Machine Learning: Definition, Funktionsweise, Anwendungen

Machine learning

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Machine Learning ist ein wissenschaftlicher Bereich, genauer gesagt eine Unterkategorie der künstlichen Intelligenz. Es besteht darin, dass Algorithmen „Patterns” (wiederkehrende Motive) in Datensätzen entdeckt werden. Diese Daten können Zahlen, Wörter, Bilder, Statistiken usw. sein.

Alles, was digital gespeichert werden kann, kann als Daten für Machine Learning verwendet werden. Durch die Erkennung von Patterns in diesen Daten lernen die Algorithmen und verbessern ihre Leistung bei der Durchführung einer bestimmten Aufgabe.

Kurz gesagt: Algorithmen des Machine Learning lernen selbstständig, eine Aufgabe auszuführen oder Vorhersagen aus Daten zu treffen, und verbessern ihre Leistung im Laufe der Zeit. Einmal trainiert, ist der Algorithmus in der Lage, Patterns in neuen Daten zu finden.

Wie funktioniert das Machine Learning?

Die Entwicklung eines Modells für maschinelles Lernen erfolgt in vier Hauptschritten. In der Regel wird dieser Prozess von DatenwissenschaftlerInnen geleitet und überwacht.

Der erste Schritt ist die Auswahl und Vorbereitung eines Trainingsdatensatzes. Mit diesen Daten wird das Modell für Machine Learning befördert, damit es lernt, das Problem zu lösen, für das es entwickelt wurde.

Die Daten können beschriftet werden, um dem Modell mitzuteilen, welche Merkmale es erkennen soll. Sie können auch unmarkiert sein. In diesem Fall muss das Modell wiederkehrende Merkmale selbst erkennen und extrahieren.

In beiden Fällen müssen die Daten sorgfältig vorbereitet, organisiert und bereinigt werden. Andernfalls wird das Training des Modells für Machine Learning wahrscheinlich verzerrt sein. Dies wird sich unmittelbar auf die Ergebnisse der künftigen Prognosen auswirken.

Der zweite Schritt besteht darin, einen Algorithmus auszuwählen, der auf den Trainingsdatensatz angewendet wird. Die Art des zu verwendenden Algorithmus hängt von der Art und Menge der Trainingsdaten und der Art des zu lösenden Problems ab.

Der dritte Schritt ist das Training des Algorithmus. Dies ist ein iterativer Prozess. Die Variablen werden durch den Algorithmus laufen gelassen, und die Ergebnisse werden mit dem verglichen, was er eigentlich hätte liefern sollen. Die „Gewichte” und die Verzerrung können dann angepasst werden, um die Genauigkeit des Ergebnisses zu erhöhen.

Die Variablen werden dann erneut durchlaufen, bis der Algorithmus in den meisten Fällen das richtige Ergebnis liefert. Der so trainierte Algorithmus ist das Modell des Machine Learning.

Der vierte und letzte Schritt ist die Anwendung und Verbesserung des Modells. Das Modell wird auf neue Daten angewendet, deren Quelle von dem zu lösenden Problem abhängt. Ein Modell für Machine Learning, das zur Erkennung von Spam entwickelt wurde, wird beispielsweise auf E-Mails angewendet.

Ein Modell für Machine Learning zur Erkennung von Spam wäre beispielsweise auf E-Mails angewendet, während ein Modell für Machine Learning eines Staubsaugerroboters Daten aus realen Interaktionen wie dem Verschieben von Möbeln oder dem Hinzufügen neuer Objekte in den Raum aufnehmen würde. Effizienz und Genauigkeit können auch mit der Zeit zunehmen.

Was sind die wichtigsten Algorithmen des Machine Learning?

Es gibt eine Vielzahl von Algorithmen für Machine Learning. Einige werden jedoch häufiger verwendet als andere. Erstens werden verschiedene Algorithmen für gelabelte Daten verwendet.

Regressionsalgorithmen, die entweder linear oder logistisch sind, werden verwendet, um die Beziehungen zwischen Daten zu verstehen. Die lineare Regression dient der Vorhersage des Wertes einer abhängigen Variablen auf der Grundlage des Wertes einer unabhängigen Variablen. Ein Beispiel wäre die Vorhersage des Jahresumsatzes eines Verkäufers auf der Grundlage seiner Weiterbildung oder seiner Erfahrung.

