Die 7 wichtigsten KI-Modelle, die heutzutage in der Wirtschaft eingesetzt werden

Einführung

KI-Modelle simulieren intelligentes Verhalten und führen Aufgaben aus, die menschliche Intelligenz erfordern. Zu diesen Modellen gehören Algorithmen für maschinelles Lernen, neuronale Netze und Deep-Learning-Architekturen. Mithilfe fortschrittlicher Algorithmen und Daten lernen sie, schlussfolgern und machen Vorhersagen.

Die meisten gängigen KI-Modelle verändern bereits die Arbeitsweise von Unternehmen. Sie finden Anwendung im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, in der Sprachverarbeitung und in der Bilderkennung. Sie zu verstehen, kann Ihnen oder Ihrem Unternehmen helfen, effizienter und wettbewerbsfähiger zu werden. Lesen Sie weiter, um mehr über verschiedene KI-Modelle zu erfahren und wie sie sich auf verschiedene Bereiche auswirken. Am Ende werden Sie auch Antworten auf Ihre Fragen über KI haben.

Teil 1: 7 gängige KI-Modelle, die Sie kennen sollten

Was die KI betrifft, so helfen uns verschiedene Modelle bei der Lösung täglicher Probleme in verschiedenen Branchen. Sehen wir uns sieben verschiedene KI-Modelle an, die heutzutage häufig verwendet werden.

1. Lineare Regression

Diese Liste der verschiedenen KI-Modelle beginnt mit der linearen Regression. Es handelt sich um einen überwachten Lernalgorithmus, der Ihnen hilft zu verstehen, wie sich ein Faktor ändert, wenn sich eine andere Variable ändert. Mit der linearen Regression können Sie Vorhersagen für kontinuierliche oder numerische Variablen treffen.

Entscheidungsart Lineare Regression

Es gibt zwei Arten: Einfache und multiple lineare Regression.

• Einfache lineare Regression. Hier verwenden Sie eine Variable, um eine andere Variable vorherzusagen. Das hilft Ihnen zu verstehen, wie stark die Verbindung zwischen den beiden Variablen ist.
• Multiple lineare Regression. Die multiple lineare Regression geht über die Verwendung von nur einer Variablen hinaus. Sie berücksichtigt mehrere unabhängige Variablen, unabhängig davon, ob es sich um kontinuierliche oder kategoriale Variablen handelt.

Beispielhafte Anwendungsfälle

Die lineare Regression, als eines der verschiedenen KI-Modelle, findet in verschiedenen Branchen und Bereichen Anwendung, darunter:

• Finanzen. Sie hilft bei der Vorhersage zukünftiger Aktienkurse, indem sie vergangene Kurse und andere Informationen berücksichtigt.
• Marketing. Finden Sie heraus, wie sich verschiedene Werbestrategien auf den Umsatz auswirken.
• Herstellung. Die lineare Regression verbessert Produktionsprozesse durch die Analyse von Material-, Maschinen- und Zeitdaten.

2. Tiefe neuronale Netze

Tiefe neuronale Netze (DNNs) sind eines der verschiedenen KI-Modelle mit miteinander verbundenen Knoten, die zusammenarbeiten, um Probleme zu lösen. Tiefe neuronale Netze haben viele Schichten, von denen jede die vorherige verbessert. Die Eingabe- und Ausgabeschichten sind die sichtbaren Schichten. Die Eingabeschicht empfängt Daten und die Ausgabeschicht liefert die endgültige Vorhersage. Wenn das Netzwerk mehr lernt, wird es zu einem tiefen neuronalen Netzwerk.

Beispielhafte Anwendungsfälle

Als eines der beliebtesten KI-Modelle finden tiefe neuronale Netze in vielen Bereichen Anwendung, so auch in diesen beiden:

• Autonome Fahrzeuge. Tiefe neuronale Netze helfen selbstfahrenden Autos, die Welt um sie herum zu sehen und zu verstehen. Sie können Objekte erkennen, Hindernisse ausmachen und kluge Entscheidungen für ein sicheres Fahren treffen.
• Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie verbessern die Sprachübersetzung und die Spracherkennung, wodurch sprachbezogene Aufgaben erleichtert werden.

3. Entscheidungsbäume

Eines der beliebtesten KI-Modelle ist der Entscheidungsbaum. Dieses KI-Modell ist perfekt für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben geeignet. Stellen Sie sich eine baumartige Struktur vor, die Ihren Entscheidungsprozess leitet.

