KI-Algorithmen: Alle 8, einfach erklärt, Rechtliches, Risiken und wie man KI-Daten

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KI-Algorithmen: Alle 8, einfach erklärt

IoT-Gateways sind Schnittstellen zwischen IoT-Geräten und dem Internet. Sie sammeln, verarbeiten und übertragen Daten zwischen lokalen IoT-Geräten und der Cloud, um intelligente Anwendungen zu unterstützen.

Algorithmen: Die Grundlage und Herausforderung der Künstlichen IntelligenzRechtliche Überlegungen bei der Anwendung von KI: Anforderungen an Transparenz<Die Illusion von Intelligenz: Algorithmen und ihre VielseitigkeitDer Small2Big Data-Ansatz: Kontinuierliche Datenerfassung für robuste KI-Algorithmen.

Algorithmus: Definition und Erläuterung

Ein Algorithmus ist eine exakte Anweisung zur Bewältigung eines spezifischen Problems, bei der das Ergebnis Y stets vorhersehbar ist, wenn die Eingabe X bekannt ist. Im Kontext der Künstlichen Intelligenz existieren jedoch keine festgelegten Lösungen. KI-Systeme erwerben stattdessen ihre Fähigkeiten durch die Auswertung von Trainingsdaten und erzielten Resultaten.

Algorithmen: Die Grundlage und Herausforderung der Künstlichen Intelligenz

Oft wird die These aufgestellt, dass Algorithmen und Künstliche Intelligenz miteinander im Widerspruch stehen. Diese Ansicht beruht vor allem darauf, dass viele Software-Anbieter den Begriff Künstliche Intelligenz zu Werbezwecken verwenden, obwohl ihre Produkte auf traditionellen Programmiermethoden basieren – mit klar definierten Eingaben und genau vorhersehbaren Ergebnissen.

Dennoch basiert auch KI letztlich auf Algorithmen – also auf Formeln, die in Programmiersprache geschrieben sind:

Die sogenannte Schwache KI setzt Algorithmen in der Automatisierung ein, um abgegrenzte Problemstellungen in eng definierten Bereichen zu lösen. Ebenso nutzt die Starke KI Algorithmen zur Analyse, Optimierung und Lösung von Problemen. Im Gegensatz zur Schwachen KI kann die Starke KI ihre Lösungsansätze auch auf andere Bereiche übertragen.

Schwache und Starke KI beruhen letztlich auf einer Vielzahl von Handlungsanweisungen, die im Gegensatz zur herkömmlichen Programmierung nicht den Weg der Problemlösung vorgeben, sondern den Weg des Lernens.

Oft wird die These aufgestellt, dass Algorithmen und Künstliche Intelligenz miteinander im Widerspruch stehen. (Foto: AdobeStock - 619226376 Adam)

Oft wird die These aufgestellt, dass Algorithmen und Künstliche Intelligenz miteinander im Widerspruch stehen. (Foto: AdobeStock - 619226376 Adam)


Die glorreichen Acht: KI-Algorithmen einfach erklärt

Neuronale Netzwerke: Künstliche Intelligenz inspiriert vom menschlichen Gehirn
Neuronale Netzwerke: Künstliche Intelligenz inspiriert vom menschlichen Gehirn

#1 Künstliche Neuronale Netze (ANNs)

Künstliche Neuronale Netze (ANNs) sind dem menschlichen Gehirn nachempfunden und werden für die Verarbeitung natürlicher Sprache sowie für die Bild- und Spracherkennung eingesetzt. Sie nehmen Daten in den ANN-Algorithmus auf, und das Netzwerk leitet die Daten durch künstliche Neuronenschichten. Jedes Neuron empfängt Informationen aus der vorherigen Schicht, verarbeitet sie und gibt eine Ausgabe an die nächste Schicht weiter.
Deep Learning, eine Disziplin innerhalb des Maschinellen Lernens (ML), nutzt ANNs mit mehreren Schichten. ANNs sind heute die bevorzugte Architektur für die meisten KI-Anwendungen.
Deep Learning ist eines der am häufigsten verwendeten KI-Verfahren, das für unüberwachtes Lernen, Datenlernen oder Datenerzeugung eingesetzt wird. Es umfasst auch Verfahren wie Verstärkendes Lernen, Überwachtes Lernen und eine Reihe anderer verwendeter Algorithmen.

