Der Begriff Spektralanalyse für ML ist vor allem in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Industrie und Fabrik 4.0 zuhause. Spektralanalyse bezeichnet ein Verfahren, bei dem Daten in verschiedene „Frequenzen“ oder Anteile zerlegt werden. Im Kontext des maschinellen Lernens (ML) hilft dies dabei, Muster und verborgene Strukturen in großen Datenmengen sichtbar zu machen.
Stellen Sie sich vor, Sie hören ein Musikstück und wollen herausfinden, welche Instrumente darin spielen. Die Spektralanalyse würde das Musikstück in seine einzelnen Töne aufteilen, sodass man genau erkennen kann, wann ein Klavier, eine Geige oder ein Schlagzeug ertönt. Ähnlich funktioniert es auch bei anderen Daten: Ob Maschinengeräusche in einer Fabrik, Signale aus dem Internet der Dinge oder Bilder – die Spektralanalyse für ML sorgt dafür, dass hilfreiche Informationen erkannt und weiterverarbeitet werden können.
So können Unternehmen zum Beispiel frühzeitig Maschinenausfälle erkennen, Qualitätskontrollen automatisieren oder neue Zusammenhänge in Kundendaten entdecken. Dadurch werden Entscheidungsprozesse effizienter und Innovationen schneller möglich.
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