Was ist maschinelles Lernen?
Das maschinelle Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI) und umfasst die Entwicklung von Algorithmen, die es Computern ermöglichen, Muster in Daten zu finden und Prognosen oder Urteile über ihre Ergebnisse mithilfe von Computermodellen zu erstellen.
Welche Arten von Algorithmen werden beim maschinellen Lernen verwendet?
Beim maschinellen Lernen kann eine Vielzahl verschiedener Algorithmen eingesetzt werden, um Eingabedaten zu empfangen und zu analysieren und Muster, Korrelationen und Anomalien zu erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen. Dabei lernen sie und optimieren ihre Abläufe, verbessern die Leistung und entwickeln ihre künstliche Intelligenz mit der Zeit weiter. Auf diese Weise können die Ergebnisse Trends vorhersagen und datengestützte Prognosen erstellen sowie potenzielle Risiken oder Chancen erkennen.
Die wichtigsten Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen sind:
- Überwachtes Lernen - der Maschine wird durch Beispiele beigebracht. Sie erhält Daten, die sie bereits verstanden hat, sowie die gewünschten Eingaben und Ausgaben. Es liegt dann an der Maschine, herauszufinden, wie diese Ergebnisse zu erreichen sind. Der Algorithmus kann beim Lernen Fehler machen und wird vom Bediener korrigiert.
- Unüberwachtes Lernen - der Maschine werden Daten gegeben und sie wird sich selbst überlassen. Ohne Anweisungen analysiert sie die Eingaben und entdeckt Muster und Korrelationen, gruppiert und organisiert die Daten entsprechend ihren Erkenntnissen. Im Laufe der Zeit verbessert sie ihre Entscheidungen, indem sie ihre Prozesse verfeinert.
- Semi-überwachtes Lernen - eine Kombination aus überwachtem und unüberwachtem Lernen. Der Maschine werden beschriftete und nicht beschriftete Daten vorgelegt. Anhand der ihr gegebenen Kennzeichnungen lernt die Maschine, wie sie die nicht gekennzeichneten Daten kennzeichnen und zuordnen kann, und verfeinert ihre Methoden im Laufe der Zeit.
- Verstärkungslernen - die Maschine erhält einen festen Satz von Anweisungen und Informationen (Aktionen, Parameter, Ergebnisse). Durch Versuch und Irrtum bearbeitet die Maschine die Daten entsprechend ihren Anweisungen und überwacht und bewertet ihre Ergebnisse, um den optimalen Ansatz zu finden.
Zu wissen, welcher Algorithmus für maschinelles Lernen die beste Wahl für einen bestimmten Datensatz ist, ist nahezu unmöglich. Alles hängt von einer Vielzahl von Faktoren ab, darunter die Größe des Datensatzes, seine Qualität und Vielfalt, die erforderliche Genauigkeit, die gewünschten Antworten und die Trainingszeit. Ohne mit jeder Methode zu experimentieren, gibt es keine Möglichkeit, dies herauszufinden.
Daher geht es oft darum, die Option zu wählen, die die Aufgabe innerhalb der zeitlichen und finanziellen Grenzen am besten erfüllt.
Wo wird maschinelles Lernen eingesetzt?
Maschinelles Lernen wird in zahlreichen Branchen eingesetzt, um das Verständnis von Daten zu verbessern und Studienbereiche durch berechnete Vorhersagen voranzubringen.
Zu den Bereichen, in denen maschinelles Lernen eingesetzt wird, gehören:
- Medizinische Diagnose und Gesundheitsfürsorge - durch die Analyse biologischer Daten (bekannt als Bioinformatik) können Maschinen die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Krankheiten, deren wahrscheinliche Prognose und die besten Mittel zur Behandlung von Patienten auf der Grundlage ihres Profils vorhersagen.
- Finanzdienstleistungen - maschinelles Lernen wird eingesetzt, um den Aktienhandel zu erleichtern, Risikokennzahlen zu verstehen und Fälle oder die Wahrscheinlichkeit von Finanzkriminalität (Geldwäsche, Betrug usw.) aufzuzeigen.
- Marketing - Texterstellung, Bilderzeugung und Bilderkennung nutzen alle das maschinelle Lernen, um ihr Produkt auf den Markt zu bringen und ihr Angebot für die Nutzer im Laufe der Zeit zu verbessern. Vermarkter nutzen diese Produkte, um ihre Produktivität und Effizienz zu steigern.
- Websuchen und Werbung - die Relevanz von Suchergebnissen wird durch maschinelles Lernen verbessert, ebenso wie die Internet- und E-Mail-Werbung, die die grundlegenden Profile der Nutzer lernt, um ihnen die Werbung anzubieten, die sie am ehesten interessiert, und die auf der Grundlage des späteren Verhaltens iteriert.
- Einzelhandel und Kundensupport - Einzelhändler nutzen zunehmend maschinelles Lernen, um ihre Produkte auf die Kunden zuzuschneiden und ihre Lagerhaltung, Fracht- und Lieferprozesse zu verbessern. Parallel dazu liefert ihr Kundensupport (über E-Mail und Chatbots) Antworten auf der Grundlage von Algorithmen und bereits vorhandenen Datenpunkten.
- Industrie - maschinelles Lernen kann Produktionsprozesse verbessern, Anlagenausfälle vorhersagen und die Gesamteffizienz durch Datenanalyse und Mustererkennung steigern. Es ermöglicht vorausschauende Wartungsstrategien und Echtzeit-Überwachung.