#2 Support-Vektor-Maschinen (SVMs)

Support-Vektor-Maschinen (SVMs) sind vielseitige Werkzeuge, die sowohl für Regressions- als auch für Klassifizierungsprobleme eingesetzt werden. Sie ermitteln die optimale Linie oder Kurve, um verschiedene Gruppen von Datenpunkten zu trennen, was wiederum die Vorhersage von Gruppenzugehörigkeiten neuer Datenpunkte ermöglicht. SVMs sind besonders nützlich bei der Spam-Erkennung in E-Mails und finden breite Anwendung in Bereichen wie Finanzen, Computer Vision und Bioinformatik.

#3 Entscheidungsbäume

Entscheidungsbäume stellen eine Art überwachten Lernalgorithmus dar, der zur Vorhersagegenerierung verwendet wird. Ihr Funktionsprinzip beruht darauf, Daten anhand spezifischer Merkmale in rekursive Teilgruppen zu unterteilen. Es ist ein Modell, das Entscheidungsregeln in Form eines Baumes darstellt. Jeder Knoten im Baum stellt eine Entscheidung dar, basierend auf den Eigenschaften der Daten, und jeder Ast repräsentiert das Ergebnis dieser Entscheidung.

#4 Zufällige Wälder / Random Forest

Ein Ensemble-Lernalgorithmus, der aus einer Vielzahl von Entscheidungsbäumen besteht. Jeder Baum wird auf einem zufälligen Unterdatensatz trainiert, und die Ergebnisse werden kombiniert, um genauere Vorhersagen zu treffen. Als Weiterentwicklung der Entscheidungsbäume steigern sie die Präzision von Vorhersagen, indem sie die Entscheidungen mehrerer Entscheidungsbäume kombinieren.

#5 K-Means-Clustering: im Fokus

Das K-Means-Clustering ist ein unüberwachter Algorithmus im Bereich des maschinellen Lernens, der Datenpunkte anhand ihrer Ähnlichkeit in K Cluster unterteilt. Die Anzahl von K kann entweder durch Algorithmen automatisch bestimmt oder vom Benutzer festgelegt werden. Diese Methode ist besonders nützlich in Bereichen wie der Dokumenten-Clustering und der Bildsegmentierung und für die Identifizierung von Mustern.

Netzwerke mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTMs) sind eine revolutionäre Errungenschaft im Bereich des Deep Learnings. (Foto: AdobeStock - 652462916 MakZin)

Netzwerke mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTMs) sind eine revolutionäre Errungenschaft im Bereich des Deep Learnings. (Foto: AdobeStock - 652462916 MakZin)

#6 Gradient Boosting: Die Schlüsseltechnologie im Maschinellen Lernen

Als eine der Schlüsseltechnologien im Bereich des maschinellen Lernens hat Gradient Boosting signifikante Fortschritte ermöglicht. Dieser Algorithmus kombiniert geschickt mehrere schwache Modellergebnisse, um ein präzises Vorhersagemodell zu erstellen. Insbesondere in der Online-Werbung und bei der Erstellung von Ranglisten für die Websuche spielt Gradient Boosting eine entscheidende Rolle. Durch seine Fähigkeit, die Modellgenauigkeit kontinuierlich zu verbessern, trägt dieser Ansatz maßgeblich dazu bei, die Leistungsfähigkeit und Effektivität von Vorhersagemodellen zu steigern.

Der Hauptgedanke hinter Gradient Boosting besteht darin, in jeder Iteration ein neues Modell zu erstellen, das sich auf die Fehler des vorherigen Modells konzentriert. Dies geschieht, indem der Gradient des Verlustes (Fehlerfunktion) des vorherigen Modells berechnet wird und das neue Modell versucht, diesen Gradienten zu minimieren. Durch das Hinzufügen vieler solcher schwachen Modelle und die Kombination ihrer Vorhersagen kann Gradient Boosting sehr leistungsstarke Vorhersagen erzielen.

