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Benjamin Staude von Architrave Worin sich Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning unterscheiden

Der Lesekopf einer Festplatte. Bis das Auslesen und Auswerten sämtlicher Dokumentenarten technisch zuverlässig und wirtschaftlich abbildbar ist, wird noch einige Forschungsarbeit notwendig sein.

Machine Learning beziehungsweise Künstliche Intelligenz werden im Zusammenhang mit der Digitalisierung in der Immobilienwirtschaft vielfach eingesetzt und diskutiert. Die wichtigsten Begriffe erklärt Benjamin Staude, Technikvorstand des Datenraumanbieters Architrave.

Von: Benjamin Staude
20.04.2017 um 10:53 Uhr
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Eine Immobilie produziert pro Tag etwa vierzig Dokumente. Bei 500 Assets under Management werden daraus pro Tag schnell 20.000. Doch häufig genug ist diese Dokumentenfülle noch chaotisch abgelegt und durchsetzt mit Duplikaten und irrelevanten Dokumenten. Hier hilft Machine Learning schon heute, Dokumente zu erkennen und zu klassifizieren. Der Mietvertrag wird als Mietvertrag erkannt, das Wartungsprotokoll als Wartungsprotokoll. Mit Methoden des Supervised Learning erzielt die Datenraumlösung Architrave mittlerweile ein hohe Trefferquote von über 90 Prozent.

Die erfolgreiche Klassifizierung hat eine Menge Vorteile. Eine Maschine, die Dokumente automatisch erkennt und kategorisiert, kann diese Dokumente in weiteren automatischen Arbeitsschritten auch selbständig benennen, datieren, an die richtige Stelle in der Ablagestruktur sortieren und die Nutzer auf Lücken und Redundanzen hinweisen. Und das 24 Stunden an sieben Tagen in der Woche, also rund um die Uhr – bei minimaler Fehlerquote. Moderne Datenraumsysteme legen alle Dokumente einer Immobilie auf einer zentralen Plattform ab. Auf dieser lassen sich die Daten wiederum bearbeiten, öffnen und versionieren. Sie stehen damit allen Stakeholdern und externen Dienstleistern in der aktuellen Version zur Verfügung.

Weitaus komplexer als die Klassifizierung von Dokumenten gestaltet sich die Inhaltsextraktion. Natürlich ist es äußerst reizvoll, die Fülle von Daten aus Dokumenten auch digital vorliegen zu haben und auswerten zu können. Systeme zu entwickeln, die dies fehlerfrei und schnell ermöglichen, ist sehr aufwändig. Hauptgrund hierfür ist die weitaus komplexere und damit zeitintensive Aufbereitung der Trainingsdaten.

Bis das Auslesen und Auswerten sämtlicher Dokumentenarten technisch zuverlässig und wirtschaftlich abbildbar ist, wird noch einige Forschungsarbeit notwendig sein. Eine eigene Entwicklungsabteilung bei Architrave widmet sich diesen Themen und treibt die Umsetzung intensiv voran.

Doch was bedeuten die Begriffe im Einzelnen?

Künstliche Intelligenz (englisch: Artificial Intelligence, kurz: AI) wird als Teilgebiet der Informatik verstanden. Da „Intelligenz“ keiner eindeutigen Definition folgt, versteht man in der Regel darunter, die menschliche Intelligenz so gut wie möglich nachzubilden.

In Abgrenzung dazu kann Machine Learning als Methode zur Erreichung von Künstlicher Intelligenz verstanden werden. Das Begriffspaar „Maschinelles Lernen“ beschreibt den Vorgang recht gut. Eine Maschine lernt. Das heißt, sie generiert Wissen aus Erfahrung. Dabei werden jedoch nicht nur Beispieldaten und Regeln auswendig erlernt (programmiert). Die Maschine soll vielmehr in die Lage versetzt werden, Muster und Gesetzmäßigkeiten selbständig zu erkennen, um im nächsten Schritt neue, noch nicht bekannte Daten zu beurteilen. Im Hintergrund arbeiten daran die sogenannten Algorithmen – systematische und logische Regeln, die die Basis der Berechnungen/Beurteilungen bilden.

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