Unbeaufsichtigtes Anomalielernen ist ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Automatisierung. Es beschreibt eine Methode, mit der Computersysteme automatisch ungewöhnliche Muster oder Abweichungen in großen Datenmengen erkennen – ohne dass Menschen vorher sagen, wonach genau gesucht werden soll.
Stellen Sie sich eine automatische Qualitätskontrolle in einer Fabrik vor: Täglich werden Tausende Bauteile produziert. Bei unbeaufsichtigtem Anomalielernen analysiert die KI fortlaufend Daten dieser Bauteile, wie Maße, Gewicht oder Materialeigenschaften. Sie kennt anfangs nicht exakt, was normal und was fehlerhaft ist. Doch sie lernt eigenständig, was der übliche Ablauf ist, und schlägt Alarm, wenn ein Bauteil plötzlich stark davon abweicht. So können beispielsweise fehlerhafte Produkte schneller erkannt und aussortiert werden.
Das ist besonders praktisch, wenn die Fehler selten oder sehr unterschiedlich sind. Unternehmen profitieren davon durch bessere Qualität, weniger Ausschuss und geringeren Kontrollaufwand. Unbeaufsichtigtes Anomalielernen macht es möglich, riesige Datenmengen in kurzer Zeit automatisch zu überwachen und auf unerwünschte Abweichungen zu reagieren – ideal für moderne, automatisierte Produktionsprozesse und Datenauswertungen.
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