Ein bekanntes Beispiel für einen Gradient-Boosting-Algorithmus ist XGBoost (Extreme Gradient Boosting), der aufgrund seiner Effizienz und Genauigkeit in vielen Anwendungen weit verbreitet ist. Andere Implementierungen umfassen LightGBM und CatBoost.

Video: Das Problem mit den Algorithmen | MedienWissen2go | ZAPP | NDR

#7 Faltungsneuronale Netze (Convolutional Neural Networks, CNNs)

Faltungsneuronale Netze (Convolutional Neural Networks / CNNs) sind eine spezielle Art von künstlichem neuronalen Netzwerk, das häufig in der Bildverarbeitung und anderen Anwendungen verwendet wird, bei denen vor allem die räumliche Struktur der Eingabedaten wichtig ist.

CNNs verwenden spezielle Schichten, die als Faltungsschichten bezeichnet werden, um Merkmale in den Eingabedaten zu erkennen. Diese Schichten sind in der Lage, Merkmale wie Kanten, Formen und Texturen zu identifizieren, indem sie über das Eingangsbild gleiten und Filter auf die Daten anwenden. Diese Merkmale werden dann in den nachfolgenden Schichten kombiniert, um immer komplexere Muster und Informationen zu extrahieren.

CNNs haben sich als äußerst leistungsfähig für eine Vielzahl von Aufgaben erwiesen, darunter Bildklassifizierung, Objekterkennung, Gesichtserkennung, medizinische Bildgebung und mehr.

#8 Die Macht der LSTMs (Long Short-Term Memory): Eine Revolution im Bereich des Deep Learnings

Netzwerke mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTMs) sind eine revolutionäre Errungenschaft im Bereich des Deep Learnings. Diese Deep-Learning-Algorithmen wurden speziell entwickelt, um sequenzielle Daten wie Sprache und Text zu verarbeiten. Ihre Fähigkeit, komplexe langfristige Abhängigkeiten zu erfassen, macht sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Anwendungen wie Handschrifterkennung, Spracherkennung und maschinelle Übersetzung. Mit ihrem einzigartigen Design haben LSTMs die Grenzen des Machbaren erweitert und einen Wendepunkt in der Entwicklung von KI-Systemen markiert.

Es handelt sich um eine spezielle Art von rekurrentem neuronalen Netzwerk (RNN), das entworfen wurde, um das Problem des Verschwindens des Gradienten bei der Rückwärtspropagation über lange Zeiträume zu lösen.

LSTM-Netzwerke sind besonders gut geeignet für die Verarbeitung und Vorhersage von Zeitreihendaten, wie beispielsweise Sprachverarbeitungsaufgaben (z. B. maschinelle Übersetzung, Textgenerierung) oder Zeitreihenanalysen (z. B. Aktienkursvorhersagen, Wettervorhersagen). Sie haben sich auch in anderen Anwendungen bewährt, bei denen es auf das Verständnis und die Verarbeitung von Sequenzen ankommt.

KI‑Algorithmen
KI-Algorithmus Hauptanwendungsgebiet Typische Beispielanwendung Erfinder des Algorithmus
Support-Vektor-Maschinen Klassifikation, Regression Gesichtserkennung Vladimir Vapnik
K-Means-Clustering Clusteranalyse Kunden-Segmentierung James MacQueen
Neuronale Netze Klassifikation, Regression Bilderkennung Frank Rosenblatt
Entscheidungsbäume Klassifikation Diagnose von Krankheiten Ross Quinlan
Künstliche Neuronale Netze Klassifikation, Regression Spracherkennung Warren McCulloch
Random Forest Klassifikation, Regression Vorhersage von Aktienkursen Leo Breiman
Naive Bayes Klassifikation Spamfilter Thomas Bayes
Genetische Algorithmen Optimierung Fahrzeugkonstruktion John Holland
Rekurrente Neuronale Netze Zeitreihenanalyse Maschinelle Übersetzung Seppo Linnainmaa
Principal Component Analysis (PCA) Dimensionsreduktion Gesichtserkennung, Datenkompression Harold Hotelling
Lineare Regression Regression Vorhersage von Hauspreisen Francis Galton
Quelle: Eigene Recherchen, eine Auswahl

Rechtliche Überlegungen bei der Anwendung von KI: Anforderungen an Transparenz

Im weiteren Verlauf werden wesentliche rechtliche Aspekte und Überlegungen dargestellt, die Unternehmen bei der Implementierung von KI-Technologie in ihre Geschäftstätigkeiten beachten müssen.

