Vorhersagen mit künstlicher Intelligenz

Vorhersagen zu machen ist ein Anwendungsfall von Künstlicher Intelligenz.

KI-Vorhersagen haben in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen und spielen eine immer wichtigere Rolle in verschiedenen Bereichen wie beispielsweise Wirtschaft, Wissenschaft, und Medizin. Diese Technologie ermöglicht es uns, zukünftige Ereignisse oder Trends basierend auf vorhandenen Daten und Mustern vorherzusagen. Dabei kommen fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen zum Einsatz.

Die Fähigkeit, Vorhersagen zu treffen, eröffnet neue Möglichkeiten und hilft bei der Optimierung von Entscheidungen, der Verbesserung der Effizienz und der Gestaltung einer besseren Zukunft.

Um KI-Vorhersagen zu nutzen ist es nicht notwendig zu verstehen was die KI macht. Wie bei einem Auto reicht es aus zu wissen, wie man ein Auto fährt—es sei denn Sie wollen ein Auto selbst bauen.

Eine KI-Vorhersage ist eine Schätzung oder den Prognosevorgang, bei dem die KI-System versucht, zukünftige Ereignisse, Zustände oder Ergebnisse vorherzusagen. Dies geschieht auf der Grundlage von vorhandenen Daten und dem Einsatz von Algorithmen und maschinellen Lernverfahren.

Eine KI-Vorhersage kann verschiedene Formen annehmen, abhängig von der spezifischen Anwendung und dem zugrunde liegenden Modell. Ein KI-System kann beispielsweise versuchen, den zukünftigen Wert einer bestimmten Variable oder Eigenschaft vorherzusagen, wie z.B.

• den Aktienkurs,
• das Wetter,
• den Umsatz,
• den Krankheitsverlauf,
• die Erkrankung,
• die Zuverlässigkeit eines Schuldners,
• die Wahrscheinlichkeit eines Betruges,
• die Wahrscheinlichkeit, dass ein E-Mail Spam ist,
• ein Bild eine Katze oder einen Hund zeigt und
• vieles andere mehr

Wie gesagt: um KI-Vorhersagen zu nutzen ist es nicht notwendig zu verstehen was die KI macht. Dennoch soll in diesem Abschnitt ganz kurz und sehr vereinfacht dargestellt werden was die KI funktioniert.

Vielleicht sehen Sie dann auch einen Anwendungsfall für Ihren Bedarf.

Ausgangslage

Wenn es heiß wird schmeckt Eis besser

Ist man bereits viele Jahre im Geschäft so entwickelt man über die Zeit ein gutes Gefühl. Fehlt einem das Gefühl, so ist das weniger optimal. Gehen wir davon aus dem Eisdielenbesitzer fehlt dieses Gefühl: Was kann er also tun? Er könnte zum Beispiel die Verkaufszahlen aus den vorhergegangenen Jahren anschauen und daraus Schlüsse ziehen. Genau das macht eine KI auch.

Nehmen wir an, es gäbe eine Aufzeichnung über die Eis-Verkäufe im letzten Jahr. Aus Erfahrung ist bekannt, dass die Eisverkäufe zunehmen, wenn es wärmer wird. Also untersuchen wir die Verkäufe und die Temperatur am Mittag.

Abbildung 1: Eisverkäufe und Temperatur

Bei einem solchen Bild würde der Datenanalyst ein einfaches lineares Modell heranziehen, das heißt eine gerade Linie suchen, welche möglichst dicht an allen Verkaufszahlen vorbeiläuft.

Abbildung 2: Lineares Modell für Eisverkäufe und Temperatur

Das KI-System würde dann die Parameter dieser Linie bestimmen und könnte dann, wenn es die Temperatur weiß eine Vorhersage machen, mit wie vielen Verkäufen gerechnet werden kann. Ferner kann das KI-System dann auch vorhersagen zu wieviel Prozent eine Abweichung nach oben oder unten zu rechnen ist.

Natürlich ist ein KI-System keine zuverlässige Glaskugel—Überraschungen gibt es im Leben immer. Aber die KI liefert auf Grundlage der eingegebenen Daten eine mathematisch hinterlegte Vorhersage.

Wenn ein PC etwas gut kann, dann ist es einfache Aufgaben sehr schnell und ohne Murren zu berechnen. Es fällt ihm deshalb nicht schwer zeitaufwendige Berechnungen für uns zu übernehmen, wenn er die passenden Daten dafür hat um beispielsweise die Datenmodelle für die verschiedenen Eissorten zu berechnen.

Abbildung 3: Lineares Modell für Vanille-, Schoko- und Kiwi-Eis

Während der Arbeit gibt es kein Eis

So gerne wir alle Eis essen. Unter der Woche, während der Arbeitszeit und der Schule wird es schwierig sich mit Eis einzudecken. Dementsprechend ist das Hauptgeschäft am Wochenende.

Abbildung 4: Verkaufszahlen nach Wochentagen aufgeschlüsselt

Auch hier kann die KI eine mathematische Funktion auf Grundlage der historischen Daten bestimmen.

Abbildung 5: Wochentags-Modell

Durch die Hinzunahme der Wochentage bildet sich die Künstliche Intelligenz ein Modell in drei Dimensionen.

Abbildung 6: 3D Modell zur Vorhersage der Verkaufszahlen

Während das Eisverkäufe-/Temperatur-Modell vielleicht noch mit etwas Fleißarbeit mit Papier und Bleistift oder mit Excel von Hand berechnet werden kann, wird es nun schon recht zeitintensiv sich seine Verkaufszahlen auf diese Art und Weise aufzubereiten.

Im Sommer schmeckt Eis noch besser

Im Sommer, speziell in den Schulferien udn Urlaubszeit, steigen die Verkäufe noch mehr an, oft auch unabhängig von den Umgebungstemperaturen.

Abbildung 7: Verkaufszahlen im Jahresverlauf

Auch hier kann die KI eine mathematische Funktion auf Grundlage der historischen Daten bestimmen und so genauere Vorhersagen treffen.

Durch die Hinzunahme des Jahresverlaufes bildet sich die KI dann ein vierdimensionales Modell, das sich der Mensch so nicht mehr richtig vorstellen kann. Für eine KI stellt das kein Problem dar. Was mit zwei oder drei Dimensionen mathematisch funktioniert, funktioniert auch mit vier, fünf oder noch mehr Dimensionen.

Was eine Eisdiele mit diesen Daten machen kann

Die Nutzung von KI-Vorhersagen hat in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung gewonnen. Künstliche Intelligenz ermöglicht es, wie am Beispiel der Eisdiele exemplarisch gezeigt, komplexe Datenmuster zu analysieren und zukünftige Ereignisse vorherzusagen.

Aber auch in anderen Bereichen und Branchen bieten KI-Vorhersagen viele Vorteile:

Vorteil 1: Optimierung von Geschäftsprozessen

KI-Vorhersagen können Unternehmen dabei helfen ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Durch die Analyse großer Datenmengen und die Identifizierung von Mustern und Trends können Effizienzsteigerungen erzielt werden. Vorhersagen können beispielsweise dabei unterstützen, die Nachfrage nach Produkten und Dienstleistungen besser zu prognostizieren und somit die Lagerhaltung und Produktionsplanung zu optimieren.

Vorteil 2: Verbesserung der Kundenbetreuung:

KI-Vorhersagen ermöglichen es Unternehmen, Kundenverhalten und -präferenzen besser zu verstehen. Auf dieser Grundlage können personalisierte Empfehlungen und maßgeschneiderte Angebote bereitgestellt werden. Kunden können somit ein optimiertes Kundenerlebnis genießen, was zu höherer Kundenzufriedenheit und Kundenbindung führt.

Vorteil 3: Risikomanagement

KI-Vorhersagen spielen auch eine wichtige Rolle im Risikomanagement. Durch die Analyse historischer Daten und die Identifizierung von Risikofaktoren können Unternehmen potenzielle Risiken frühzeitig erkennen und entsprechende Maßnahmen ergreifen. Dies gilt insbesondere für Finanzinstitute, Versicherungen und den Bereich der Cyber-Sicherheit.