Die logistische Regression wird verwendet, wenn die abhängigen Variablen binär sind. Eine andere Art von Regressionsalgorithmen, wie die so genannte Support Vector Machine, wird dann relevant, wenn die abhängigen Variablen schwieriger zu klassifizieren sind.

Ein weiterer beliebter ML-Algorithmus ist der Entscheidungsbaum. Dieser Algorithmus ermöglicht die Erstellung von Empfehlungen auf der Grundlage einer Reihe von Entscheidungsregeln unter Verwendung klassifizierter Daten. So ist es beispielsweise möglich, anhand von Daten wie dem Alter der SpielerInnen oder der Gewinnquote der Mannschaft zu empfehlen, auf welche Fußballmannschaft man setzen sollte.

Für unmarkierte Daten werden häufig Clustering-Algorithmen verwendet. Bei dieser Methode werden Gruppen mit ähnlichen Datensätzen identifiziert und diese Datensätze entsprechend der Gruppe, zu der sie gehören, gekennzeichnet.

Bislang sind die Gruppen und ihre Merkmale unbekannt. Zu den Clustering-Algorithmen gehören K-means, TwoStep und Kohonen.

Assoziationsalgorithmen werden verwendet, um Muster und Beziehungen in den Daten zu entdecken und „Wenn/dann”-Beziehungen, sogenannte „Assoziationsregeln“, zu ermitteln. Diese Regeln ähneln denen, die beim Data Mining verwendet werden.

Neuronale Netze sind schließlich Algorithmen in Form eines mehrschichtigen Netzes. Die erste Schicht nimmt die Daten auf, eine oder mehrere verborgene Schichten ziehen Schlussfolgerungen aus den aufgenommenen Daten, und die letzte Schicht ordnet jeder Schlussfolgerung eine Wahrscheinlichkeit zu.

Ein „tiefes” neuronales Netz besteht aus mehreren verborgenen Schichten, von denen jede die Ergebnisse der vorhergehenden verfeinert. Es wird im Bereich des Deep Learning eingesetzt.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning, der heute jedoch am häufigsten verwendet wird. Sie wurde 1986 von Geoffrey Hinton erfunden.

Einfach ausgedrückt, ist Deep Learning eine verbesserte Version des Machine Learning. Deep Learning verwendet eine Technik, die es ihm ermöglicht, selbst die subtilsten Patterns zu erkennen.

Diese Technik wird als tiefes neuronales Netz bezeichnet. Diese Tiefe bezieht sich auf die große Anzahl von Schichten von Rechenknoten, aus denen diese Netze bestehen und die zusammenarbeiten, um Daten zu verarbeiten und Vorhersagen zu treffen.

Diese neuronalen Netze sind direkt von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert. Die Rechenknoten sind mit Neuronen vergleichbar, und das Netz selbst ist dem Gehirn ähnlich.

Was sind die verschiedenen Arten des Machine Learning ?

Es gibt drei Arten des Machine Learning: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen. Beim überwachten Lernen, das am weitesten verbreitet ist, werden die Daten mit Etiketten versehen, um der Maschine mitzuteilen, nach welchen Mustern sie suchen soll.

Das System trainiert auf einem Satz sortierter Daten, mit den Informationen, die es ermitteln soll. Möglicherweise sind die Daten sogar bereits so klassifiziert, wie es das System vorsieht.

Diese Methode erfordert weniger Trainingsdaten als die anderen und erleichtert den Trainingsprozess, da die Modellergebnisse mit den bereits sortierten Daten verglichen werden können. Die Kennzeichnung der Daten kann jedoch teuer werden. Ein Modell kann auch aufgrund der Trainingsdaten verzerrt sein, was sich auf seine Leistung bei der Verarbeitung neuer Daten auswirkt.