Datenschutzanforderungen im Kontext von KI-Technologien

Unternehmen, die KI-Technologien in ihren Geschäftsbetrieb integrieren möchten, müssen sicherstellen, dass sie strenge Datenschutzanforderungen erfüllen. Es ist von größter Bedeutung, dass der Schutz personenbezogener Daten stets gewährleistet ist.

Dazu gehört das vollständige Verständnis und die Erfüllung aller Verpflichtungen im Zusammenhang mit der Erhebung, Verarbeitung und Speicherung solcher Daten. Durch die Implementierung effektiver Schutzmaßnahmen können die Datenschutzrechte von Einzelpersonen geschützt und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften wie der Allgemeinen Datenschutzverordnung (GDPR) in der Europäischen Union sichergestellt werden.

Datenschutzgerechte Datenerfassung und -verarbeitung

Die Integration von KI in Geschäftsprozesse erfordert die strikte Einhaltung der Grundsätze der Datenminimierung gemäß der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Dies bedeutet, dass nur die für rechtmäßige Zwecke unbedingt erforderlichen Daten erfasst und verarbeitet werden dürfen.

Durch die Vermeidung der Erfassung übermäßiger oder irrelevanter Informationen, die ein Risiko für die Privatsphäre darstellen könnten, können Organisationen potenzielle Datenschutzbedenken wirksam minimieren.

Transparente Information und Nutzerrechte im Zusammenhang mit KI

Die Sicherstellung von Transparenz bezüglich des Einsatzes von KI-Technologien ist von größter Wichtigkeit. Unternehmen sollten ihre Nutzer klar und deutlich darüber informieren, wie ihre persönlichen Daten verarbeitet werden, welche Zwecke die KI-Algorithmen verfolgen und welche Rechte die Nutzer haben, um ihre Daten einzusehen, zu korrigieren und zu löschen. Die Implementierung benutzerfreundlicher Zustimmungsmechanismen und die Befähigung von Einzelpersonen, ihre Datenschutzrechte auszuüben, sind entscheidende Schritte zur Gewährleistung der Einhaltung rechtlicher Vorschriften.

Die Illusion von Intelligenz: Algorithmen und ihre Vielseitigkeit
Die Illusion von Intelligenz: Algorithmen und ihre Vielseitigkeit
Je ausgefeilter und leistungsfähiger ein Algorithmus ist, desto eher vermittelt er den Eindruck von "Intelligenz" – gemeint als Ähnlichkeit mit menschlichem Denken.
Allerdings sind solche intelligenten Algorithmen nicht zwangsläufig das Ergebnis von Maschinellem Lernen oder Künstlicher Intelligenz.
Beispielsweise basieren automatisch generierte Produktbeschreibungen, Textfelder mit automatischen Vorschlägen oder Chatbots teilweise auf Programmen, die zwar keine Lernkomponente aufweisen, jedoch auf umfangreiche Datenmengen zugreifen und daher als intelligent wahrgenommen werden.
Beim Maschinellen Lernen im engeren Sinne kommen Algorithmen zum Einsatz, die:
  • das Erkennen von Mustern in Datenmengen,
  • die Analyse von Zusammenhängen und
  • die eigenständige Anwendung dieser Erkenntnisse zur Lösung von Aufgaben
ermöglichen. Diese Algorithmen werden folglich als selbstlernend klassifiziert. Systeme, die auf solchen Algorithmen basieren, ziehen Schlüsse aus ihren Erfahrungen und entwickeln sich dadurch kontinuierlich weiter.

