Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Lesedauer 3 Min.

Machine Learning löst regelbasierte Systeme in KI-Projekten ab

Laut einer Umfrage von Evans Data nutzen knapp über die Hälfte aller Entwickler in KI-Projekten inzwischen Machine Learning Der Anteil der regelbasierten Syteme geht weiter zurück.
In der aktuellen Umfrage von Evans Data zu Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Big Data Survey nutzzen nur noch 27 Prozent der Entwickler in ihren KI-Projekten regelbasierte Systeme, etwas mehr als 22 Prozent setzen regelbasierte Systeme zusammen mit Machine Learning ein und über 50 Prozent nutzen nur noch Machine Learning. 

Regelbasierte Systeme sind einer der einfachsten Typen von KI und auch als Expertensysteme bekannt.  Sie speichern das Expertenwissen in einer Art Baum und können auf Basis dieses gespeicherten Wissens Fragen ähnlich wie ein Mensch beantworten.

Im Gegensatz dazu werden beim Machine Learning keine Regeln vorgegeben, sondern das System wird anhand großer Datenmengen traininert und erzeugt sich dabei selbst Regeln und ein Modell zum Klassifizieren der Trainingsdaten. Neue Daten versucht das System dann in das selbst geschaffene Raster einzusetzen und kann Wahrscheinlichkeiten ausgeben etwa so: Auf dem Bild ist ein Hund zu sehen (Wahrscheinlichkeit: 78 Prozent).

Während Expertensystem schon seit über 20 Jahren bekannt sind und betrieben werden, ist das Machine Learning eine recht junge Disziplin, die allerdings von den Entwicklern immer stärker genutzt wird.

Janel Garvin, CEO von Evans Data: "Es gibt viele exzellenter Anwendungen für regelbasierte Systeme und diese wurden über viele Jahre genutzt, aber heute sehen wir, dass sich Entwickler begierig auf die Machine-Learning-Algorithmen stürzen, sie in ihre Projekte einbauen und trainieren. Statt Expertensystemen  mühsam die Regeln beizubringen, lernen die neuen Systeme quasi von selbst. Die großen Anbieter unterstützen diese Entwicklung indem sie Frameworks und Tools für das Machine Learning bereitstellen."

Die Evans-Data-Umfrage zeigte auch folgende viel genutzte KI-Technologien: Concept Clustering, Neuronale KI-Netzwerke und Reinforcement Learning. Daneben wird die Spracherkennung zunehmend zu einem beliebten Weg der Interaktion mit KI-Systemen. Laut Evans Data bauen bereits 45 Prozent der KI-Entwickler diese Technologie in ihre Projekte ein.

Die Umfrage "Artificial Intelligence, Machine Learning and Big Data Survey" führt Evans Data zweimal im Jahr durch. Das Inhaltsverzeichnis der kostenpflichtigen Studie können Sie hier kostenfrei einsehen.
 

Neueste Beiträge

Arbeiten mit Tabellen und KI in Dataverse
Microsoft unterstützt die zentrale Datenmanagement-Lösung Dataverse in Power Apps mit KI-Features.
7 Minuten
6. Aug 2025
Müssen Ziele SMART sein?
Wenn es um Ziele im Projektmanagement oder in der Führung einer Organisation geht, stoßen wir schnell und fast ausnahmslos auf das Akronym SMART. Was steckt dahinter, und kann es nicht auch sinnvolle Ziele geben, die nicht SMART sind?
8 Minuten
Managed DevOps Pools - Azure DevOps Pipelines Security
Agent Pools als Managed Service mit einfacher Integration in private Netzwerke und Authentisierung mittels Managed Identity tragen deutlich zur Sicherheit der Agent-Infrastruktur bei.
7 Minuten
7. Aug 2025
Miscellaneous

Das könnte Dich auch interessieren

KI statt Kaffeemaschine: David Tielke nimmt AI Driven Development unter die Lupe - Interview
Warum AI Driven Development nicht der Anfang vom Ende ist – sondern vielleicht der Anfang von etwas Besserem. Im DWX One2One rückt David Tielke das Bild um die KI in der Softwareentwicklung zurecht.
3 Minuten
16. Jul 2025
Sicher ist sicher - Azure DevOps Pipelines Security
Als integraler Bestandteil der Entwicklungsumgebung ist Azure DevOps Pipelines oft Ziel von Angriffen. Da ist es gut zu wissen, wo die Schwachstellen des Systems liegen.
14 Minuten
16. Jun 2025
Ist Agentic AI die nächste Entwicklungsstufe der KI? Jana Obernosterer gibt Antworten. - Interview
Die Integration von Künstlicher Intelligenz in Softwarelösungen hat mit Agentic AI ein neues Level erreicht. Auf der DWX Developer Week sprach Jana Obernosterer, Projektmanagerin bei Adesso, über die Chancen und Herausforderungen dieser Technologie – mit einem klaren Blick auf die Praxis und die Rolle der Developer.
3 Minuten
23. Jul 2025
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige