Künstliche Intelligenz

KI und regelbasierte Softwareentwicklung verbinden Automatisierung mit Intelligenz: Von klar definierten Abläufen bis hin zu selbstlernenden Systemen – für effizientere Prozesse und innovative Lösungen.

Der hybride Ansatz

Um komplexe Muster oder Zusammenhänge zu erkennen kann sich der Einsatz von Maschine Learning anbieten. Die KI lernt dann auf Basis historischer Daten, Vorhersagen zu machen. Verwendbar beispielsweise für Regression und Clustering.

Je nach Aufgabenstellung und Ziel sind weiterhin regelbasierte Systeme Mittel der Wahl. Gegenüber einer ML bieten Sie den Vorteil, dass der Software Code bewertbar und prüfbar ist und die Ergebnisse reproduzierbar und nachvollziehbar sind.

KI richtig einsetzten: Passende Anwendungsfälle finden.

Regelbasierte Systeme

Regelbasierte Systeme eignen sich ideal für klar definierte Prozesse, die auch komplexe Berechnungen beinhalten können.

Lösungen werden dabei anhand festgelegter Regeln und Abhängigkeiten getroffen, beispielsweise basierend auf physikalischen Gesetzen, Materialeigenschaften oder den Regeln Ihres Unternehmens.

Diese Systeme sind unabhängig von Daten, da sie keine Trainingsdaten benötigen. Zudem bieten sie Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Sicherheit, da gleiche Eingaben stets zu identischen Ergebnissen führen.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ermöglicht es Modellen, Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu fällen. Diese Entscheidungen basieren auf der Analyse von Daten und der Identifikation relevanter Muster.

ML-Modelle sind datenabhängig, da sie durch Trainingsdaten erstellt und kontinuierlich optimiert werden. Ihre Ergebnisse beruhen auf Wahrscheinlichkeiten, was sie besonders flexibel, aber auch abhängig von der Qualität und Menge der verwendeten Daten macht.

Lernmethoden für ML

Die Wahl der Lernmethode im maschinellen Lernen hängt von den verfügbaren Daten, den Projektzielen und den spezifischen Anforderungen ab. Während überwachte und unüberwachte Lernmethoden am häufigsten eingesetzt werden, kommen spezialisierte Ansätze wie Verstärkungslernen oder Transferlernen bei komplexeren Aufgaben zum Einsatz.

In unserem Umfeld hat sich insbesondere das überwachte Lernen als besonders effektiv erwiesen.

RAG (Rule-Augmented Generation)

Das Regelbasierte Ansatz-Gemisch (RAG) verbindet die Präzision von regelbasierten Systemen mit der Flexibilität und Kreativität des maschinellen Lernens (ML). Dadurch entstehen Ergebnisse, die sowohl kontrollierbar als auch qualitativ hochwertig sind.

Diese Methode wird häufig eingesetzt, um generative Trasformer-Modelle wie GPT mit spezifischen Geschäftsregeln, Datenbanken oder Algorithmen zu erweitern und zu verfeinern.