Industrie 5.0

Aus Erfahrung lernen

Meta Learning

Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) kommen in nicht nur in Deutschland nun in vielen Branchen in der Praxis an. Viele Unternehmen haben bereits Machine-Learning-Anwendungen im Einsatz oder planen, diese zu implementieren.

Aktuell sehen Unternehmen die KI als eine skalierbare Methode, um spürbare Mehrwerte aus bisher kaum genutzten oder nicht verknüpften Daten zu generieren. Doch gerade die neuen Technologien entwickeln sich stetig weiter. Derzeit wird zum Beispiel das Meta-Learning in vielen Entwicklungen gern eingesetzt.

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Meta Learning

Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) kommen in deutschen Unternehmen, in vielen Branchen langsam an. Viele Unternehmen haben bereits Machine-Learning-Anwendungen im Einsatz hält oder habe Pläne diese zu implementieren.

Aktuell sehen Unternehmen die KI als eine skalierbare Methode, um essenzielle Mehrwerte aus Daten zu erzeugen. Doch auch diese Technologien entwickeln sich stetig weiter. Derzeit kommt zum Beispiel das Meta Learning in vielen Entwicklungen mitunter vor.

Meta Learning

Ein herkömmlicher Algorithmus ist dazu erstellt, eine bestimmte Aufgabe zu lösen. Das Meta-Learning, so wie es auch bei LIS Solutions angewandt wird, hat zum Ziel, den Algorithmus durch eigenständiges Lernen sowie das Zurückgreifen auf Erfahrungen zu optimieren.

Wenn ein Algorithmus lernt, liegt dieser Technik eine systematische Beobachtung zugrunde. Beim Meta-Learning oder dem „Lernen zu lernen“ geht es darum zu erkennen und zu adaptieren, wie verschiedene Ansätze des Maschinellen Lernens bei einer Vielzahl von bereits erledigten Lernaufgaben funktioniert haben. Aus dieser Erfahrung bzw. aus den Metadaten soll das System lernen, neue Aufgaben viel schneller zu lösen.

Dadurch wird nicht nur das Design von maschinellen Lern-Pipelines oder neuronalen Architekturen dramatisch beschleunigt und verbessert, sondern es erlaubt auch, handgefertigte Algorithmen durch neue Ansätze zu ersetzen, die datengesteuert gelernt werden. Mit dem vermehrten Aufkommen von Technologien wie des Meta-Learning wird die KI zudem auch weniger datenintensiv.