Graph Embeddings sind ein Begriff aus den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation. Sie beschreiben eine Methode, gro\u00dfe Mengen an komplexen Daten aus sogenannten Netzwerken oder „Graphs“ \u2013 das sind Systeme aus verschiedenen Punkten (z.B. Menschen, Ger\u00e4ten oder Webseiten), die miteinander verbunden sind \u2013 so darzustellen, dass Computer sie leichter verarbeiten und analysieren k\u00f6nnen.<\/p>\n
Stellen Sie sich zum Beispiel ein soziales Netzwerk wie LinkedIn vor: Jeder Nutzer ist ein Punkt, und die Verbindungen zu anderen Nutzern sind Linien dazwischen. Graph Embeddings \u00fcbersetzen dieses Netzwerk in Zahlenreihen, die f\u00fcr Computer verst\u00e4ndlich sind. So kann k\u00fcnstliche Intelligenz schnell \u00c4hnlichkeiten erkennen, neue Verbindungen vorschlagen oder sogar verd\u00e4chtige Muster aufdecken.<\/p>\n
Ein praktisches Beispiel: Ein Unternehmen will herausfinden, welche Mitarbeitenden besonders gut zusammenarbeiten k\u00f6nnten. Mit Graph Embeddings kann die Software die Beziehungsdaten analysieren und konkrete Vorschl\u00e4ge machen, wer ein gutes Team bilden k\u00f6nnte \u2013 auch in sehr gro\u00dfen Betrieben.<\/p>\n
Graph Embeddings helfen also dabei, aus vielen komplexen Beziehungsdaten leicht verst\u00e4ndliche Antworten f\u00fcr verschiedene Anwendungen in der digitalen Welt zu bekommen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"