{"id":9139,"date":"2022-03-01T10:06:00","date_gmt":"2022-03-01T09:06:00","guid":{"rendered":"https:\/\/laigo.ai\/?p=9139"},"modified":"2025-08-17T09:52:44","modified_gmt":"2025-08-17T07:52:44","slug":"rpa-icr-deep-learning-machine-learning-what-is-that","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laigo.ai\/de\/blog\/rpa-icr-deep-learning-machine-learning-what-is-that\/","title":{"rendered":"RPA, ICR, Deep Learning, Machine Learning: Was ist das?"},"content":{"rendered":"
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Mit technologischen Innovationen kommen auch neue Begriffe und Abk\u00fcrzungen in unseren Wortschatz. Das gilt auch f\u00fcr die k\u00fcnstliche Intelligenz. Gerade in diesem Bereich gibt es besonders viele Begriffe, um alle neuen KI-Lernmethoden und -Technologien so klar wie m\u00f6glich zu beschreiben und voneinander zu unterscheiden. Beginnen wir mit den im Titel erw\u00e4hnten Lernmethoden.

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Machine Learning<\/strong><\/h2>

Maschinelles Lernen ist der Oberbegriff f\u00fcr KI-Lernmethoden. ML ist in der Regel eine Software, die nicht explizit implementiert wird, sondern selbstst\u00e4ndig Muster lernt. Daher muss das Lernen extern ausgel\u00f6st werden. Dies kann auf verschiedene Weise geschehen, wobei zwei Gruppen unterschieden werden k\u00f6nnen: Zum einen gibt es Lernverfahren, denen vom Menschen eine Form von Regeln f\u00fcr die Verarbeitung vorgegeben wird, wie beispielsweise Algorithmen. Zu diesen Lernmethoden geh\u00f6ren das \u00fcberwachte Lernen und das un\u00fcberwachte Lernen sowie die Mischform des teilweise \u00fcberwachten Lernens. Dar\u00fcber hinaus werden das verst\u00e4rkende Lernen und das aktive Lernen durch vordefinierte Algorithmen gesteuert. Die Methoden unterscheiden sich darin, ob und inwieweit die Daten von Menschen vorbereitet und klassifiziert, also \u201ebeschriftet\u201d, werden m\u00fcssen, ob und inwieweit die Methoden trainiert werden m\u00fcssen und welche Algorithmen verwendet werden.

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Deep Learning<\/strong><\/h2>

Auf der anderen Seite gibt es Deep Learning. Anstelle von vordefinierten Algorithmen verwendet es sogenannte neuronale Netze. Neuronen sind die Knotenpunkte f\u00fcr den Empfang, die Ver\u00e4nderung und die Weitergabe von Informationen von anderen Knotenpunkten. In dieser Hinsicht ahmt Deep Learning das menschliche Gehirn nach. Das Lernen, die Entscheidungsfindung und die \u00dcberarbeitung von Entscheidungen basieren auf der wiederholten Verkn\u00fcpfung von Informationen \u00fcber mehrere Schichten hinweg. Menschen liefern die Eingaben in Form von enorm gro\u00dfen Datenmengen, greifen aber ansonsten nicht ein. Der Mensch hat keinen Einfluss auf den Lernprozess und kann die Muster, nach denen das System eine Entscheidung trifft, nicht nachvollziehen. Deep Learning wird in sehr komplexen Anwendungen eingesetzt, darunter Spracherkennung in Sprachassistenten, Handschrifterkennung und autonomes Fahren.

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ICR<\/strong><\/h2>

ICR (Intelligent Character Recognition) und RPA (Robotic Process Automation) sind keine Lernmethoden, sondern Technologien, die KI-Lernmethoden f\u00fcr bestimmte Probleme anwenden.

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O<\/strong>CR<\/strong><\/h2>

OCR (Optical Character Recognition) ist uns als Texterkennung bekannt. Damit lassen sich Informationen aus Bildern, wie beispielsweise gescannten Papierdokumenten oder PDFs, lesen und in digital verarbeitbare Dateien umwandeln. ICR ist eine Art OCR 4.0: Es kann auch Handschriften erkennen. Um gute Ergebnisse zu erzielen, arbeitet sie mit linguistischen und statistischen Methoden, vergleicht mit W\u00f6rterb\u00fcchern und gespeicherten Referenzmustern, nutzt semantische Zusammenh\u00e4nge und korrigiert Ergebnisse, um sie an den Kontext anzupassen. Deep Learning liefert bessere Ergebnisse als die meisten anderen Lernmethoden. ICR wird beispielsweise bei der Erkennung handgeschriebener Adressen auf Briefen oder Eintr\u00e4gen in Formularen eingesetzt und unterst\u00fctzt so die intelligente Dokumentenverarbeitung.

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RPA<\/strong><\/h2>

Robotergest\u00fctzte Prozessautomatisierung klingt ein bisschen nach Industrie und Fertigungshalle, und das ist gar nicht so weit hergeholt. Schlie\u00dflich \u00fcbernehmen Roboter dort schon seit geraumer Zeit strukturierte, repetitive Arbeiten. Inzwischen wurde die Technologie, mit der sich Gesch\u00e4ftsprozesse automatisieren lassen, auch auf andere Arbeitsbereiche \u00fcbertragen. Als programmierbare Software-Bots halten die Roboter Einzug ins B\u00fcro. Mit Hilfe von KI lernen sie, computerbasierte Prozesse \u00e4hnlich wie Menschen auszuf\u00fchren. Wie Menschen melden sie sich bei Anwendungen an, geben Daten ein, erledigen Aufgaben, kopieren Daten f\u00fcr bestimmte Aufgaben aus anderen Anwendungen usw. Das pr\u00e4destiniert sie f\u00fcr langweilige, zeitaufw\u00e4ndige und fehleranf\u00e4llige Routineaufgaben, beispielsweise in der Buchhaltung, im Dokumentenmanagement und im Kundenservice. Das Einzige, was dabei sichergestellt sein muss, ist, dass es sich um standardisierte Prozesse mit festen Regeln und jedes Mal gleichen Abl\u00e4ufen handelt. Dabei kann RPA durch andere Technologien wie OCR und ICR unterst\u00fctzt werden, wodurch mehr Inhalte aus den Dokumenten extrahiert werden k\u00f6nnen, die in Form von Daten in andere Prozesse implementiert werden k\u00f6nnen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Along with technological innovations, new terms and abbreviations joins our vocabulary. The same applies to Artificial intelligence. Especially in this area a particularly large number of terms exist for describing and distinguishing all the new AI learning methods and technologies from one another as clearly as possible. Let’s start with the learning methods mentioned in […]<\/p>","protected":false},"author":7,"featured_media":18574,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"footnotes":""},"categories":[46],"tags":[],"class_list":["post-9139","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-definition"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9139","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9139"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9139\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/18574"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9139"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9139"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9139"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}