27. September 2024
Erfahren Sie, wie maschinelles Lernen und Data Mining das maschinelle Sehen unterstützen und den Fortschritt im Gesundheitswesen, im elektronischen Handel, bei selbstfahrenden Autos und bei der Entscheidungsfindung in Echtzeit vorantreiben.
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine leistungsstarke Technologie, die sich hervorragend für die Analyse verschiedener Datentypen eignet und mit der Zeit daraus lernt. Computer Vision, ein Zweig der KI, konzentriert sich zum Beispiel auf das Verständnis visueller Daten. Ein weiterer wichtiger Bereich ist das maschinelle Lernen (ML), das zusammen mit dem Data Mining eine große Rolle bei der Verbesserung von Computer-Vision-Modellen spielt. Beim Data Mining geht es darum, nützliche Muster in großen Datensätzen zu finden, während beim maschinellen Lernen diese Muster verwendet werden, um KI-Modelle so zu trainieren, dass sie Aufgaben ohne detaillierte Anweisungen bewältigen können.
Diese Technologien werden in Branchen wie selbstfahrende Autos, Finanzen und Fertigung immer häufiger eingesetzt, weil sie in den letzten Jahren so stark gewachsen sind. In diesem Artikel erklären wir, was Data Mining und maschinelles Lernen sind, wie sie in der Computer Vision eingesetzt werden und wie sie zusammenarbeiten, um Fortschritte in Bereichen wie dem Gesundheitswesen zu erzielen. Fangen wir an!
Das maschinelle Lernen ermöglicht es Maschinen, ähnlich wie Menschen zu lernen. Sie nutzen Daten und Algorithmen, um Muster zu erkennen und Entscheidungen mit minimaler menschlicher Anleitung zu treffen. Da diese Systeme im Laufe der Zeit mit Daten konfrontiert werden, treffen sie nach und nach genauere Vorhersagen.
Das Verfahren arbeitet mit Algorithmen, die auf der Grundlage von Eingabedaten Vorhersagen oder Klassifizierungen vornehmen. Der Algorithmus identifiziert zunächst Muster und stellt eine erste fundierte Vermutung oder Schlussfolgerung an. Um die Genauigkeit zu messen, vergleicht eine Fehlerfunktion die Ausgabe des Modells mit bekannten Beispielen, und das System passt dann seine Parameter an, um etwaige Fehler zu minimieren. Dieser Bewertungs- und Anpassungszyklus wird automatisch fortgesetzt, bis das Modell ein gewünschtes Leistungsniveau erreicht hat.
Im Allgemeinen gibt es vier Arten des maschinellen Lernens: überwachtes, unbeaufsichtigtes, halbüberwachtes und verstärkendes Lernen. Werfen wir einen Blick auf jede von ihnen:
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Data Mining ist der Prozess der Erkundung und Analyse großer Datensätze, um verborgene Muster, Trends und wertvolle Erkenntnisse zu finden, die nicht sofort offensichtlich sind. Dabei werden Rohdaten in nützliche Informationen umgewandelt, indem eine Kombination aus statistischen Verfahren, maschinellem Lernen und Datenbankmanagement-Tools eingesetzt wird, um Verbindungen und Muster in den Daten zu erkennen.
Der Prozess beginnt damit, dass Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken oder Tabellenkalkulationen gesammelt und in ein strukturiertes Format gebracht werden. Anschließend werden die Daten bereinigt, um Fehler, Unstimmigkeiten oder fehlende Details zu beseitigen, damit die Daten korrekt sind. Sobald die Daten fertig sind, werden sie mit fortschrittlichen Algorithmen und statistischen Methoden analysiert.
Im Folgenden werden einige der gebräuchlichsten Techniken zur Datenanalyse vorgestellt:
Diese Techniken helfen dabei, aussagekräftige Muster und Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Die Ergebnisse werden dann interpretiert und so präsentiert, dass sie verständlich und umsetzbar sind. So werden aus Rohdaten wertvolle Erkenntnisse, die Ihnen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Es gibt zahlreiche Anwendungen in einer Reihe von Branchen, in denen maschinelles Lernen und Data Mining einen großen Unterschied machen können. Um die Auswirkungen dieser Technologien zu verstehen, nehmen wir die Einzelhandelsbranche als Beispiel.
Maschinelles Lernen kann besonders für Einzelhändler nützlich sein, die auf Online-Verkäufe angewiesen sind. Große Unternehmen wie eBay und Amazon setzen integrierte Tools für maschinelles Lernen in ihren gesamten Verkaufszyklen ein. Eine der Hauptanwendungen im Einzelhandel ist der Produktabgleich. Dabei werden identische Artikel in verschiedenen Katalogen identifiziert und miteinander verknüpft, was für Preisvergleiche, die Erstellung konsolidierter Produktseiten und das Aufspüren von Produktlücken hilfreich ist. Während der manuelle Abgleich bei kleinen Katalogen funktioniert, ermöglicht ML die effiziente Bearbeitung viel größerer Kataloge. Sie erleichtert auch verschiedene Arten von Produktabgleichen, wie exakte Abgleiche, nahe Abgleiche, Bildabgleiche, Attributabgleiche, Kategorieabgleiche und domänenübergreifende Abgleiche.
