Was ist Machine Learning?

Machine Learning ist eine Art künstlicher Intelligenz, die Datenanalysen ohne explizite Anweisungen durchführt. Die Technologie des Machine Learning kann große Mengen historischer Daten verarbeiten, Muster erkennen und neue Beziehungen zwischen bisher unbekannten Daten vorhersagen.

Was ist Machine Learning?

Machine Learning ist eine Art künstlicher Intelligenz, die Datenanalysen ohne explizite Anweisungen durchführt. Die Technologie des Machine Learning kann große Mengen historischer Daten verarbeiten, Muster erkennen und neue Beziehungen zwischen bisher unbekannten Daten vorhersagen. Sie können Klassifizierungs- und Vorhersageaufgaben für Dokumente, Bilder, Zahlen und andere Datentypen durchführen. 

Zum Beispiel könnte eine Finanzorganisation ein System für Machine Learning trainieren, um betrügerische und echte Transaktionen zu klassifizieren. Das System identifiziert Muster in bekannten Daten, um genau zu erraten oder vorherzusagen, ob eine neue Transaktion echt ist.

Tolle farbenfrohe Formen

Vorteile von Machine Learning

Daten sind die entscheidende treibende Kraft hinter Geschäftsentscheidungen. Moderne Unternehmen erzeugen Daten aus Tausenden von Quellen, darunter intelligente Sensoren, Kundenportale, soziale Medien und Anwendungsprotokolle. Machine Learning automatisiert und optimiert den Prozess der Datenerfassung, -klassifizierung und -analyse. Unternehmen können ihr Wachstum fördern, neue Einnahmequellen erschließen und schwierige Probleme schneller lösen.
Machine-Learning-Systeme können riesige Datenmengen schnell und präzise verarbeiten und analysieren. Sie können unvorhergesehene Muster in dynamischen und komplexen Daten in Echtzeit erkennen. Unternehmen können während der Laufzeit datengesteuerte Entscheidungen treffen und effektiver auf veränderte Bedingungen reagieren. Sie können die Abläufe optimieren und Risiken zuverlässig minimieren.
Machine-Learning-Algorithmen können Daten ohne menschliches Eingreifen filtern, sortieren und klassifizieren. Sie können Berichte zusammenfassen, Dokumente scannen, Audiodateien transkribieren und Inhalte markieren – Aufgaben, die für Menschen mühsam und zeitaufwändig sind. Die Automatisierung von Routine- und sich wiederholenden Aufgaben führt zu erheblichen Produktivitätssteigerungen und Kostensenkungen. Sie erhalten auch mehr Genauigkeit und Effizienz.
Machine Learning verändert das Kundenerlebnis durch Personalisierung. Zum Beispiel empfehlen Einzelhändler ihren Kunden Produkte auf der Grundlage früherer Einkäufe, des Browserverlaufs und des Suchverhaltens. Streaming-Dienste passen die Anzeigeempfehlungen in der Unterhaltungsbranche an. Der personalisierte Ansatz erhöht Kundenbindung und Markentreue.
Unternehmen nutzen Machine Learning, um Trends und Verhaltensweisen mit hoher Präzision vorherzusagen. So kann die prädiktive Analytik beispielsweise den Bedarf an Lagerbeständen vorhersehen und die Lagerbestände optimieren, um Fixkosten zu senken. Prädiktive Erkenntnisse sind für die Planung und Ressourcenzuweisung von entscheidender Bedeutung und ermöglichen es Unternehmen, proaktiv statt reaktiv zu handeln.
Ein entscheidender Vorteil von Machine Learning ist seine Fähigkeit, sich zu verbessern, je mehr Daten verarbeitet werden. Machine-Learning-Systeme passen sich an und lernen aus neuen Daten. Sie passen ihre Leistung an und verbessern sie, um im Laufe der Zeit praktisch und relevant zu bleiben.

Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und künstlicher Intelligenz?

Die Begriffe Machine Learning und künstliche Intelligenz (KI) werden zwar synonym verwendet, sind aber nicht dasselbe. Machine Learning ist einer der vielen Bereiche der KI. Obwohl Machine Learning KI ist, können nicht alle KI-Aktivitäten als Machine Learning bezeichnet werden.

Künstliche Intelligenz ist ein Sammelbegriff für verschiedene Strategien und Techniken, die dazu dienen, Maschinen menschenähnlicher zu machen. KI umfasst alles von intelligenten Assistenten wie Alexa, Chatbots und Bildgeneratoren bis hin zu Roboterstaubsaugern und selbstfahrenden Autos. 

Im Gegensatz dazu führen Machine-Learning-Modelle spezifischere Aufgaben der Datenanalyse durch, etwa die Klassifizierung von Dokumenten, die Kennzeichnung von Images oder die Vorhersage von Wartungsplänen für Fabrikanlagen. Die Technologie des Machine Learning basiert hauptsächlich auf Mathematik und Statistik, während andere Arten von KI komplexer sind.

