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Machine Learning – Systeme, die mitdenken

Was ist Machine Learning?

Machine Learning (ML) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, in dem Algorithmen auf Basis von Daten lernen Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen oder Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein.

Statt fest definierter Regeln nutzt ML Trainingsdaten, um Zusammenhänge zu identifizieren und daraus Modelle zu entwickeln, die auch auf neue, unbekannte Daten anwendbar sind.

Beispiele

  • Ein Empfehlungssystem schlägt relevante Produkte vor 
  • Eine Qualitätskontrolle erkennt fehlerhafte Teile automatisch 
  • Ein Spamfilter lernt, unerwünschte Mails zu blockieren 
  • Erstellung von Umsatzprognosemodellen 

Warum Machine Learning unverzichtbar wird

Machine Learning ermöglicht automatisierte, skalierbare und datenbasierte Entscheidungen, um kompetitive Vorteile zu erzielen oder den Anschluss an die Konkurrenz sicherzustellen.

Automatisierung von Routineaufgaben
Erkennung, Klassifikation und Prognose erfolgen in Sekundenschnelle und fehlerfrei.

Bessere Entscheidungen durch Mustererkennung
ML erkennt komplexe Zusammenhänge, die für Menschen nicht offensichtlich sind.

Skalierbarkeit & Geschwindigkeit
Modelle lassen sich auf große Datenmengen anwenden – rund um die Uhr.

Individuelle Kundenerlebnisse
Nutzerverhalten, Präferenzen und Kaufwahrscheinlichkeiten werden gezielt genutzt.

Typische Machine-Learning-Methoden

Supervised Learning
Klassifikation & Regression auf Basis gelabelter Daten (z. B. Betrugserkennung, Churn-Prognose)
Unsupervised Learning

Entdeckung unbekannter Strukturen (z. B. Kundensegmentierung, Anomalie-Erkennung)

Reinforcement Learning

Optimierung von Entscheidungen durch Feedback-Mechanismen (z. B. autonome Systeme, Preisstrategien)

Herausforderungen beim Einsatz

Datenverfügbarkeit und -qualität
Modelle können nur so gut werden, wie die verfügbaren Trainingsdaten es erlauben.
Overfitting und Verallgemeinerung

Modelle müssen robust für neue, unbekannte Daten bleiben.

Erklärbarkeit & Vertrauen

Blackbox-Modelle wie Deep Learning erfordern zusätzliche Maßnahmen zur Nachvollziehbarkeit.

Operationalisierung

Vom Prototyp zum stabilen Modell im Alltag – ein oft unterschätzter Schritt.

Unsere Leistungen im Bereich Machine Learning

Wir begleiten den kompletten ML-Lifecycle mit Fokus auf Praxistauglichkeit, Skalierbarkeit und Business Value:

Use-Case-Identifikation & Roadmap-Entwicklung

Wir analysieren Potenziale, priorisieren Anwendungsfälle und entwickeln einen klaren Plan.

Datenaufbereitung & Feature Engineering

Strukturiertes Vorgehen zur Erzeugung leistungsfähiger Modelle.

Modelltraining & Validierung

Einsatz bewährter Verfahren (z. B. Random Forest, XGBoost, CNN, Transformer), basierend auf den Anforderungen.

Deployment & MLOps

Automatisierung von Modell-Deployments, Retraining-Zyklen und Monitoring.

Schulungen & Know-how-Aufbau

Teams befähigen, eigene ML-Modelle zu verstehen, zu nutzen und weiterzuentwickeln.

Ihr Vorteil:

Schneller von Daten zu Entscheidungen mit ML-Lösungen, die im Tagesgeschäft funktionieren.

Erfolgreiche Business Cases

Zahlreiche namhafte Unternehmen vertrauen bereits auf unsere Expertise – von mittelständischen Betrieben bis hin zu DAX-notierten Konzernen. In unseren Kundenprojekten verstehen wir uns nicht nur als Dienstleister, sondern als Sparringspartner und Ideengeber. Unsere Projektansätze sind daher zukunftsorientiert, nachhaltig und stets auf die individuellen Bedürfnisse unserer Kunden zugeschnitten.

Lassen Sie uns gemeinsam starten!

Wir konzipieren maßgeschneiderte
Lösungen für Ihre Bedürfnisse.

Wir begleiten Sie mit vielfältigen und maßgeschneiderten Lösungen auf dem Weg zur data driven company.
Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, wo Sie mit Ihrer Organisation stehen und wie wir sie bestmöglich unterstützen können

Scott Nelson

CCO

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