Sorgfältige Risikobewertung und Datenschutzfolgenabschätzung (DPIA) für KI-Implementierungen

Angesichts der potenziellen Datenschutzrisiken, die mit der Einführung von KI-Technologien einhergehen, ist die Durchführung von gründlichen Risikobewertungen und Datenschutzfolgenabschätzungen (DPIA) von entscheidender Bedeutung. Diese Maßnahmen ermöglichen es Unternehmen, potenzielle Risiken zu identifizieren, die Auswirkungen auf die Privatsphäre zu bewerten und geeignete Schutzmaßnahmen zu ergreifen. Durch einen proaktiven Ansatz bei der Bewältigung von Datenschutzrisiken können rechtliche Probleme vermieden und das Vertrauen der Verbraucher gestärkt werden.

Verantwortlichkeit und Protokollierung im Rahmen der DSGVO

Um die Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zu erfüllen, sollten Organisationen einen Rahmen für die Verantwortlichkeit schaffen. Dies beinhaltet eine umfassende Dokumentation der KI-Systeme, der Datenverarbeitungsaktivitäten und der Einhaltung der Datenschutzgrundsätze. Durch das Führen detaillierter Aufzeichnungen und die Umsetzung interner Richtlinien und Verfahren können Organisationen ihre Verpflichtung zur Einhaltung von Gesetzen und Datenschutzstandards nachweisen.

Rechtsgrundlagen für die Datenverarbeitung im Zusammenhang mit KI

Für Unternehmen, die KI in ihre Geschäftsprozesse integrieren, ist die Prüfung der rechtmäßigen Grundlage für die Verarbeitung personenbezogener Daten von zentraler Bedeutung. Gemäß der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) müssen Unternehmen sicherstellen, dass die Verarbeitung auf einer der gesetzlich vorgesehenen Rechtsgrundlagen basiert. Dazu gehören beispielsweise die Einholung einer Einwilligung, die Erfüllung vertraglicher Verpflichtungen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die Wahrung berechtigter Interessen. Durch die Einhaltung der entsprechenden Rechtsgrundlage können Unternehmen den rechtlichen Anforderungen gerecht werden und gleichzeitig die Datenschutzrechte der Einzelpersonen respektieren.

Automatisierte Entscheidungsfindung und Profiling unter der DSGVO

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) legt spezielle Anforderungen an die automatisierte Entscheidungsfindung und das Profiling fest. Organisationen sind verpflichtet, den betroffenen Personen aussagekräftige Informationen über die Logik, Bedeutung und Folgen solcher Verarbeitungen zur Verfügung zu stellen. Die Umsetzung angemessener Schutzmaßnahmen sowie die Bereitstellung eines Widerspruchsrechts gegen automatisierte Entscheidungen sind entscheidend für die Einhaltung der gesetzlichen Bestimmungen und die Gewährleistung von Transparenz.

Internationale Datenübertragungen und Compliance

Wenn KI-Systeme personenbezogene Daten außerhalb des Europäischen Wirtschaftsraums (EWR) übertragen, müssen Organisationen sicherstellen, dass angemessene Sicherheitsmaßnahmen getroffen werden. Dazu gehören die Nutzung von Standardvertragsklauseln, die Erlangung von Angemessenheitsbeschlüssen oder die Anwendung verbindlicher Unternehmensregeln, um sicherzustellen, dass Datenübertragungen den Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) entsprechen. Durch die Umsetzung dieser Maßnahmen können Organisationen die Datenschutzanforderungen bei internationalen Datenübermittlungen erfüllen.


Entschlüsselung der KI: Drei zugängliche Algorithmen im Fokus

Für viele Menschen erscheinen die Algorithmen der Künstlichen Intelligenz wie undurchsichtige Blackboxes. Einige dieser Verfahren sind sogar für Experten schwer zugänglich. Gleichzeitig sind die Abläufe vieler leistungsstarker Algorithmen relativ einfach zu verstehen, ohne dass man ein Experte für KI sein muss. In diesem Blogbeitrag möchten wir uns drei solcher Verfahren genauer ansehen. Unser Ziel ist es, potenziellen Anwendern von KI zu helfen, diese Verfahren besser zu verstehen und somit den Einstieg in ihre eigenen Anwendungsfälle zu erleichtern.

