Wissensentdeckung bezeichnet im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) den Prozess des Aufdeckens von Mustern, Beziehungen und Erkenntnissen aus großen Datenmengen. Dieser Prozess ist eng mit dem Konzept des Knowledge Discovery in Databases (KDD) verbunden, das verschiedene Schritte umfasst, wie die Datenauswahl, -bereinigung, -transformation, -analyse und -interpretation. Die Wissensentdeckung zielt darauf ab, verborgene Informationen zu identifizieren, die für unternehmerische Entscheidungen oder die Lösung komplexer Probleme von Bedeutung sein können.
In der KI wird die Wissensentdeckung oft durch Techniken des maschinellen Lernens, der Datenanalyse und des Data Mining unterstützt. Diese Methoden ermöglichen es, aus unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Beispielsweise können Algorithmen zur Mustererkennung genutzt werden, um Kundenverhaltensweisen zu analysieren oder Vorhersagen über zukünftige Trends zu treffen.
Die Bedeutung der Wissensentdeckung liegt in ihrer Fähigkeit, Unternehmen dabei zu helfen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Durch die Automatisierung der Analyse können große Datenmengen effizient durchsucht werden, wodurch Zeit und Ressourcen gespart werden. Gleichzeitig können durch die Entdeckung neuer Zusammenhänge Wettbewerbvorteile geschaffen und die Geschäftseffizienz gesteigert werden.
Insgesamt ist die Wissensentdeckung ein zentraler Bestandteil der KI, der es ermöglicht, aus Daten Wissen zu generieren und dieses Wissen für praktische Anwendungen nutzbar zu machen.