Ausgehend vom Stammknoten können Sie eine bestimmte Frage zu den Daten stellen. Zweige führen zu möglichen Antworten, wobei Blattknoten die Ergebnisse darstellen. Diese schrittweise Reise geht weiter, bis Sie einen Endknoten erreichen.

Typ der Entscheidungsbaummodelle

Genau wie bei den anderen Arten von KI-Modellen gibt es auch hier zwei beliebte Kategorien:

• Entscheidungsbaum für kategorische Variablen. Die Entscheidung eines jeden Knotens leitet den Klassifizierungsprozess. Dies führt dazu, dass die Daten in eine einzige Kategorie fallen.
• Entscheidungsbaum für kontinuierliche Variablen. Dieser Typ konzentriert sich darauf, neue Datensätze in vordefinierte Klassen zu kategorisieren, anstatt einen bestimmten Wert vorherzusagen.

Beispielhafte Anwendungsfälle

Entscheidungsbäume finden in verschiedenen Branchen Anwendung, darunter:

• Darlehensgenehmigung. Zu den von den Banken berücksichtigten Faktoren gehören die Kreditwürdigkeit, das Einkommensniveau und der Beschäftigungsstatus.
• Aufdeckung von Betrug. Es hilft Institutionen, Muster und Anomalien in Finanztransaktionen zu untersuchen.

4. Random Forest

Ein Random Forest ist eine Gruppe von verschiedenen KI-Modellen, die als Entscheidungsbäume bezeichnet werden. Diese Bäume verwenden eine Teilmenge von Daten, um Vorhersagen zu treffen. Bei Regressionsaufgaben bildet der Random Forest den Durchschnitt aus den Prognosen der Bäume. Er wählt die Kategorie, die am häufigsten vorkommt, als endgültige Vorhersage für Klassifizierungsaufgaben.

Je mehr Bäume enthalten sind, desto genauer ist das Ergebnis. Dann hilft die Out-of-Bag-Probe, die Vorhersagen zu validieren. Der Datensatz muss aktuelle Werte enthalten, damit die Vorhersagen zuverlässig sind. Außerdem sollten die Vorhersagen der Bäume sehr geringe Korrelationen aufweisen. Der Random Forest passt sich nicht zu sehr an, weil er die Ergebnisse auf der Grundlage der Mehrheitsbewertung kombiniert.

Beispielhafte Anwendungsfälle

Hier ist eine Anwendung des Random Forest KI-Modells:

Gesundheitswesen

Die Entscheidungsfindung in neuronalen Netzwerken kann manchmal schwer zu verstehen sein. Aber mit verschiedenen KI-Modellen wie dem Random Forest ist es nachvollziehbar. Gesundheitsexperten können die Gründe für die vom Random Forest Algorithmus getroffenen Entscheidungen analysieren. Das hilft ihnen, Fälle zu erklären, in denen Behandlungen unerwünschte Nebenwirkungen oder unglückliche Ergebnisse haben könnten.

5. Naïve Bayes

Naïve Bayes-Klassifikatoren gehören zu den einfachen probabilistischen Modellen, die auf dem Bayes'schen Theorem basieren. Und was es von anderen KI-Modellen unterscheidet, ist, dass es von der Unabhängigkeit der Prädiktoren ausgeht. Es funktioniert, indem es die Wahrscheinlichkeit eines Objekts auf der Grundlage seiner Eintrittswahrscheinlichkeit vorhersagt. Naïve Bayes glänzt bei der Textklassifizierung und bewältigt mühelos hochdimensionale Datensätze.

Typen von Naïve Bayes Klassifikatoren

Es ist als eines der beliebtesten KI-Modelle bekannt und wird von Unternehmen intensiv genutzt. Schauen wir uns die verschiedenen Arten an, um das Verständnis zu verbessern.

• Multinomialer Naïve Bayes Klassifikator. Dieses Modell nutzt die erfassten Ereignishäufigkeiten aus einer Multinomialverteilung.
• Bernoulli Naïve Bayes Klassifikator. In diesem Zusammenhang beziehen sich Funktionen auf unabhängige binäre Variablen, die die Eingaben beschreiben.
• Gaußscher Naïve Bayes Klassifikator. Hier nutzt das KI-Modell kontinuierliche Werte für Prädiktoren anstelle von diskreten Werten.

