Page 206 - Handbuch Digitalisierung (2. Ausgabe)

Kapitel 3.7 / Künstliche Intelligenz HANDBUCH DIGITALISIERUNG 206 Künstliche Intelligenz Selbstlernende Maschinen nutzen Big Data und Cloud-Computing, um laufend die abhängigen Prozesse zu optimieren. Ovon Andreas Fuhrich b künstliche Intelligenz, ma- schinelles Lernen oder Deep Learning, in der Praxis werden diese Begri e häu g als Syno- nyme verwendet. Dabei besitzen die drei Be- gri ichkeiten große Unterschiede in ihrer Bedeutung und stehen in einer strikten Hie- rarchie zueinander. Die künstliche Intelligenz ist der Oberbegri für alle Methoden und Technologien, die ein intelligentes Verhalten vorweisen. Das maschinelle Lernen ist dabei ein Teilgebiet der KI, welches eine Vielzahl an (Lern-)Methoden basierend auf der ma- thematischen Optimierung und Statistik um- fasst. Deep Learning wiederum ist ein speziel- ler Teilbereich des maschinellen Lernens, der versucht, die statistischen Korrelationen in den Daten durch künstliche neuronale Netze abzubilden. All diese Technologien brauchen Daten als Rohsto des Fortschritts. Durch die Entwick- lung der Informationstechnologie und vor al- lem die zunehmende Vielfalt an (I)IoT-De- vices sind diese in immer größeren Mengen verfügbar. Sie enthalten o implizites Wissen, das, wenn es bekannt wäre, große wirtscha - liche oder wissenscha liche Bedeutung hätte. Unter Data Mining versteht man die Suche nach potenziell nützlichem Wissen in großen