Künstliche Intelligenz entdecken: Maschinelles Lernen im Fokus

Was fällt Ihnen beim Stichwort Künstliche Intelligenz (KI) ein? Für viele ist es ChatGPT mit seinen schnellen Antworten auf Ihre Fragen. Laut RPS sollen bis August 2024 fast 40 Prozent der Menschen im Alter von 18 bis 64 Jahren chatbasierte KI nutzen, auch bekannt als generative KI. Generative KI ist jedoch nur der Anfang. Es gibt zahlreiche Arten von KI, von denen viele hinter den Kulissen arbeiten und den Erfolg einiger der weltweit führenden Unternehmen vorantreiben.

Weitere Arten von KI, die Sie vielleicht noch nicht kennen:

** Hinweis: Seiner selbst bewusst (Self-Aware), Theorie des Geistes (Theory of Mind) und starke KI (Strong AI) sind rein theoretisch und existieren derzeit nicht.

Maschinelles Lernen für prädiktive Analysen

Maschinelles Lernen (ML) ist eine der leistungsfähigsten und am weitesten entwickelten Arten von KI, die derzeit bekannt ist, und hat Auswirkungen auf jede Branche.

Laut MIT Sloan-Professor Thomas W. Malone, dem Gründungsdirektor des MIT Center for Collective Intelligence, „hat sich maschinelles Lernen in den letzten fünf oder zehn Jahren zu einem entscheidenden, wenn nicht sogar dem wichtigsten Weg entwickelt, auf dem die meisten Bereiche der KI umgesetzt werden“. „Daher verwenden manche die Begriffe KI und maschinelles Lernen fast gleichbedeutend ... die meisten aktuellen Fortschritte in der KI stehen mit maschinellem Lernen im Zusammenhang.“

Minitab setzt ML seit Jahren hinter den Kulissen ein, um die prädiktive Analyse zu verbessern. Prädiktive Analysen sind im Wesentlichen Datenanalysen auf Steroiden. Wenn Sie etwas auf der Basis vorhandener Daten prognostizieren müssen, ist die prädiktive Analyse das richtige Werkzeug für Sie. Hier sind ein paar Möglichkeiten, wie ML im Minitab-Modell für die prädiktive Analyse angewendet werden kann:

• Vorhersage von [etwas] auf der Grundlage von [etwas anderem]
  
  
• Direkte Anwendung: Verwenden Sie ein PA-Modell zur Vorhersage des gewünschten Ergebnisses 
  • Im Fokus: die Genauigkeit von Vorhersagen
    
    
• Verbindung zur diagnostischen Analytik: Verwenden Sie ein PA-Modell, um zu erläutern, warum solche Vorhersagen getroffen werden 
  • Im Fokus: die Erläuterung von Vorhersagen
    
    
• Verbindung zur Antwortoptimierung: Mit der Antwortoptimierung können Sie die Kombination von Variableneinstellungen ermitteln, mit der eine einzelne Reaktion oder eine Gruppe von Reaktionen gemeinsam optimiert werden. Dies ist nützlich, wenn Sie den Effekt mehrerer Variablen auf eine Antwort auswerten müssen. 
  • Verwenden Sie ein PA-Modell zur Ermittlung der optimalen Eingaben zum Erreichen eines gewünschten Ergebnisses 
  • Im Fokus: die Ermittlung der optimalen Eingaben

Für jene, die vor allem zurückschrecken, was mit „KI“ zusammenhängt, ist die prädiktive Analyse von Minitab benutzerfreundlich und bietet die leistungsstarken Erkenntnisse, die Sie benötigen, um Ihren Vorsprung zu wahren.

MINITAB KI: Das Beste der KI für geschäftliche Entscheidungen nutzen

Wir hören nicht beim maschinellen Lernen auf. Minitab bietet bewährte und proprietäre Algorithmen für prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen. Durch die Bereitstellung herkömmlicher Methoden wie Regressionsanalyse und fortschrittlicherem maschinellen Lernen z. B. mit proprietären Methoden wie MARS® (Multivariate Adaptive Regression Splines), den besten baumbasierten Methoden wie Klassifikations- und Regressionsbäume, besser bekannt als CART®, Random Forests®, und Gradient Boosting, auch bekannt als TreeNet®. Minitab AI vereint die Leistungsfähigkeit von generativer KI und großen Sprachmodulen (LLM). Damit wollen wir unser Engagement für die Nutzung der KI weiter ausbauen, um unseren Kunden zu helfen, Einblicke in ihre Daten zu gewinnen und Geschäftsprobleme effizienter und effektiver zu lösen. Minitab AI unterstützt das neue Minitab Brainstorm-Tool und viele weitere Funktionen hinter den Kulissen des Minitab Solution Center.