Glossar

Mustererkennung

Was ist Mustererkennung?

Mustererkennung ist die automatische Identifikation von Regelmäßigkeiten, Strukturen oder wiederkehrenden Merkmalen in Daten wie Bildern, Tönen, Texten oder Messwerten. Systeme ordnen neue Beobachtungen bekannten Kategorien zu oder entdecken Gruppen ohne Vorgaben. Anwendungen sind etwa Gesichtserkennung, Handschrifterkennung, Qualitätsprüfung in der Produktion oder das Aufspüren auffälliger Transaktionen. Die Disziplin bildet eine wichtige Grundlage des maschinellen Lernens.

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Grundlagen
Klassifikation
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Verwandte Begriffe

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer Muster aus Daten ableiten, statt jede Regel ausdrücklich programmiert zu bekommen. Je nach Aufgabe lernen Modelle aus beschrifteten Beispielen (überwacht), aus unbeschrifteten Daten (unüberwacht) oder durch Belohnung (bestärkend). Anwendungen reichen von Spamfiltern über Nachfrageprognosen bis zu Produktempfehlungen. Die Qualität hängt stark von Menge und Güte der Trainingsdaten ab.

Grundlagen
KI
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Bilderkennung

Bilderkennung ist ein Teilgebiet der Computer Vision, in dem Software erkennt, was auf einem Bild zu sehen ist – etwa Objekte, Personen, Text, Logos oder Szenen. Grundlage sind meist neuronale Netze, die an vielen beschrifteten Bildern trainiert wurden. Anwendungen reichen von der Qualitätskontrolle in der Produktion über die Sortierung von Produktfotos bis zur Unterstützung in der medizinischen Bildgebung. Bei Personenbildern sind Datenschutz und mögliche Verzerrungen besonders zu beachten.

Computer Vision
Bildanalyse
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Klassifizierer

Ein Klassifizierer ist ein Modell oder Verfahren, das Eingaben einer von mehreren festgelegten Kategorien zuordnet. Klassische Varianten werden mit beschrifteten Beispielen trainiert, etwa Entscheidungsbäume oder Naive Bayes; Sprachmodelle können Texte auch anhand einer Beschreibung der Kategorien einordnen. Typische Einsätze sind Spam-Erkennung, das Sortieren von Kundenanfragen nach Thema oder die Einstufung von Belegen. Die Qualität wird mit Kennzahlen wie Genauigkeit, Präzision und Recall gemessen.

Klassifikation
Maschinelles Lernen
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Clustering

Clustering ist ein Verfahren des unüberwachten Lernens, das Datenpunkte ohne vorgegebene Kategorien anhand ihrer Ähnlichkeit in Gruppen einteilt. So werden Muster sichtbar, die vorher niemand benannt hat – etwa Kundensegmente mit ähnlichem Kaufverhalten. Bei Texten hilft Clustering, Hunderte Kundenanfragen nach Themen wie Lieferung, Rechnung oder Reklamation zu ordnen und Schwerpunkte zu erkennen.

unüberwachtes Lernen
Gruppierung
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