Whitepaper-Serie

des Zentrums für Künstliche Intelligenz in MV

Ausgabe 3

mlr³ Shiny: Machine Learning ohne Programmierkenntnisse

von Gero Szepannek, Laurens Tetzlaff & Alexander Frahm

Verfahren des Predictive Modelling haben in der jüngeren Vergangenheit in unterschiedlichste Bereiche der Industrie Einzug gehalten. Hierbei werden datengestützt Prognosemodelle entwickelt, um zukünftige Geschäftsentscheidungen bewerten zu können. Alle diese Anwendungen eint, dass die Eintretenswahrscheinlichkeit eines zukünftigen Ereignisses (z.B. Kaufentscheidung: ja/nein) vorhergesagt werden soll. Die hierfür verwendeten Verfahren aus dem Bereich des Machine Learning sind dabei die Gleichen. In den vergangenen Jahren wurden zahlreiche frei verfügbare Softwarelösungen entwickelt, die es Unternehmen ermöglichen, kostengünstig Vorhersagemodelle auf Basis Ihrer eigenen Daten zu erstellen. Dies setzt dabei jedoch in der Regel Programmierkenntnisse voraus. Das hier vorgestellte, an der Hochschule Stralsund entwickelte mlr3shiny bietet einen einfachen Einstieg auch ohne Programmierkenntnisse.

Ausgabe 2

Einführung von KI in Unternehmen

von Kurt Sandkuhl

Die Erwartungen an die Künstliche Intelligenz sind groß, wenn man Marktstudien, Prognosen von Experten oder Umfragen unter Unternehmen glaubt. Es herrscht aber Einigkeit unter Experten, dass KI auch hier zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit, Schaffung neuer Produkte und Dienstleistungen oder Verbesserung der Arbeitsqualität dienen kann. Viele Unternehmen beschäftigen sich mit den Möglichkeiten von KI oder planen die Realisierung betrieblicher Lösungen. Die Einführung von KI in Unternehmen ist daher ein aktuelles und relevantes Thema, auf das sich dieses Whitepaper konzentrieren soll. Im Folgenden werden wir zunächst auf Voraussetzungen eingehen, die in Unternehmen idealerweise schon bestehen sollten, wenn Künstliche Intelligenz eingeführt werden soll, um danach den eigentlichen Einführungsprozess grob zu skizzieren.

Ausgabe 1

Was ist Künstliche Intelligenz?

von Ole Fenske, Anne Gutschmidt & Hannes Grunert

Mit der Digitalisierung fallen in Unternehmen viele neue Daten an. Häufig verwenden wir den Begriff Big Data, um sehr große Mengen von Daten zu umschreiben. Hinzu kommt, dass diese Daten unter Umständen in unterschiedlichen Formaten vorliegen und sehr dynamisch sind, d.h., sie ändern sich fortlaufend. Um diese Daten nutzbar zu machen und wertvolle Informationen daraus zu gewinnen, reichen herkömmliche Auswertungsverfahren in der Regel nicht mehr aus. Es bedarf Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI). Sie sind der Schlüssel, um z. B. Dienstleistungen oder Produkte zu verbessern oder sogar Innovationen hervorzubringen. KI setzt also dort an, wo Probleme der Datenauswertung schwer lösbar oder sogar unlösbar erscheinen.