  • Entscheidungsbäume: Selbstlernende Algorithmen zur Beurteilung der Fitness

    Entscheidungsbäume stellen eine grundlegende Form von Algorithmen dar, die Entscheidungsmöglichkeiten ähnlich den Verzweigungen einer Baumkrone darstellen. Ein typischer Entscheidungsbaum-Algorithmus könnte zum Beispiel bestimmen, ob eine Person körperlich fit ist oder nicht.

    Dies geschieht durch das Stellen einer Reihe von Fragen, möglicherweise durch einen Chatbot, der den Benutzer interviewt. Jede Antwort beeinflusst, welche Frage als nächstes gestellt wird.

    Zum Beispiel könnte eine Person im Alter von 35 gefragt werden, ob sie regelmäßig Sport treibt, während eine Person im Alter von 17 gefragt wird, wie oft sie Pizza isst.

    Am Ende jedes Pfades wird die Person entweder der Klasse "fit" oder "nicht fit" zugeordnet.

    Entscheidungsbäume stellen eine grundlegende Form von Algorithmen dar, die Entscheidungsmöglichkeiten ähnlich den Verzweigungen einer Baumkrone darstellen. (Foto: AdobeStock - 278365163  tomertu)

    Entscheidungsbäume stellen eine grundlegende Form von Algorithmen dar, die Entscheidungsmöglichkeiten ähnlich den Verzweigungen einer Baumkrone darstellen. (Foto: AdobeStock - 278365163 tomertu)

    Was Entscheidungsbäume besonders macht, ist ihre Fähigkeit, von selbst zu lernen, welche Fragen gestellt werden sollen und wie diese Fragen basierend auf den Antworten angeordnet werden sollen. Dies geschieht automatisch, ohne dass eine externe Einflussnahme erforderlich ist.

    Der Algorithmus lernt durch interne Optimierungskriterien, wie beispielsweise die Qualität der Trennung zwischen den Zielklassen "fit" und "nicht fit". Faktoren wie Alter, Ernährungsgewohnheiten und körperliche Aktivität werden dabei angemessen berücksichtigt.

  • Vorhersage des universitären Notendurchschnitts mittels linearer Regression

    Dieses Konzept dürfte vielen bekannt sein. Nehmen wir an, Sie möchten mithilfe der schulischen Notendurchschnitte zukünftiger Studenten deren universitären Notendurchschnitt vorhersagen.

    Die schwarzen Punkte repräsentieren vergangene Daten: die schulischen Notendurchschnitte von Studenten, deren universitäre Noten bereits bekannt sind.

    Ein Algorithmus berechnet nun eine optimale Anpassungslinie (hier in Rot dargestellt; optimal bedeutet hier, dass die Abweichungen insgesamt möglichst gering sind). Diese Anpassungslinie spiegelt das bisherige Verhältnis zwischen Schulnoten und Hochschulnoten wider und kann auf neue Studentengenerationen angewendet werden.

    Dieses Konzept dürfte vielen bekannt sein. (Foto: AdobeStock - 100834685 Dmitry Grushin)

    Dieses Konzept dürfte vielen bekannt sein. (Foto: AdobeStock - 100834685 Dmitry Grushin)

    Auf diese Weise kann unser Algorithmus eine Prognose über den universitären Notendurchschnitt abgeben.

  • k-Nearest-Neighbor-Algorithmus (kNN): Datenklassifizierung durch Nachbaranalyse

    Dieser Algorithmus ermöglicht es, ähnliche Datenpunkte („Nachbarn“) zu einem bestimmten Datenpunkt zu identifizieren und ihn dann derjenigen Klasse zuzuordnen, die bei den Nachbarn am häufigsten vertreten ist.

    Um das Konzept besser zu verstehen, können wir es an einem Beispiel veranschaulichen: Angenommen, Sie sind Dermatologe und haben in der Vergangenheit viele Hautläsionen als gut- oder bösartig klassifiziert. Sie vermuten, dass die Länge und Breite der Läsionen eine entscheidende Rolle spielen. Basierend auf vergangenen Diagnosen wissen Sie, welche Kombinationen von Länge und Breite zu welchem Ergebnis geführt haben.