Eine interessante Anwendung von Data Mining im Einzelhandel ist das Verständnis des Kundenverhaltens, insbesondere durch Kundensegmentierung. Kunden können auf der Grundlage gemeinsamer Merkmale wie Demografie, Einkaufsverhalten, früheres Kaufverhalten usw. in Gruppen eingeteilt werden. Einzelhändler können diese Gruppierungen nutzen, um neue Marketingstrategien zu entwickeln, mit denen sie aktuelle und künftige Käufer erreichen.
Apropos Kundenverhalten: Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall von Data Mining im Einzelhandel ist die Abwanderungsanalyse, auch bekannt als Kundenschwund oder -verlust. Einzelhändler können Erkenntnisse darüber gewinnen, welche Arten von Kunden abwandern, warum sie abwandern und wie sie die Kundenbindung verbessern können. Obwohl ein gewisses Maß an Abwanderung unvermeidlich ist, können Einzelhändler durch die Identifizierung von Mustern mithilfe von Data Mining proaktive Maßnahmen ergreifen, wie z. B. das Angebot von Sonderangeboten oder Gutscheinen, um den Kundenverlust zu verringern.
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Computer Vision ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem es darum geht, Computern beizubringen, visuelle Daten aus Bildern und Videos zu interpretieren. In der Zwischenzeit kann Data Mining Bildverarbeitungsanwendungen unterstützen, indem große Mengen an Rohdaten analysiert werden, um die relevantesten Bilder für das Modelltraining zu identifizieren. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da es dazu beiträgt, dass das Modell aus den besten Beispielen lernt, unnötige Daten einspart und sich auf das Wesentliche konzentrieren kann. Data Mining trägt dazu bei, dass Bildverarbeitungsmodelle effizienter und genauer arbeiten und Aufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifizierung und Instanzsegmentierung verbessert werden.
Um die Synergie von ML, Data Mining und Computer Vision zu verstehen, werfen wir einen Blick auf ein Anwendungsbeispiel aus dem Gesundheitswesen.
Maschinelles Lernen, Data Mining und Computer Vision treiben große Fortschritte im Gesundheitswesen voran. Medizinische Einrichtungen wie Johns Hopkins Medicine in den USA nutzen diese Technologien, um medizinische Bilder zu analysieren und Krankheiten und Anomalien wie Tumore frühzeitig zu erkennen. Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLOv8 können zur Analyse der Bilder eingesetzt werden, um Anomalien zu erkennen, während maschinelles Lernen Muster in Patientenakten finden kann, die auf potenzielle Gesundheitsprobleme hinweisen könnten. Mit Hilfe von Data Mining können dann riesige Mengen verwandter Daten durchsucht werden, um wirksame Behandlungen oder mögliche Heilmittel zu finden. Durch die Kombination dieser Technologien können Fachkräfte des Gesundheitswesens Krankheiten genauer diagnostizieren und bessere Behandlungspläne entwickeln, was letztlich zu besseren Ergebnissen für die Patienten führt.
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Auch wenn Anwendungen, die auf Computer Vision, Data Mining und maschinelles Lernen zurückgreifen, verschiedene Vorteile bieten, gibt es einige Einschränkungen zu beachten. Diese Innovationen benötigen oft große Datenmengen, um gut zu funktionieren, und der Datenschutz kann ein Problem darstellen. Computer-Vision-Systeme in Einzelhandelsgeschäften können zum Beispiel Kundendaten sammeln und verarbeiten, und es ist wichtig, dass die Verbraucher darüber informiert werden, dass ihre Daten gesammelt werden.
Abgesehen von Fragen des Datenschutzes ist die Komplexität von Computer-Vision-Modellen ein weiteres Problem. Wenn es darum geht, fundierte Entscheidungen zu treffen, kann es schwierig sein zu verstehen, wie diese Modelle zu einem bestimmten Ergebnis kommen. Trotz dieser Herausforderungen werden mehr und mehr Maßnahmen ergriffen, die KI-Lösungen verantwortungsvoller und nahtloser machen. So werden beispielsweise Techniken wie föderiertes Lernen immer beliebter, da sie die Entwicklung von KI ermöglichen und gleichzeitig den Schutz der Privatsphäre gewährleisten.
Federated Learning ist eine Methode, mit der Modelle aus Daten lernen können, während die Daten an ihrem ursprünglichen Ort verbleiben. Anstatt alle Daten in einer zentralen Datenbank zu sammeln, wird das Modell direkt auf einzelnen Geräten oder Servern trainiert , auf denen die Daten gespeichert sind. Diese Geräte senden dann nur die Modellaktualisierungen und nicht die eigentlichen Daten zurück. Die Modellaktualisierungen werden dann zur Verbesserung des Gesamtmodells herangezogen.
Sowohl maschinelles Lernen als auch Data Mining spielen in der Computer Vision eine sehr wichtige Rolle. Sie helfen dabei, große Mengen visueller Daten zu analysieren, wichtige Erkenntnisse zu gewinnen und verschiedene Bereiche wie Gesundheitswesen, Online-Shopping und selbstfahrende Autos zu verbessern. Zwar gibt es Herausforderungen wie den Schutz der Privatsphäre und das Verständnis komplexer Modelle, doch neue Methoden wie das föderierte Lernen helfen, diese Probleme zu lösen. Die Weiterentwicklung dieser Technologien wird wahrscheinlich zu einer besseren Entscheidungsfindung und mehr Innovationen in vielen Bereichen führen und unser Leben effizienter und vernetzter machen.
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