Vorteil 4: Medizinische Diagnosen und Behandlungspläne

In der Medizin kann KI bei der Diagnosestellung und der Entwicklung von individuellen Behandlungsplänen unterstützen. Durch die Analyse von Patientendaten und medizinischen Informationen können KI-Systeme potenzielle Krankheitsmuster erkennen und Ärzte bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Dies kann zu einer verbesserten Genauigkeit und Effektivität von Diagnosen und Behandlungen führen.

Vorteil 5: Verkehrsprognosen

KI-Vorhersagen können auch im Verkehrssektor eingesetzt werden, um Verkehrsflüsse vorherzusagen und Staus zu vermeiden. Durch die Analyse von Echtzeit-Daten können KI-Systeme präzise Vorhersagen über Verkehrsaufkommen, Reisezeiten und Engpässe liefern. Dies ermöglicht es Verkehrsteilnehmern, ihre Routen entsprechend anzupassen und den Verkehr effizienter zu bewältigen.

Bei der Durchführung von KI-Vorhersagen gibt es verschiedene Faktoren, die den Erfolg beeinflussen können.

Erfolgsfaktor: Datenqualität

Die Qualität der verwendeten Trainingsdaten ist von entscheidender Bedeutung. Um genaue Vorhersagen treffen zu können, müssen die Daten präzise, vollständig und zuverlässig sein.

Erfolgsfaktor: Auswahl der Merkmale

Die Wahl der richtigen Merkmale oder Variablen, die für die Vorhersagen relevant sind, ist ein kritischer Schritt. Eine sorgfältige Auswahl führt zu besseren Vorhersageergebnissen.

Erfolgsfaktor: Auswahl des Modells

Die Auswahl des richtigen Modells, das die Daten am besten repräsentiert und die beste Vorhersageleistung erbringt, ist von großer Bedeutung. Verschiedene Modelle haben unterschiedliche Stärken und Schwächen.

Erfolgsfaktor: Trainingsdatenmenge

Die Menge der verfügbaren Trainingsdaten kann einen erheblichen Einfluss auf die Qualität der Vorhersagen haben. Je mehr Daten für das Training verwendet werden können, desto besser können die Modelle lernen.

Erfolgsfaktor: Bewertung und Optimierung

Die kontinuierliche Bewertung und Optimierung der Vorhersagemodelle sind entscheidend, um ihre Leistungsfähigkeit zu verbessern. Es ist wichtig, die Vorhersagen regelmäßig zu überprüfen und die Modelle bei Bedarf anzupassen.

Um qualitativ hochwertige KI-Vorhersagen zu erstellen, gibt es bewährte Vorgehensweisen, die befolgt werden sollten.

Best Practices: Datenbereinigung

Eine gründliche Bereinigung der Daten ist entscheidend, um Rauschen, Ausreißer und fehlerhafte Daten zu beseitigen, die die Vorhersagen beeinflussen könnten.

Best Practices: Feature Engineering

Durch die Kombination und Transformation vorhandener Merkmale können neue, aussagekräftigere Features erstellt werden. Dies kann zu einer verbesserten Modellleistung führen.

Best Practices: Validierung und Testen

Es ist wichtig, die Vorhersagemodelle auf unabhängigen Datensätzen zu validieren und zu testen, um sicherzustellen, dass sie allgemein gültig sind und nicht überangepasst werden.

Best Practices: Ensembles und Kombination von Modellen

Durch die Kombination mehrerer Vorhersagemodelle können bessere Ergebnisse erzielt werden. Ensemble-Techniken wie Bagging oder Boosting können eingesetzt werden, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

Best Practices: Überwachung und Aktualisierung

KI-Vorhersagen sollten regelmäßig überwacht werden, um sicherzustellen, dass sie aktuell und relevant bleiben. Bei Bedarf sollten die Modelle aktualisiert und angepasst werden, um veränderte Bedingungen oder neue Daten zu berücksichtigen.