Hallo, ich bin Youssef Farag, Data Scientist und Machine-Learning-Spezialist bei Hotellistat. Mit über sechs Jahren Erfahrung und einer großen Leidenschaft für Technologie und Innovation freue ich mich, dich durch eine neue Blogserie zu den Themen Machine Learning und KI zu führen. Ich werde dir Einblicke hinter die Kulissen geben und erklären, wie wir im Hotellistat-Team „Machine Learning“ angehen und wie dabei sensiblen Daten verarbeitet werden.
Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?
In diesem Beitrag geht es darum, was Künstliche Intelligenz überhaupt ist, wieso diese Vorteile für die Hotelbranche bietet und warum es weltweit so große Aufmerksamkeit auf sich zieht – denn es bietet Lösungen, die herkömmliche Systeme nicht einmal ansatzweise erreichen können.
Künstliche Intelligenz (KI) verleiht Maschinen die Fähigkeit, verschiedene Aufgaben zu automatisieren und zukünftige Szenarien vorherzusagen. Machine Learning (ML), ein Teilgebiet der KI, ermöglicht es Maschinen, wie "Schüler" zu agieren, die aus realen Daten und Situationen lernen.
Machine Learning ist, kurz gesagt, faszinierend! Diese Art der Datenverarbeitung hat sich in vielen Bereichen als äußerst wertvoll erwiesen – von der Gesundheitsbranche, in der es bei der Erkennung von Krankheiten hilft, bis hin zum Transportwesen, wo es die Entwicklung selbstfahrender Autos vorantreibt. ML hat Lösungen hervorgebracht, die einst wie Science-Fiction wirkten. Und doch steckt maschinelles Lernen noch in den Kinderschuhen und begann erst zwischen 2010 und 2012, wirklich Fahrt aufzunehmen. Mit all den Erfolgen von KI in vielen Bereichen stellt sich die Frage: Was macht KI in der Hotellerie so vielversprechend? Kann es nur in Bildverarbeitung und Robotik wertvoll sein, oder steckt mehr dahinter?
Tatsächlich hat KI in der Hotelbranche in kürzester Zeit Einzug gehalten und die Branche grundlegend verändert. Hotels verlassen sich zunehmend auf dieses „neue Genie“, um Abläufe zu optimieren, Preise zu automatisieren und die Nachfrage vorherzusagen – einige dieser Vorteile werden wir in diesem Beitrag näher beleuchten. Doch zuerst: Was ist Machine Learning und warum sorgt es weltweit für so viel Aufsehen?
Was ist Machine Learning?
Wir haben bereits erwähnt, dass Machine Learning der Prozess ist, bei dem Maschinen aus realen Informationen und Daten lernen, ähnlich wie ein Schüler von einem Lehrer. Aber wie funktioniert das genau?
Machine Learning funktioniert, indem Daten gesammelt und analysiert, mathematische Informationen extrahiert und Trends und Muster identifiziert werden, um Einblicke zu gewinnen und Vorhersagen auf Basis neuer, unbekannter Informationen zu machen. Der Prozess, in dem Beziehungen zwischen Eingabevariablen und Zielvariablen (Vorhersagen) gefunden werden, wird als Training bezeichnet. Der gespeicherte Zustand dieses Prozesses nennt sich trainiertes Machine-Learning-Modell. Mit der Zeit und zunehmender Menge an Daten wird das Modell immer genauer und liefert damit präzisere Vorhersagen für künftige Ereignisse.
Es gibt viele verschiedene Machine-Learning-Algorithmen: Einige lernen aus realen Simulationen (Reinforcement-Learning-Algorithmen), andere erkennen Beziehungen und Cluster innerhalb von Daten (Unsupervised Learning). Des Weiteren gibt es Algorithmen, die aus vergangenen Trends lernen, um gezielte Vorhersagen zu treffen (Supervised Learning). Jedes dieser Gebiete umfasst spezielle Algorithmen, die jeweils bestimmte Aufgaben besser bewältigen können.
Ein Teilgebiet, mit dem wir bei Hotellistat häufig arbeiten, ist die Zeitreihenanalyse (Time Series Forecasting, TSF). TSF ist eine Methode, um zukünftige Werte auf Basis historischer Ereignisse zu prognostizieren. In einer Zeitreihe ist jeder Datenpunkt zeitlich eingeordnet, sodass das Modell zeitliche Muster, Zyklen und Saisonalitäten in den Daten erfassen kann. Ziel ist es, historische Muster zu erkennen, daraus zu lernen und diese Erkenntnisse für zukünftige Prognosen zu nutzen.