Weitere Informationen zu Machine Learning im Vergleich zu künstliche Intelligenz

Anwendungsfälle von Machine Learning und Beispiele aus der Praxis

Werfen wir einen Blick auf die Anwendungen von Machine Learning in einigen wichtigen Branchen.

Fertigung

Machine Learning kann die prädiktive Wartung, die Qualitätskontrolle und innovative Forschung im Fertigungssektor unterstützen. Es hilft Unternehmen auch bei der Verbesserung von Logistiklösungen, einschließlich Anlagen-, Lieferketten- und Bestandsmanagement. Zum Beispiel nutzt der Fertigungsriese 3M Machine Learning, um Schleifpapier zu verbessern. Mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen können die Forscher von 3M analysieren, wie geringfügige Änderungen von Form, Größe und Ausrichtung die Abriebfestigkeit und Haltbarkeit verbessern. Diese Vorschläge fließen in den Herstellungsprozess ein.

Maschinen-Infrastruktur

Gesundheitswesen und Biowissenschaften

Durch die Verbreitung tragbarer Sensoren und Geräte werden wichtige Gesundheitsdaten generiert. Machine-Learning-Programme analysieren diese Informationen und unterstützen Ärzte bei der Diagnose und Behandlung in Echtzeit. Die Forscher im Bereich Machine Learning entwickeln Lösungen zur Erkennung von Krebstumoren und zur Diagnose von Augenkrankheiten, was sich erheblich auf die menschliche Gesundheit auswirkt. Zum Beispiel nutzt Cambia Health Solutions Machine Learning, um die Behandlung von Schwangeren zu automatisieren und anzupassen.

Medizin

Finanzdienstleistungen

Machine-Learning-Projekte im Finanzbereich verbessern die Risikoanalytik und die Regulierung. Machine-Learning-Technologien ermöglichen es Investoren, durch die Analyse von Aktienmarktbewegungen, die Bewertung von Hedgefonds oder die Kalibrierung von Finanzportfolios neue Chancen zu erkennen. Darüber hinaus kann es helfen, risikoreiche Kreditkunden zu identifizieren und Anzeichen von Betrug zu verringern. Zum Beispiel nutzt NerdWallet, ein Unternehmen für persönliche Finanzen, Machine Learning, um Finanzprodukte wie Kreditkarten, Bankgeschäfte und Darlehen zu vergleichen.

Geld-Tortendiagramm

Einzelhandel

Der Einzelhandel kann Machine Learning nutzen, um seinen Kundenservice, die Lagerverwaltung, das Upselling und das kanalübergreifende Marketing zu verbessern. Zum Beispiel konnte Amazon Fulfillment (AFT) die Infrastrukturkosten um 40 Prozent senken, indem mithilfe eines Machine-Learning-Modells falsch gelagerte Bestände identifiziert wurden. So kann das Unternehmen Amazons Versprechen einhalten, dass ein Artikel für die Kunden sofort verfügbar ist und pünktlich ankommt, obwohl sie jährlich Millionen von Sendungen weltweit bearbeiten.

Mitarbeiter im Einzelhandel

Medien und Unterhaltung

Unterhaltungsunternehmen setzen auf Machine Learning, um ihre Zielgruppen besser zu verstehen und fesselnde und personalisierte Inhalte on demand bereitzustellen. Machine-Learning-Algorithmen werden eingesetzt, um die Gestaltung von Trailern und anderen Werbemitteln zu unterstützen, Verbrauchern personalisierte Inhaltsempfehlungen zu geben und auch die Produktion zu optimieren. 

Zum Beispiel nutzt Disney Machine Learning, um seine Medienbibliothek zu archivieren. Machine-Learning-Tools kennzeichnen, beschreiben und sortieren Medieninhalte automatisch, sodass Autoren und Animatoren von Disney schnell nach Disney-Figuren suchen und sich mit ihnen vertraut machen können.

Freunde schauen Medien

Wie funktioniert Machine Learning?

