DATA SCIENCE

DATA SCIENCE
IN
REAL ESTATE

Machine/Deep Learning
ist die derzeit einzig technisch machbare Vorstufe der
Künstlichen Intelligenz (KI).

Sie ist Teilgebiet der Informatik und beschäftigt sich mit der Abbildung eines optimalen Verhaltens durch Informations Technologie.

Interessantes

Man muss wissen: Bis dato gibt es (noch) keine echte Künstliche Intelligenz. Viele Erwartungen der frühen Jahre kann diese Technologie bisher (noch) nicht erfüllen, daher berichten Medien über erste Durchbrüche wie ChatGPT ("Chatbot Generative Pre-trained Transformer"), dafür mögliche neue Einsatzgebiete und imaginäre Gefahrenpotenziale.

Wir wissen zudem alle: Es gibt keine Intelligenz ohne Lernen. Das gilt selbstredend auch für Machine/Deep Learning/ChatGBT etc., die Vorbereitung auf echte Künstliche Intelligenz. Beim wirtschaftlich nützlichen Machine/Deep Learning handelt es sich um die Fähigkeit, ein gewünschtes Modell auf Basis von Daten automatisiert zu erlernen - und zu optimieren.

Drei Faktoren sind für den unaufhaltsamen Siegeszug der Künstlichen Intelligenz bei Immobilien verantwortlich: schnelle Analysen (Data Science), sichere Speicherkapazitäten (Crypto Mining) und eine ständig höhere Rechenleistung (Quantencomputing).

Das ermöglicht uns, Verfahren und Abläufe in immer komplexeren Konfigurationen einzusetzen.

Experten unterscheiden bei KI zwischen dem Versuch einer Nachahmung menschlicher Intelligenz oder intelligente Entscheidungen für spezielle Teilbereiche selbstständig zu treffen, etwa für die Automatisierung von komplexen Prozessen.

Ersteres liegt derzeit (noch) außerhalb der aktuellen technischen Möglichkeiten. Ungelöste fundamentale Probleme sorgen dafür, dass KI auf absehbare Zeit ein Gedankenspiel für Theoretiker bleibt - auch wenn man medial auch gerne anderes suggeriert.

Zweiteres bietet Ihnen SCIODAT aber bereits heute mit DATA SCIENCE aktuell an.

Machine/Deep Learning ist die Vorstufe einer tatsächlichen Künstlichen Intelligenz

Dienstleistung

Maschine/Deep Lerning
Modeling

Modelle für Maschine/Deep Learning nach Maß für Sie programmieren, trainieren und bereitstellen.

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Maschine/Deep Learning
Profiling

Bessere Qualität und Performance Ihrer Anwendung mit Machine/Deep Learning anstreben, um sicherzustellen, dass alles reibungslos läuft.

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Maschine/Deep Learning
Forecasting

Mit einem Machine/Deep Learning Prognosemodell Ihre Anwendung entscheidend optimieren.

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Vorgehensweise

Machine/Deep Learning gibt es als "überwachtes", "unüberwachtes" und "verstärktes" Lernen

Überwachtes Lernen bedeutet, dass Experten dem Verfahren für jeden Trainingsabschnitt jeweils exakt vorgeben, was für ein Zwischenergebnis und drüber hinaus welches Zielergebnis erwartet wird. Dafür werden große Trainingsdatenmengen benötigt, um zu verbesserten Resuldaten zu kommen.

Beim unüberwachten Lernen analysiert das System alle bereits vorhandene Daten hinsichtlich ihrer bisherigen Ablauf-/Ergebnis-Ähnlichkeit, ohne dass Experten korrigierend eingreifen. So entsteht ein mit dem vorhandenen Potential bestmögliches Endergebnis.

Beim verstärkten Lernen fassen Fachleute im Vorfeld alle Fakten und Verfahrensergebnisse für das Modeling zusammen, auch jene, die bereits mit direktem Feedback auf vohersehbare und unvorhersehbare Ereignisse reagiert hatten. Daraus ergeben sich reale logische Abläufe und es entstehen z.B. schier unübertreffliche Handlungsvorgaben für Spiele wie Schach, Go oder ähnlich komplexe Anforderungen.

Unabhängig vom gewählten Verfahren kann ein Machine/Deep Learning-Modell komplizierte Zusammenhänge erkennen und automatisch neue Erkenntnisse daraus assoziieren.

Aus dieser künstlich intelligenten Fähigkeit entsteht ein breites Spektrum an Einsatzmöglichkeiten

Machine Learning: Beispielsweise Frühwarnsysteme im Maschinen- oder Anlagenbau, bei denen das System lernt, die Mechanismen, die zum Ausfall von Maschinen führen, frühzeitig zu deuten. Sowie eine kontinuierliche qualitätsüberprüfende Ablauf-Überwachung und -Steuerung während eines Herstellungsprozesses und dabei selbstständig relevante Positionen und Einstellungen auswählen kann. Aus der richtigen Kombination des bereits Vorhandenen entsteht zusammen mit Ihren Spezialisten die jeweils bestmögliche technisch-intelligente Lösung.

Deep Learning: Entscheider verlassen sich bei ihren wichtigen Vorhaben in der Regel auf Berater und Experten. Diese lesen und bewerten erfahrungsgemäß aktuelle Berichte, Tabellen, Analysen etc. Es ist für einzelne Personen oder Teams aber schier unmöglich, alle objektiv benötigten Informationsquellen im Blick zu behalten und das Wissen über die Zusammenhänge dann auch noch passend abrufen zu können.

Auf Machine/Deep Learning basierende Wissensdatenbanken von SCIODAT ermöglichen beispielsweise, relevante Daten kontinuierlich zu crawlen/speichern. Diese Big Data zu analysieren und die Inhalte bei Bedarf in Form einer natürlichen Sprachausgabe zur Verfügung zu stellen.

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