RPA, ICR, DEEP LEARNING, MACHINE LEARNING: WAS IST DAS?

RPA, ICR, DEEP LEARNING, MACHINE LEARNING.

WAS IST DAS?

Sabine Fach

20. März 2022

Begrifflichkeiten, Definitionen

Zusammen mit technologischen Neuerungen schwappt meist eine Woge neuer Begriffe und Abkürzungen auf Deutsch und Englisch in unseren Wortschatz. Das ist auch bei Künstlicher Intelligenz nicht anders. Möglicherweise sind es in diesem Bereich sogar besonders viele, da all die neuen Lernverfahren und Technologien der KI möglichst unmissverständlich bezeichnet und voneinander abgegrenzt werden sollen. Fangen wir mit den im Titel genannten Lernverfahren an.

MACHINE LEARNING

Machine Learning oder maschinelles Lernen ist der Oberbegriff für die Lernverfahren der KI. Da es sich bei KI Machine Learning um Software handelt, welche nicht explizit implementiert wird sondern Muster selbstständig erlernt, muss das Lernen von außen angestoßen werden. Das geschieht auf unterschiedliche Art und Weise, wobei sich zwei Gruppen unterscheiden lassen: Das sind zum einen die Lernverfahren, die in irgendeiner Form Regeln für die Verarbeitung, also Algorithmen, von Menschen vorgegeben bekommen. Zu diesen Lernverfahren gehören das überwachte Lernen (Supervised Learning) und das unüberwachte Lernen (Unsupervised Learning) sowie die Mischform teilüberwachtes Lernen. Weiterhin werden das bestärkende Lernen (Reinforcement Learning) und das aktive Lernen (Active Learning) durch vorgegebene Algorithmen gesteuert. Die Verfahren unterscheiden sich dadurch, ob und in welchem Umfang die Daten vom Menschen vorbereitet und klassifiziert, „gelabelt“, werden müssen, ob und in welchem Umfang die Verfahren trainiert werden müssen und welche Algorithmen eingesetzt werden.

DEEP LEARNING

Zum anderen gibt es das Lernverfahren Deep Learning. Statt vorgegebener Algorithmen nutzt es sogenannte neuronale Netze. Neuronen sind die Knotenpunkte einer Netzstruktur, über die sie Informationen von anderen Knoten aufnehmen, ändern und weitergeben. In dieser Hinsicht ist Deep Learning dem menschlichen Gehirn nachempfundenen. Lernen, Entscheiden und das Revidieren von Entscheidungen basieren dabei auf der immer wieder neuen Verknüpfung von Informationen über mehrere Schichten hinweg. Der Mensch liefert den Input in Form von enorm großen Datenmengen, greift aber ansonsten nicht ein. Er hat keinen Einfluss auf den Lernprozess und kann nicht zurückverfolgen, nach welchen Mustern das System eine Entscheidung trifft. Deep Learning kommt in sehr komplexen Anwendungen zum Einsatz, unter anderem für die Spracherkennung bei Sprachassistenten, bei der Erkennung von Handschrift und beim autonomen Fahren.

OCR, ICR UND RPA

Bei ICR (Intelligent Character Recognition, elektronische Texterkennung) und RPA (Robotic Process Automation, Robotergestützte Prozessautomatisierung) handelt es sich nicht um Lernverfahren, sondern um Technologien, die KI-Lernverfahren und weitere Technologien auf bestimmte Problemstellungen anwenden. 
OCR (Optical Character Recognition), die optischen Zeichenerkennung, ist uns als Texterkennung geläufig. Mit ihrer Hilfe lassen sich Informationen aus Bildern, beispielsweise aus eingescannten Papierdokumenten oder aus PDFs, auslesen und in digital verarbeitbare Dateien umwandeln. ICR ist eine Art OCR 4.0: Sie kann auch Handschriften. Für gute Ergebnisse arbeitet sie mit linguistischen und statistischen Verfahren, vergleicht mit Wörterbüchern und gespeicherten Referenzmustern, nutzt semantische Zusammenhänge und korrigiert Ergebnisse passend zum Kontext. Deep Learning bringt dabei inzwischen bessere Resultate als die anderen Lernverfahren. ICR wird beispielsweise bei der Erkennung von handschriftlichen Adressen auf Briefen oder Einträgen in Formularen eingesetzt und unterstützt so bei der intelligenten Dokumentenverarbeitung.

Robotergestützte Prozessautomatisierung klingt ein bisschen nach Industrie und Montagehalle, und das ist gar nicht so abwegig. Denn dort erledigen schon länger Roboter die strukturierten, repetitiven Arbeiten. Inzwischen wurde die Technologie, mit deren Hilfe sich Geschäftsprozesse automatisiert abwickeln lassen, auch auf andere Geschäftsbereiche übertragen. Als programmierbare Software-Bots sind die Roboter dabei, ins Büro umzuziehen. Mithilfe von KI lernen sie, rechnergestützte Prozesse ähnlich wie Menschen auszuführen. Wie Menschen melden sie sich bei Anwendungen an, geben Daten ein, erledigen Aufgaben, kopieren sich die Daten für bestimmte Aufgaben aus anderen Anwendungen etc. Das prädestiniert sie dafür, langweilige, zeitintensive, fehleranfällige Routinetätigkeiten auszuführen, beispielsweise in der Buchhaltung, im Dokumentenmanagement, im Kundenservice. Es muss nur sichergestellt sein, dass es sich um standardisierte Prozesse mit festen Regeln und den immer gleichen Abläufen handelt. Dabei kann RPA von weiteren Technologien wie OCR und ICR unterstützt werden und infolgedessen mehr Content aus den Unterlagen ziehen, der in Form von Daten in andere Prozesse einfließen kann.

 

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