Die Kernidee hinter Machine Learning ist eine bestehende mathematische Beziehung zwischen einer beliebigen Kombination von Eingabe- und Ausgabedaten. Das Machine Learning-Modell kennt diese Beziehung nicht im Voraus, kann sie aber erraten, wenn genügend Beispiele von Eingabe-Ausgabe-Datensätzen vorhanden sind. Das bedeutet, dass jeder Machine-Learning-Algorithmus auf einer modifizierbaren mathematischen Funktion basiert. Das zugrunde liegende Prinzip lässt sich wie folgt verstehen: Wir „trainieren“ den Algorithmus, indem wir ihm die folgenden Input/Output (i,o)-Kombinationen geben – (2,10), (5,19) und (9,31). Der Algorithmus berechnet die Beziehung zwischen Input und Output wie folgt: o=3*i+4. Dann geben wir ihm den Input 7 und bitten ihn, den Output vorherzusagen. Es kann automatisch die Ausgabe als 25 ermitteln. Während es sich hierbei um ein grundlegendes Verständnis handelt, konzentriert sich Machine Learning auf das Prinzip, dass Computersysteme alle komplexen Datenpunkte mathematisch verknüpfen können, solange sie über genügend Daten und Rechenleistung zur Verarbeitung verfügen. Somit steht die Genauigkeit der Ausgabe in direktem Zusammenhang mit der Größe der Eingabe.
Rohdaten werden bereinigt und transformiert, um ein Machine-Learning-Modell zu trainieren. Dazu gehören Aufgaben wie der Umgang mit fehlenden Werten, die Normalisierung von Daten auf eine gemeinsame Skala oder die Codierung von Textdaten in numerische Formate. Daten können auch ergänzt oder manipuliert werden, um die Handhabung des Modells für den jeweiligen Anwendungsfall zu verbessern. Durch die Vorverarbeitung wird sichergestellt, dass die in das Modell eingespeisten Daten relevant und angemessen strukturiert sind.
Die vorverarbeiteten Daten werden zum Trainieren des Machine-Learning-Algorithmus verwendet. Der Algorithmus versucht iterativ, die mathematische Korrelation zwischen der Eingabe und der erwarteten Ausgabe der Trainingsdaten zu ermitteln. Das Modell lernt Muster und Beziehungen innerhalb der Daten und speichert dieses Wissen in seinen Parametern. Es passt Parameter an, um die Differenz zwischen seinen Vorhersagen und den tatsächlichen, aus den Trainingsdaten bekannten Ergebnissen zu minimieren.
Ziel ist es, sicherzustellen, dass das Modell über den Trainingsdatensatz hinaus verallgemeinert werden kann. Zu diesem Zweck wird ein separater Datensatz verwendet, der als Validierungssatz bezeichnet wird. Die Modellleistung wird anhand verschiedener Metriken und Benchmarks gemessen. Stellen Sie sich beispielsweise ein Modell vor, das darauf trainiert ist, Bilder von in Körben liegenden Früchten wie Äpfeln und Bananen zu erkennen. Bei der Auswertung wird überprüft, ob das System anhand von Bildern, die die Früchte auf einem Tisch oder in der Hand einer Person zeigen, dieselben Früchte korrekt identifizieren kann.
Bei der Optimierung wird das Modell verfeinert, um seine Leistung zu verbessern. Je nach Modell können Datenwissenschaftler die Lernprozesse neu konfigurieren oder Feature Engineering durchführen, wodurch aus vorhandenen Daten neue Input-Features erstellt werden. Das Ziel besteht darin, die Genauigkeit und Effizienz des Modells zu verbessern sowie seine Generalisierbarkeit auf neue Daten zu steigern.

Sind Machine-Learning-Modelle deterministisch?

Wenn das Ergebnis eines Systems vorhersehbar ist, dann wird es als deterministisch bezeichnet. Die meisten Softwareanwendungen reagieren vorhersehbar auf die Aktionen des Benutzers, so dass man sagen kann: „Wenn der Benutzer dies tut, bekommt er das.“ Machine-Learning-Algorithmen hingegen lernen durch Beobachtung und Erfahrung. Daher sind sie von Natur aus probabilistisch, d. h. wahrscheinlichkeitsbasiert. Die Aussage ändert sich nun in: „Wenn der Benutzer dies tut, besteht eine Wahrscheinlichkeit von X %, dass dies geschieht.“

Im Machine Learning ist der Determinismus eine Strategie, die bei der Anwendung der oben beschriebenen Lernmethoden eingesetzt wird. Jede der überwachten, unüberwachten und anderen Trainingsmethoden kann je nach den gewünschten Ergebnissen des Unternehmens deterministisch gestaltet werden. Die Fragestellung, der Datenabruf, die Struktur und die Speicherentscheidungen bestimmen, ob eine deterministische oder nicht-deterministische Strategie angewendet wird.

Deterministischer vs. probabilistischer Ansatz

Der deterministische Ansatz konzentriert sich auf Genauigkeit und Menge der erfassten Daten, sodass der Effizienz Vorrang vor der Unsicherheit eingeräumt wird. Andererseits ist der nicht-deterministische (oder probabilistische) Prozess darauf ausgelegt, den Zufallsfaktor zu bewältigen. In Machine-Learning-Algorithmen sind Tools integriert, die dabei helfen, Unsicherheiten während des Lernens und der Beobachtung zu quantifizieren, zu identifizieren und zu messen.