    Um zukünftige Diagnosen zu unterstützen, setzen Sie den kNN ein. Sie stellen die Breite auf der x-Achse und die Länge auf der y-Achse dar. Blaue Punkte entsprechen gutartigen Läsionen, rote bösartigen. Der gelbe Punkt stellt eine noch nicht klassifizierte Läsion dar. Der kNN hilft Ihnen dabei, eine Diagnose zu treffen.

    Übrigens steht das "k" im kNN für die Anzahl der betrachteten Nachbarn. Die Auswahl von k kann zu unterschiedlichen Ergebnissen führen.

    Wenn Sie k=3 wählen, wird das neue Muttermal (der gelbe Punkt) als gutartig klassifiziert, da zwei der drei nächsten Nachbarn blau sind und nur einer rot ist. Bei k=5 überwiegen jedoch die roten Nachbarn (drei von fünf), wodurch das neue Muttermal als bösartig klassifiziert wird.

    Die Bestimmung des optimalen k ist eine nicht-triviale Aufgabe und hängt stark vom Anwendungsfall ab. Ebenso muss die Definition von "Abstand" oder "Nachbarschaft" berücksichtigt werden. Für zweidimensionale Räume wie im Beispiel ist dies einfach, aber auch für höherdimensionale Räume stehen Standardmaße zur Verfügung.

    Weitere Anwendungen dieser Verfahren umfassen:

    • Automatische Klassifizierung eingehender Dokumente wie Rechnungen, Mahnungen oder Terminanfragen.
    • Selbstständige Extraktion von Informationen wie Namen, Adressen und Datumsangaben.
    • Vorhersage laufender oder zukünftiger Prozesse, beispielsweise in Fertigungsabläufen.
    Dieser Algorithmus ermöglicht es, ähnliche Datenpunkte („Nachbarn“) zu einem bestimmten Datenpunkt zu identifizieren und ihn dann derjenigen Klasse zuzuordnen, die bei den Nachbarn am häufigsten vertreten ist. (Foto: AdobeStock - 358888374 Sidartha)

    Dieser Algorithmus ermöglicht es, ähnliche Datenpunkte („Nachbarn“) zu einem bestimmten Datenpunkt zu identifizieren und ihn dann derjenigen Klasse zuzuordnen, die bei den Nachbarn am häufigsten vertreten ist. (Foto: AdobeStock - 358888374 Sidartha)

    Sobald das Grundprinzip verstanden ist, fällt der Schritt zur Weiterentwicklung der Verfahren nicht mehr so schwer. Auch bei komplexeren Algorithmen ist es nicht unbedingt erforderlich, die genaue Funktionsweise zu verstehen, sondern vielmehr zu wissen, welche Verfahren sich für bestimmte Problemstellungen eignen und wie man ihre Leistungsfähigkeit optimieren kann.

    Wenn Sie tiefer in das Thema eintauchen möchten, laden wir Sie herzlich ein, unsere kostenlosen Seminare im November zu besuchen oder sich direkt an mich zu wenden. Ich stehe Ihnen gerne für Fragen und zur Diskussion Ihrer KI-Anwendungsideen zur Verfügung!


Der Small2Big Data-Ansatz: Kontinuierliche Datenerfassung für robuste KI-Algorithmen.

Die Herausforderung besteht darin, gelabelte Daten aus dem Anwendungskontext zu beschaffen, um KI-Algorithmen und KI-basierte Modelle zu entwickeln. Besonders für robuste KI-Algorithmen sind große Datenmengen erforderlich, die vor ihrer Nutzung gesammelt werden müssen. Ziel ist es, KI-Funktionen auch für bisher unerforschte Themenbereiche zu erforschen und Daten zu erheben, um die Qualität der KI-Funktionen in Zukunft zu optimieren.

