KI und HR: Künstliche Intelligenz im Personalwesen / 1.2 Maschinelles Lernen

Alex Worobjow

Das Verfahren, das für die Durchbrüche und die weiter fortschreitende Verbreitung von KI-Systemen verantwortlich ist, heißt maschinelles Lernen, ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Das maschinelle Lernen ist ein Verfahren, bei dem der Computer durch mathematische Methoden in die Lage versetzt wird, quasi "selbst" Zusammenhänge und Strukturen in Daten zu erkennen, ohne dass diese vorher im Einzelnen programmiert werden müssen. Der Computer kann so auch mit Daten umgehen, die er vorher noch nicht gesehen hat.

Bei maschinellem Lernen wird ein Computer mit immensen Datenmengen "trainiert", die ihm die Möglichkeit geben, zu "lernen", wie man eine bestimmte Aufgabe ausführt.

Praxis-Beispiel

Texterkennung

Der Computer wertet 1.000 unterschiedliche Digitale, bekannte Fotos der handgeschriebenen Zahl "4" aus und "lernt" hierbei, welche Anordnungen von Pixeln alle weitgehend gemeinsam haben. "Lernen" heißt: Die KI passt die Formeln, mit denen sie arbeitet, so lange an, bis die Ergebnisse der Formeln das erwartete Ergebnis liefern. Legt man der KI nun eine unbekannte neue handschriftliche "4" vor, kann sie Wahrscheinlichkeiten ausgeben: 84 %, dass es eine "4" ist, 16 %, dass es eine "9" ist usw.

Vergleicht eine Software hingegen einfach gescannte Druckbuchstaben einer bestimmten Schriftart mit einer statischen Datenbank, handelt es sich nicht um KI oder maschinelles Lernen.

Das selbstlernende Element ist der entscheidende Unterschied zu gewöhnlichen (sog. deterministischen) Softwareanwendungen. Letztere bestehen aus Algorithmen, also einer Vielzahl von vordefinierten starren Anweisungen oder Funktionen. KI-basierte Anwendungen bestehen zwar auch aus Algorithmen als kleinste Einheit. Ihre Parameter passen sich allerdings an die Trainingsdaten an – daher "selbstlernend".

Hinweis

K...

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