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Künstliche Intelligenz Data Mining

Part 5 Data Mining

Ein unmittelbar mit der KI verbundener Begriff ist das Data Mining. Ziel des Data Mining ist es, innerhalb vorhandener Datenbestände Muster und Regelmäßigkeiten zu erkennen und dadurch Vorhersagen zu treffen. Die dabei eingesetzten Algorithmen basieren größtenteils auf statistischen Methoden.

Klar definierte Einzelbereiche des Datamining können beispielsweise die Klassifikation, Segmentierung, und Prognose sein.

So wird bei der Klassifizierung zunächst geschaut zu welcher, im Vorfeld erstellten Klasse, einzelne Daten oder Objekte zusammengefasst werden können. Weisen Daten gemeinsame Merkmale auf, so segmentiert man diese schließlich zu einer möglichst homogenen Gruppe. Um im Anschluss eine Prognose abgeben zu können wird versucht, aufgrund bekannter Merkmale und Erkenntnisse, neue Eigenschaften vorherzusagen.

Data Mining wird häufig in einem Atemzug mit Big Data genannt. Allerdings funktioniert der eigentliche Vorgang sowohl mit großen, als auch mit kleineren Datenmengen. Richtig ist, dass die durch Big Data zur Verfügung gestellten Daten die Plattform für die Arbeit des Data Miners bilden und durch Vielzahl an Datensätzen die Validität der Ergebnisse erhöhen.

Anwendungsbereiche Bsp.

Da die Grundfunktion des Data Minings darin besteht, Muster und Regelmäßigkeit herauszufiltern um schließlich genaue Vorhersagen zu treffen, ist es ein nützliches Verfahren für nahezu jeden Wirtschaftsbereich.

Im Handel lassen sich Kundenmuster generieren und das Kaufverhalten kann in gewisser Weise beeinflusst werden. So wird dem Käufer potenziell interessante Ware angezeigt, die Kunden mit ähnlichem Kaufverhalten auch bezogen haben. („Andere Kunden kauften auch…“)

Versicherungen und Banken nutzen das Data Mining um Risikoanalysen durchzuführen und selbst die Polizei greift auf dieses Verfahren bei der Verbrechensbekämpfung zurück.

Im Maschinenbau können zunächst nicht in Erwägung gezogene Fehlerquelle aufgedeckt werden. Etwa beim Zusammenwirken von Bauteilen und Materialien, die auf den ersten Blick keinen Bezug zueinander haben. Dies führt zu großen Fortschritten im Qualitätsmanagement und der Produktion.

Ausblick

Wir von der MKW beschäftigen uns seit einiger Zeit intensiv mit künstlicher Intelligenz und wie wir diese für unsere MES-Suite nutzen können, beispielsweise im Bereich der Betriebsdatenerfassung (BDE). Über den aktuellen Stand in diesem Projekt werden wir demnächst an gleicher Stelle berichten. Seien Sie gespannt. 

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