Maschinelles Lernen

Mit künstlicher Intelligenz bringen wir Ihrer EDV menschliches Lernen und Denken bei.

Das maschinelle Lernen bedient sich der „künstlichen“ Generierung von Wissen aus Erfahrung.
Unsere Algorithmen lernen mit Ihren Daten zu rechnen und können so Vorentscheidungen bei Ihren Vorhaben tätigen.

Künstliche Neuronale Netze bestehen aus künstlichen Neuronen, die, dem biologischen Vorbild der Nervenzelle folgend, Eingaben gewichten und über eine Aktivierungsfunktion eine Ausgabe erzeugen.

Deep Learning nutzen wir als Ansatz im maschinellen Lernen, um Wissen aus Erfahrung zu gewinnen und das zu lösende Problem mit Hilfe einer Hierarchie von Lösungskonzepten zu verstehen, die jeweils durch einfachere Teillösungen definiert sind.

Maschinelles Lernen bei der Organon Informationssysteme GmbH

Das maschinelle Lernen bedient sich der „künstlichen“ Generierung von Wissen aus Erfahrung.

Unsere Algorithmen lernen anhand von Trainingsdaten nach der Lernphase mit Ihren Daten zu rechnen und können so Vorentscheidungen bei Ihren Vorhaben tätigen, die Sie bei der täglich zu bewältigenden Datenflut temporal, personell und finanziell sehr stark entlassten können.

Wie bringt man einer Machine das slebstständige Lernen bei?

Die außerordentlichen Fähigkeiten und Leistungen des menschlichen Gehirns sind für die Forschung der künstlichen Intelligenz stetige Inspiration, die Funktionsweise des Gehirns zu verstehen und in Analogie auf Computern mittels künstlicher neuronaler Netze abzubilden und zu simulieren.

Seit den Arbeiten zum ersten Modell für Neuronen, der von Warren McCulloch und Walter Pitts im Jahr 1943 vorgestellten McCulloch-Pitts-Zelle, haben weiterentwickelte, mathematische und programmiertechnische Konzepte für künstliche neuronale Netze sowie stetige Leistungssteigerungen der Computerhardware Produktinnovationen ermöglicht, die zuvor als utopisch oder gar unmöglich galten.
Trotz vieler nachweisbarer Erfolge bei der Entwicklung praktischer Anwendungen für viele Lebensbereiche wurde es nach anfänglicher Euphorie zunächst merklich still um das Thema künstliche Intelligenz und künstliche neuronale Netze, da die anfänglichen viel zu hohen Erwartung nicht erfüllt werden konnten.

Deep Convolutional Neural Networks & Maschinelles Lernen

Insbesondere durch die seit der Einführung der Convolutional Neural Networks durch LeCun et al. enorm gesteigerte Leistungsfähigkeit von Computern und den Einsatz von Deep Learning in sogenannten Deep Convolutional Neural Networks konnten bei der Klassifizerung von Bildern herausragende Ergebnisse erzielt werden. Computer mit Softwareanwendungen die diese künstlichen neuronalen Netze einsetzen, werden damit in die Lage versetzt, sich in ihrem Umfeld, analog zu Menschen, durch visuelle Wahrnehmung zu orientieren.
Spätestens seit den Diskussionen um die mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzen autonom fahrenden Autos im öffentlichen Straßenverkehr, die bereits in der Umsetzung erprobt werden, sind die enormen Möglichkeiten, die der Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen bietet, wieder in das Bewusstsein der Öffentlichkeit zurückgekehrt.