolg

In der heutigen Zeit haben es Organisationen und Unternehmen mit immer größeren und komplexeren Datenmengen zu tun. Intelligente und automatisierte Systeme spielen hierbei eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung von Aufgaben und der damit verbundenen Wertschöpfung und dem Gewinn von Informationen aus eben diesen Aufgaben. Egal ob die Verarbeitung immer breitere Datenbereiche, schnellere Entscheidungsfindung durch die Unterstützung fundierter Informationen in Echtzeit, Kostenreduktion und Effizienzsteigerung und die Entlastung der Mitarbeiter:innen durch Unterstützung im Bereich von Analyse- und Statistiktätigkeiten. Gemeinsam können der Einsatz von KI Tools und Machine Learning-Anwendungen im Unternehmen den Unterschied bedeuten. Und selbst die neusten KI-Tools basieren meist auf Machine Learning und nur in den seltensten Fällen kann Künstliche Intelligenz auch ohne die Komponente ML auskommen.

Dem Einsatz sind keine Grenzen gesetzt

Durch die Vielfältigkeit der Künstlichen Intelligenz und dem Einsatz von Machine Learning gibt es in Sachen Einsatzbereich kaum eine Grenzen. Die Automatisierung repetitiver Prozesse ist in so gut wie jeder Branche möglich und hilft Unternehmen dabei, fundiertere und schnellere Entscheidungen zu treffen.

Gemeinsam mit unseren Partnern und Kund:innen setzen wir in den folgenden Bereichen innovative Lösungen bereits erfolgreich ein:

Medtech
Mit der Hilfe von Prognose- und Früherkennungsalgorithmen für epileptische Anfälle können wir mit EPILEPSIA nachhaltig erkrankten Personen helfen, ihr Leben einfach zu machen. Dabei werden verschiedenste Vitalparameter gemessen und verarbeitet. Gerade hier spielt das Machine Learning eine extrem wichtig Rolle und treibt das Projekt voran.

Landwirtschaft
Ressourcenschonendere Prozesse und Verarbeitung durch Prognose-Tools, Erstellung digitaler Zwillinge und Automatisierung verschiedener Maschinen macht die Landwirtschaft noch nachhaltiger.

Energie
Verbesserung des Kundesupports, automatische Verteilung von Strom und Erstellen von Stromverbrauchsprognosen steigert die Kundenzufriedenheit und die Effizienz unseres Energieverbrauchs.

Fertigung
Monitoring von Produktionsmaschinen, vorausschauende Wartung, IoT-Analysen und betriebliche Effizienz senkt Kosten und Ausfälle im Produktionsbetrieb.

Finanzdienstleister
automatische Prüfung von Anträgen und Verträgen und Compliance Prüfungen helfen dabei, Fehler und verdächtige Aktivitäten zu entdecken.

KARLI als Paradebeispiel

Und wie könnte es anders sein – unser KARLI vereint genau diese Power. Mit KI als treibender Motor ist unsere LLM-Plattform dazu in der Lage, Aufgaben und Prozesse im gesamten Unternehmen zu übernehmen und zu unterstützen. Machine Learning hilft uns dabei, repetitive Aufgaben wie immer wiederkehrende Kundenanfragen zu beantworten, Hilfestellung und digitaler Kollege für Mitarbeiter:innen zu sein oder eine allzeit bereite unternehmensweite Wissensbasis zu sein, die allen Mitarbeiter:innen zur Verfügung steht. Und sollte es Informationen geben, die nicht für jeden bestimmt sind, kann KARLI mit verschiedenen Zugriffsebenen entwickelt werden, damit gezielte Informationen nur denen zugängig sind, die sie auch sehen sollen.

Ihr fühlt euch angesprochen und wollt loslegen? Meldet euch bei uns und wir vereinbaren einen ersten Termin, in dem gemeinsam mit euch eure KI-Potentiale ermitteln und vielleicht die ersten Machine Learning Anwendungen finden, die euch das Leben vereinfachen!

Wir entwickeln KI von Menschen – für Menschen.

FiveSquare – Aspiring the impossible

AUTHOR
Malte Busse

Malte ist Head of Communications bei FiveSquare und mit einer der wenigen Nicht-Techniker:innen. Und genau das nutzt er zu seiner Stärke, hochkomplexe Themen leicht und verständlich rüber zu bringen.