Beispielhafte Anwendungsfälle

Hier sind einige Anwendungen des Naïve Bayes KI-Modells:

• Vorhersage in Echtzeit. Im Online-Handel kann es die Präferenzen der Kunden in Echtzeit auf der Grundlage ihres Surfverhaltens oder ihrer Kaufhistorie vorhersagen.
• Spam-Filterung. Das Modell nutzt Techniken zur Textklassifizierung, um zwischen legitimen und Spam-Nachrichten zu unterscheiden.

6. Logistische Regression

Unter den verschiedenen KI-Modellen sagt die logistische Regression kategorische Ergebnisse anhand unabhängiger Variablen voraus. Es wandelt die Ausgabe mithilfe der Sigmoid-Funktion in einen Wahrscheinlichkeitswert um, der von 0 bis 1 reicht. Es gibt mehrere Annahmen: Unabhängigkeit der Beobachtungen, ausreichende Stichprobengröße und das Fehlen von Ausreißern.

Beispielhafte Anwendungsfälle

Forscher vergleichen verschiedene KI-Modelle, um die beste Lösung für komplexe Probleme zu finden. Eines dieser Modelle ist die logistische Regression, die in verschiedenen Bereichen Anwendung findet. Lassen Sie uns einige Beispiele dafür untersuchen, wie Unternehmen dieses KI-Modell nutzen.

• Hotel buchen. Wenn es um Hotelbuchungsdienste geht, sind viele Funktionen eher kategorisch als numerisch. Alles, was dem Unternehmen zur Verfügung steht, sind zum Beispiel Ihr Start- und Zielort. Die logistische Regression ist für diese Situation gut geeignet. Unternehmen können Ihre Reisepläne vorhersagen, noch bevor Sie nach etwas suchen.
• Gaming. Gaming-Firmen verwenden logistische Regression, um die Ausrüstung vorzuschlagen, die Spielern gefallen könnte. Sie schauen sich an, wie Menschen Spiele spielen und nutzen diese Informationen, um Empfehlungen auszusprechen. Die Unternehmen berücksichtigen auch die Wünsche anderer Spieler und nutzen diese als Grundlage für ihre Vorschläge.

7. K-Nearest Neighbors

Das K-Nearest Neighbors (KNN)-Modell ist eines der beliebtesten KI-Modelle. Es klassifiziert Objekte auf der Grundlage der Klassen ihrer nahen Nachbarn. KNN misst die Ähnlichkeit, indem es den Abstand zwischen Punkten in einem Diagramm berechnet. Je näher die Punkte beieinander liegen, desto vergleichbarer sind sie. Der euklidische Abstand wird üblicherweise zur Berechnung der Entfernung verwendet.

Beispielhafte Anwendungsfälle

Das K-Nearest Neighbors (KNN)-Modell ist eines der verschiedenen KI-Modelle, die aufgrund ihrer nicht-parametrischen Natur in realen Szenarien weit verbreitet sind. Im Gegensatz zu anderen KI-Modellen macht KNN keine grundlegenden Annahmen über die Datenverteilung. Schauen wir uns einige reale Anwendungen dieses beliebten KI-Modells an.

• Mustererkennung. Verschiedene KI-Modelle wie K-Nearest Neighbors (KNN) helfen bei der Identifizierung handgeschriebener Zahlen auf Formularen oder Umschlägen. KNN ist besonders nützlich, wenn es schwierig oder kostspielig ist, beschriftete Daten zu erhalten.
• Gesundheitswesen. Verschiedene KI-Modelle wie K-Nearest Neighbors (KNN) helfen bei der Vorhersage von Prostatakrebs und Herzinfarkten. KNN analysiert die Genexpressionen, um die wahrscheinlichsten Ergebnisse zu ermitteln.

Fazit

Das sind die sieben verschiedenen KI-Modelle, die heutzutage in verschiedenen Branchen verwendet werden. Von linearer Regression, tiefen neuronalen Netzen bis hin zu Entscheidungsbäumen. Es gibt auch Random Forest, Naïve Bayes, Logistische Regression und K-Nearest Neighbors. Jedes KI-Modell hat seine eigene Art, Muster vorherzusagen und Objekte zu klassifizieren.

Unternehmen sollten die verschiedenen KI-Modelle kennen, denn sie können ihnen in vielerlei Hinsicht helfen. Eines davon ist, dass KI-Modelle die betriebliche Effizienz verbessern können. Sie können auch das Kundenerlebnis durch personalisierte Empfehlungen und maßgeschneiderte Interaktionen verbessern. Mit verschiedenen KI-Modellen können Unternehmen in dieser datengesteuerten Welt die Nase vorn haben und wachsen.