Im Small2Big Data-Ansatz werden die Daten in Echtzeit erhoben, wobei eine kontinuierliche Datenerfassung im Anwendungskontext als Grundlage für die KI-Algorithmen dient. Das Hauptziel besteht darin, gelabelte Daten im Rahmen des Small2Big Data-Ansatzes zu erheben, um die Entwicklung von KI-Applikationen zu unterstützen. Hierbei wird eine kontinuierliche Datenqualitätssicherung, Datenaufbereitung und Datenlabeling durchgeführt, um die Daten für die Nutzung durch andere Partner vorzubereiten.

Transparenz in der Praxis: Die Nachverfolgbarkeit von KI-Algorithmen

In einer Vielzahl von Branchen und Anwendungen überholen KI-Verfahren, insbesondere maschinelle Lernverfahren, zunehmend menschliche Entscheidungsträger. Sie kategorisieren Luftbilder, summarisieren Nachrichtentexte oder prognostizieren den Gasverbrauch - häufig mit einer Genauigkeit und Geschwindigkeit, die weit über menschliche Möglichkeiten hinausgehen.

Die Herausforderung intransparenter Entscheidungen

Trotz der weitreichenden Einsatzmöglichkeiten von KI-Technologien gibt es auch deutliche Schattenseiten. Ein gemeinsames Merkmal vieler Lernverfahren ist ihre mangelnde Nachvollziehbarkeit, Erklärbarkeit und Transparenz bei der Entscheidungsfindung, die durch hochkomplexe Modelle getroffen werden.

Besonders in Situationen, in denen Menschen direkt betroffen sind - wie bei der Hautkrebserkennung im Gesundheitswesen oder der Personalauswahl in öffentlichen Einrichtungen - wird neben der Genauigkeit des Modells auch die Nachvollziehbarkeit des Ergebnisses entscheidend. In solchen Fällen kann eine Expertenvalidierung der Entscheidung im Zweifelsfall, beispielsweise aufgrund rechtlicher Verpflichtungen, unerlässlich sein.

Vom Forschungslabor zur Unternehmensrealität: Explainable AI im Wandel

Das Fachgebiet "Explainable AI" (XAI) des maschinellen Lernens konzentriert sich auf Methoden und Techniken, die Einblicke in die Black Box der KI-Algorithmen ermöglichen sollen. Derzeit befindet es sich in einer faszinierenden Phase des Übergangs vom reinen Forschungsbereich hin zur praktischen Umsetzung in Unternehmen. Neben komplexen mathematischen Verfahren und deren Implementierung werden zunehmend auch einfach zugängliche Demonstratoren entwickelt, die das Thema auch Nicht-Spezialisten näherbringen sollen.

Das Fachgebiet "Explainable AI" (XAI) des maschinellen Lernens konzentriert sich auf Methoden und Techniken, die Einblicke in die Black Box der KI-Algorithmen ermöglichen sollen. (Foto: AdobeStock - 588458024 Eduardo Lópe)

Das Fachgebiet "Explainable AI" (XAI) des maschinellen Lernens konzentriert sich auf Methoden und Techniken, die Einblicke in die Black Box der KI-Algorithmen ermöglichen sollen. (Foto: AdobeStock - 588458024 Eduardo Lópe)

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die rechtlichen Aspekte und potenziellen Risiken im Zusammenhang mit KI-Algorithmen eine wichtige Rolle spielen. Es ist entscheidend, sich der rechtlichen Rahmenbedingungen bewusst zu sein, die den Einsatz und die Entwicklung von KI-Technologien regeln. Dies umfasst Fragen zum Datenschutz, zur Haftung und zur ethischen Verantwortung bei der Verwendung von KI. Darüber hinaus müssen die potenziellen Risiken, wie etwa Bias und Diskriminierung, sorgfältig berücksichtigt werden, um negative Auswirkungen auf Gesellschaft und Individuen zu minimieren. Ein verantwortungsvoller Umgang mit KI erfordert daher eine gründliche Analyse der rechtlichen und ethischen Dimensionen sowie geeignete Maßnahmen zur Risikominderung und zur Förderung einer verantwortungsbewussten KI-Entwicklung und -Nutzung.

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