KI ist ein weites Feld und umfasst weit mehr als nur ChatGPT und große Sprachmodelle (LLMs). Lasst uns gemeinsam entdecken, was es sonst noch alles gibt und wie diese Technologien in der Praxis eingesetzt werden können.

Verschiedene Lerntypen in der KI

1. Überwachtes Lernen (Supervised Learning):

Bei dieser Methode wird ein Modell mit gelabelten Daten trainiert. Das bedeutet, dass wir für jedes Eingabebeispiel die richtige Ausgabe kennen. Ein Beispiel: Ein Unternehmen möchte anhand historischer Verkaufsdaten den zukünftigen Umsatz vorhersagen. Hierbei kann eine Regression verwendet werden, um eine Linie durch die Datenpunkte zu ziehen und Trends zu erkennen. Ein weiteres Beispiel: Eine Kamera möchte produzierte Bauteile in „Fehlerfrei“ und „Mangelhaft“ unterteilen. Hierbei kann eine Klassifikation der Daten helfen. Mit Klassifikationsalgorithmen kann man Bilder automatisch in diese Klassen einteilen. Algorithmen wie Decision Trees, Random Forests oder Support Vector Machines sind hier besonders nützlich. Diese Methoden funktionieren gut, weil sie präzise Vorhersagen durch die Nutzung klar definierter gelabelter Daten ermöglichen.

2. Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning):

Hierbei werden die Daten ohne vordefinierte Labels analysiert. Das Modell sucht nach Mustern und Strukturen in den Daten. Ein Beispiel: Ein Einzelhändler möchte seine Kunden basierend auf ihrem Kaufverhalten in verschiedene Gruppen einteilen. Durch Clustering kann man erkennen, welche Kunden ähnliche Kaufmuster haben und entsprechend gezielte Marketingaktionen durchführen. Algorithmen wie K-Means oder hierarchisches Clustering sind häufig verwendete Techniken. Sie sind besonders hilfreich, weil sie unbekannte Muster und Strukturen in den Daten aufdecken können, die sonst übersehen würden.

3. Halbüberwachtes Lernen (Semi-Supervised Learning):

Diese Technik kombiniert wenige gelabelte Daten mit einer großen Menge ungelabelter Daten. Ein Beispiel: Ein Unternehmen hat nur wenige manuell klassifizierte Kundenbewertungen, möchte aber trotzdem eine KI, die automatisch alle Bewertungen in „positiv“ oder „negativ“ einordnet. Durch Semi-Supervised Learning kann man mit wenigen gelabelten Beispielen ein leistungsfähiges Modell trainieren. Dies ist besonders nützlich, wenn das Labeling von Daten teuer oder zeitaufwendig ist. Techniken wie Self-Training oder Co-Training sind hier oft im Einsatz, um die Leistung des Modells zu verbessern.

4. Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning):

Dies ist ein Bereich, in dem ein Agent lernt, wie er sich in einer Umgebung verhalten soll, um maximale Belohnung zu erhalten. Ein bekanntes Beispiel: Autonomes Fahren. Hier lernt das Auto durch Trial-and-Error, wie es sicher und effizient durch den Verkehr navigiert. Der Agent wird für richtige Entscheidungen belohnt und für falsche bestraft. Techniken wie Q-Learning oder Deep Q-Networks (DQN) sind gängige Ansätze. Diese Methode ist besonders nützlich in dynamischen und komplexen Umgebungen, wo die besten Handlungen durch kontinuierliches Lernen ermittelt werden müssen.

Einige praktische Anwendungsbeispiele

Regression:

Ein Unternehmen nutzt historische Verkaufsdaten, um zukünftige Umsätze vorherzusagen. Dies hilft bei der Planung und Optimierung von Marketingstrategien. Beispielsweise kann ein Energieversorger den zukünftigen Stromverbrauch vorhersagen, um seine Ressourcen effizient zu planen.

Clustering:

Ein Einzelhändler analysiert das Kaufverhalten seiner Kunden, um diese in Gruppen zu unterteilen und gezielte Werbekampagnen zu erstellen. Ein weiteres Beispiel ist die Segmentierung von Kreditkartenbetrugsmustern, um verdächtige Aktivitäten frühzeitig zu erkennen.

Classification

Ein E-Mail-Dienst filtert automatisch Spam-Nachrichten heraus, um die Benutzererfahrung zu verbessern. Dies wird durch Algorithmen wie Naive Bayes oder neuronale Netze erreicht, die lernen, Spam von wichtigen Nachrichten zu unterscheiden.

Segmentation

Ein Bauunternehmen verwendet KI, um Baupläne zu analysieren und in verschiedene Klassen zu unterteilen, z.B. Wände, Türen und Fenster. Dies ermöglicht eine effiziente Planung und Durchführung von Bauprojekten. Ein weiteres Beispiel ist die medizinische Bildanalyse, bei der Tumore von gesundem Gewebe unterschieden werden.

Herausforderungen und Lösungen

Jede dieser Techniken bringt ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Zum Beispiel kann das Labeln großer Datensätze teuer und zeitaufwendig sein, aber Techniken wie Semi-Supervised Learning können helfen, diese Hürde zu überwinden. Auch bei unüberwachten Lernmethoden ist es oft schwierig, die gefundenen Muster zu interpretieren, aber Visualisierungstechniken und Expertenwissen können hier Abhilfe schaffen.

Wo passen LLMs wie ChatGPT hinein und warum sind sie besonders?

Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT fallen in den Bereich des überwachten Lernens, da sie mit riesigen Mengen an gelabelten Textdaten trainiert werden. Sie nutzen Methoden wie Classification und Regression auf einem extrem hohen Niveau, um Texte zu generieren, Fragen zu beantworten und Konversationen zu führen. Eine spezielle Technik, die LLMs nutzen, ist der Attention-Mechanismus, der es dem Modell ermöglicht, relevante Teile des Textes zu fokussieren und so kontextuelle Zusammenhänge besser zu verstehen. Wie das ganze am Beispiel GPT-3.5 funktioniert, erkläre ich euch nächste Woche mit einem passenden EM-Beispiel.

Was LLMs auch besonders macht, ist die immense Rechenleistung, die erforderlich ist, um sie zu trainieren. Es braucht Millionen von Rechenstunden auf Hochleistungsrechnern, um Modelle wie GPT-3.5 zu erstellen. Diese Modelle sind in der Lage, kontextuelle und semantische Zusammenhänge in Texten zu verstehen, was sie extrem vielseitig und leistungsfähig macht.

Jedoch, um das volle Potenzial von KI in Unternehmen auszuschöpfen, sind oft spezialisierte Techniken wie Regression, Clustering, Classification, Segmentation, Reinforcement Learning und Semi-Supervised Learning notwendig. Diese Methoden bieten spezifische Lösungen für unterschiedliche Problemstellungen und können erheblichen Mehrwert bieten, indem sie gezielte Analysen und Optimierungen ermöglichen.