Zeitreihenanalyse ist eine ideale Lösung für verschiedene Herausforderungen in der Hotelbranche, wie zum Beispiel Nachfragevorhersagen und optimale Preisermittlungen. Gängige Techniken sind statistische Methoden wie ARIMA und daten- und maschinen lernorientierte Methoden wie Long Short-Term Memory Netzwerke (LSTMs). LSTMs eignen sich besonders gut für Datenreihen mit langfristigen Abhängigkeiten, bei denen auch Ereignisse, die länger als ein Jahr zurückliegen, für zukünftige Vorhersagen relevant sein können. Diese Fähigkeit macht LSTMs zu einem wichtigen Bestandteil in unseren Trainingspipelines.
Eine weitere Methode, die wir bei Hotellistat für Zeitreihenanalysen einsetzen, ist Boosting. Boosting-Methoden sind normalerweise nicht für direkte Anwendungen in der Zeitreihenanalyse bekannt, eignen sich jedoch hervorragend zur Erkennung komplexer, nicht-linearer Beziehungen zwischen Eingabefunktionen, besonders bei einer großen Anzahl an Variablen. Wenn dein Hotel z.B. an Wochenenden mit Events, günstigem Wetter und unterdurchschnittlichen Marktpreisen mehr Buchungen verzeichnet, kann Boosting solche Muster erkennen und die Vorhersagen entsprechend anpassen. Da unsere Pipeline mehr als 700 Merkmale umfasst, ist der Einsatz von Boosting-Methoden essenziell. In den kommenden Beiträgen werden wir Boosting-Methoden und LSTMs noch genauer beleuchten.
Warum Machine Learning?
Nachdem wir erklärt haben, was Machine Learning ist, stellt sich die nächste Frage: Warum Machine Learning?
Die Antwort liegt in der transformativen Kraft, die Machine Learning mit sich bringt. Hier einige Gründe:
- Nutzung all deiner Daten: ML-Algorithmen erleichtern die Analyse großer Datenmengen, sei es über zwei Jahre oder nur einige Monate, und entdecken Muster und Einsichten, die Menschen möglicherweise entgehen würden oder Jahre brauchen würden, um sie zu finden.
- Effektive Bewertung anderer Informationsquellen: ML kann über 700 Merkmale berücksichtigen – von Wetter, Veranstaltungen, Suchverhalten und Bewertungen bis hin zu Feiertagen – und automatisch die Merkmale auswählen, die für dein Hotel am relevantesten sind.
- Automatisierung: Statt ein spezialisiertes Team täglich deine Daten analysieren zu lassen, um neue Muster zu erkennen, kann ML dies automatisch übernehmen und problemlos Millionen von Datenpunkten verarbeiten – etwas, was traditionelle Systeme oder manuelle Methoden kaum leisten könnten.
- Konsistenz: Machine-Learning-Modelle sind frei von emotionalem Einfluss oder Vorurteilen. Sie analysieren Daten objektiv und liefern konsistente Ergebnisse, die ausschließlich auf den Eingabedaten basieren.
- Anpassungsfähigkeit: ML-Modelle können sich im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern. Je mehr Daten sie verarbeiten, desto genauer werden ihre Vorhersagen – und das alles ohne manuellen Eingriff.
Zusammengefasst ist künstliche Intelligenz zweifellos ein mächtiges Werkzeug mit dem Potenzial, die Hotelbranche zu revolutionieren – sei es durch die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben, die Optimierung des Revenue Managements oder durch wertvolle Einblicke.
Im nächsten Blogbeitrag wird Youssef dich durch die komplette Machine-Learning-Reise zur finalen Preisempfehlung führen und dabei jeden Schritt genau erklären.
Am Ende bleibt die menschliche Note das Herzstück der Gastfreundschaft und bestimmt die Wärme und Authentizität der Branche. Doch das mindert nicht den positiven Einfluss, den KI haben kann, indem sie nahezu alle Bereiche der Branche aufwertet. In einer Zeit, in der Daten allgegenwärtig sind, ist es gut, einen Assistenten an der Seite zu haben, der dir den entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschafft.
