Datenwissenschaften: KI bei sensXPERT
In einer Welt des technologischen Fortschritts sind Datenwissenschaften, künstliche Intelligenz (KI) und Maschinenlernen (ML) zu alltäglichen Begriffen geworden, die aber häufig synonym verwendet werden. Im zweiten Teil unserer Serie über KI bei sensXPERT werden wir uns mit Datenwissenschaften als einem wichtigen Mitspieler von KI und ML beschäftigen.
Im ersten Teil unserer Serie haben wir uns mit künstlicher Intelligenz und Maschinenlernen beschäftigt und den Unterschied zwischen den Begriffen erörtert. Das multidisziplinäre Gebiet der Datenwissenschaften ist von zentraler Bedeutung für die Bereitstellung von Daten und Analysewerkzeugen, mit denen KI-Algorithmen, -Modelle und -Systeme kontinuierlich weiterentwickelt werden.
Dieser Artikel taucht in die Welt der Datenwissenschaften ein, untersucht die verschiedenen Techniken und geht auf die Bedeutung der Datenwissenschaften für die Kunststoffindustrie ein. Wir werden auch die Bedeutung der Datenwissenschaften im Zusammenhang mit KI und Maschinenlernen behandeln.
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Was sind Datenwissenschaften?
Die Datenwissenschaften lassen sich bis in die 1960er Jahre zurückverfolgen und werden oft als eine Verbindung von Statistik und Informatik angesehen. Dieser Bereich entstand, nachdem Statistiker erstmals Computer für die Datenanalyse eingesetzt hatten.
Was genau sind also Datenwissenschaften?
Datenwissenschaften sind ein Bereich, der darauf abzielt, Daten mithilfe verschiedener Methoden und Techniken zu extrahieren, zu analysieren und zu interpretieren, um daraus verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Dies ist von Vorteil, wenn es darum geht, komplexe Sachverhalte zu verstehen und datengestützte Entscheidungen zu treffen, Ergebnisse zu präsentieren und Daten zu veranschaulichen.
Doch erst im 21. Jahrhundert erlangte das multidisziplinäre Gebiet durch den Aufstieg von Big Data und Deep Learning große Popularität und Bedeutung.
Datenwissenschaften versus Big Data …
Die beiden Begriffe werden zwar oft verwechselt, sind aber nicht austauschbar. Big Data umfasst enorme Mengen an komplexen Daten. Aufgrund des Umfangs und der Komplexität dieser Daten sind spezielle Tools und Technologien für ihre Speicherung, Verarbeitung und Analyse erforderlich.
Bei den Datenwissenschaften hingegen geht es um die Untersuchung und Analyse von Daten. Maschinenlernen ist eine der verschiedenen Methoden und Techniken, die in den Datenwissenschaften eingesetzt werden.
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Die Bedeutung des Maschinenlernens
Unser letzter Artikel hat erklärt, wie das Maschinenlernen es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen und ihre Intelligenz zu entwickeln. Wir haben außerdem drei gängige ML-Ansätze behandelt: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen.
Das Maschinenlernen kann generell als Schnittstelle zwischen den Datenwissenschaften und der künstlichen Intelligenz betrachtet werden.
- Dank der KI können Maschinen die kognitiven Fähigkeiten von Menschen nachahmen.
- Im Bereich der künstlichen Intelligenz ermöglicht das Maschinenlernen, dass Maschinen kontinuierlich aus Daten lernen.
Das Maschinenlernen integriert dabei die Maschine und die Datenwissenschaften, wobei erstere die letzteren benötigt, um kontinuierlich aus den Daten zu lernen. Auf der anderen Seite nutzen die Datenwissenschaften das Maschinenlernen, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und mit Hilfe von Prognosemodellen Muster oder Trends aufzudecken.
Techniken
Neben dem Maschinenlernen als Methode in den Datenwissenschaften gibt es noch verschiedene Techniken, die erwähnenswert sind.
Datenexploration
Bevor sie sich für die beste Methode oder Technik zur Analyse entscheiden, führen Datenwissenschaftler in der Regel eine Datenexploration durch. Ziel ist es, mit Hilfe verschiedener Visualisierungstools Probleme, Zusammenhänge und Muster in den Daten aufzudecken und dabei die entsprechende Methode oder Technik zur Analyse zu wählen.
Vorausschauende Analyse
Bei der vorausschauenden Analyse werden Datensätze analysiert, um auf der Grundlage von zuvor identifizierten Mustern Prognosen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu erstellen. Maschinenlernen ist ein Beispiel für eine Technik, die für vorausschauende Analysen eingesetzt wird. Zu den weiteren Methoden der vorausschauenden Analyse gehören:
Lineare / nichtlineare Regression
Die Lineare und nichtlineare Regression sind zwei verschiedene Ansätze, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu modellieren. Sie unterscheiden sich durch ihre mathematischen Eigenschaften und numerische Komplexität.
Eine Best-Fit-Linie ist z. B. ein lineares Modell. Polynomische Anpassungen können jedoch auch als lineare Modelle betrachtet werden. Die lineare Eigenschaft, die die lineare Regression auszeichnet, ist lediglich eine mathematische Eigenschaft, die nichts mit der Interpretation oder der Form der Regression zu tun hat.
Dagegen beschreibt die nichtlineare Regression alle Regressionsmodelle, die nicht linear sind. Neuronale Netze und Entscheidungsbäume sind zum Beispiel nichtlineare Modelle. Diese Arten von Regressionsmodellen sind normalerweise in der Lage, komplexere Zusammenhänge zu bewerten und werden verwendet, wenn lineare Modelle nicht ausreichen, um wichtige Trends und Zusammenhänge in den Daten zu erfassen.
Klassifizierung
Die Klassifizierung beschreibt den Prozess der Zuordnung von Daten zu vordefinierten Kategorien nach bestimmten Kriterien. Die Kriterien und Muster für die Zuordnung von Daten werden aus historischen (kategorialen) Daten abgeleitet und können anschließend für die Klassifizierung neuer Daten verwendet werden. Dieses Verfahren wird häufig beim Maschinenlernen angewandt. Ein typisches Beispiel für einen Klassifizierungsalgorithmus sind Support Vector Machines.
Optimale Kontrolle durch Maschinenlernen
Neben der vorausschauenden Analyse, die eine Vorhersage über ein zukünftiges Ergebnis ermöglicht, bietet das Maschinenlernen Empfehlungen für die geeignetste oder vorteilhafteste Vorgehensweise in einer bestimmten Situation.
Datenwissenschaften in der Kunststoffindustrie
Wie in unserem vorherigen Artikel erläutert, wird das Maschinenlernen in der Kunststoffindustrie beispielsweise bei der Prozesssteuerung eingesetzt. Insbesondere bei der Vorhersage von Prozessergebnissen führt die Kombination von Maschinenlernen und Datenwissenschaften zu präzisen datenbasierten Erkenntnissen und kann zur allgemeinen Prozessoptimierung beitragen.
Wir werden darauf in unserem letzten Artikel über KI bei sensXPERT genauer eingehen. Bleiben Sie dran und erfahren Sie alles über die Nutzung von Maschinenlernen bei sensXPERT zur Optimierung von Fertigungsprozessen.
