Machine Learning

»Machen Sie mehr aus Ihren Daten!«

Die Grundlage für unser Motto sind maschinelles Lernen, Data Mining und Wissensentdeckung. Mächtige Algorithmen sind nötig, um Big Data zu verstehen, darin neue Information zu entdecken und den Rückspiegel der historischen Daten in Voraussagen und Vorschläge umzudrehen. Da wo Standardlösungen an den neuen Herausforderungen von Big Data scheitern, entwickeln wir smartere und schnellere Ansätze zum maschinellen Lernen aus komplexen Daten für komplexe Fragestellungen. Gleichzeitig berücksichtigen wir Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und Haftungsaspekte.

Technologien und Methoden

Maschinelles Lernen für smarte Systeme

Maschinelle Lernverfahren treiben die smarten Systeme von morgen an, adaptieren sie an neue Situationen und machen sie verständlicher. Ob in Produktionsanlagen, Geschäftsprozessen oder im Netz, maschinelles Lernen muss tief in komplexe Systeme eingebettet sein, mit heterogenen und schnell veränderlichen Datenlagen umgehen und Ergebnisse liefern, die nahtlos weiterverarbeitet werden können.

Beispiele:

  • Mustererkennung für betrügerische Transaktionen und Entscheidungsunterstützung
  • Erkennung komplexer Ereignisse in Zeitreihen aus Sensordaten für die Fabriken der Zukunft
  • Data Miningin Big-Data-Architekturen und auf Datenströmen
     

Data Mining in komplexen Daten

In echten Anwendungen müssen bei der Modellierung oft unterschiedliche Abhängigkeiten berücksichtigt werden: Freunde in sozialen Netzwerken, der Güterfluss auf der Straße in Logistikketten, Flugrouten und Fahrstrecken, oder biologische Prozesse im menschlichen Körper. Das sind nur einige Beispiele von Daten, die sich am besten als Graphen darstellen lassen. Da sie im Vergleich zu Tabellendaten sehr viel komplexer sind, ist das Data Mining in Graphen und anderen hochstrukturierten Objekten sehr viel anspruchsvoller. Wir forschen an effizienten Methoden um Wissen aus Graphen und vernetzten Daten zu extrahieren.

Interview »Machine Learning«

Prof. Stefan Wrobel, Institutsleiter Fraunhofer IAIS, antwortet auf die wichtigsten Fragen zum Thema Maschinelles Lernen und wie Unternehmen davon profitieren können.