Im Gegensatz dazu haben die Daten beim unüberwachten Lernen keine Bezeichnungen. Die Maschine untersucht die Daten einfach auf der Suche nach möglichen Patterns. Es nimmt riesige Datenmengen auf und verwendet Algorithmen, um relevante Merkmale zu extrahieren, die zur Kennzeichnung, Sortierung und Klassifizierung der Daten in Echtzeit ohne menschliches Eingreifen erforderlich sind.

Bei diesem Ansatz geht es nicht um die Automatisierung von Entscheidungen und Vorhersagen, sondern um die Identifizierung von Patterns und Beziehungen, die Menschen in den Daten möglicherweise nicht erkennen. Diese Technik ist nicht sehr beliebt, da sie schwerer anzuwenden ist. Im Bereich der Cybersicherheit wird sie jedoch immer beliebter.

„Halb-überwachtes“ Lernen liegt dazwischen und bietet einen Kompromiss zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen. Während des Trainings wird ein kleinerer markierter Datensatz verwendet, um die Klassifizierung und die Merkmalsextraktion aus einem größeren unmarkierten Datensatz anzuleiten.

Dieser Ansatz ist nützlich, wenn die Anzahl der markierten Daten für das Training eines überwachten Algorithmus nicht ausreicht. So kann das Problem umgangen werden.

Schließlich besteht das Verstärkungslernen darin, einen Algorithmus aus seinen Fehlern lernen zu lassen, um ein Ziel zu erreichen. Der Algorithmus wird viele verschiedene Ansätze ausprobieren, um sein Ziel zu erreichen.

Je nach Leistung wird er belohnt oder bestraft, um ihn zu ermutigen, einen bestimmten Weg weiterzugehen oder seinen Ansatz zu ändern. Diese Technik wird vor allem eingesetzt, um eine KI in die Lage zu versetzen, Menschen in Spielen zu übertreffen.

So besiegte beispielsweise Googles AlphaGo den Go-Champion mithilfe von Reinforcement Learning. In ähnlicher Weise hat OpenAI eine KI trainiert, um die besten Spieler im Videospiel Dota 2 zu schlagen.

Anwendungen

In den letzten Jahren gab es viele Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz. Auch die Anwendungen der KI vervielfachen sich. Tatsächlich stehen die meisten Fortschritte in diesem Bereich in direktem Zusammenhang mit dem Machine Learning.

Machine Learning steckt hinter vielen beliebten modernen Diensten. Beispielsweise nutzen die Empfehlungssysteme von Netflix, YouTube und Spotify diese Technologie.

Das Gleiche gilt für die Web-Suchmaschinen von Google und Baidu, für die Nachrichten-Feeds von sozialen Netzwerken wie Facebook und Twitter oder für SprachassistentInnen wie Siri und Alexa. Daher kann das maschinelle Lernen als eine der wichtigsten Innovationen zu Beginn des 21. Jahrhunderts betrachtet werden.

Aus diesem Grund sammeln die oben genannten Plattformen und andere Web-Giganten riesige Mengen an persönlichen Daten über ihre NutzerInnen: die Art von Filmen, die bevorzugt werden, die angeklickten Links, die Veröffentlichungen, auf die es reagiert wird … all diese Daten können verwendet werden, um einen Algorithmus für Machine Learning  zu befördern und ihm zu ermöglichen, vorherzusagen, was die NutzerInnen wollen.

Das Machine Learning ist auch dafür verantwortlich, dass Staubsaugerroboter sich selbst reinigen, dass Dein E-Mail-Posteingang Spam erkennt und dass medizinische Bildanalysesysteme ÄrztInnen helfen, Tumore besser zu erkennen. Auch autonome Autos basieren auf Machine Learning.

Digitale AssistentInnen wie Apple Siri, Amazon Alexa oder Google Assistant basieren auf der Technologie der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Hierbei handelt es sich um eine Anwendung des Machine Learning, die es Computern ermöglicht, Sprach- oder Textdaten zu verarbeiten, um die menschliche Sprache zu „verstehen”. Diese Technologie steuert auch die Stimme Deines GPS oder Chatbots und ”Speech-to-text”-Softwares.

Da Big Data weiter wächst, immer mehr Daten generiert werden und die Computer immer leistungsfähiger werden, wird Machine Learning noch mehr Möglichkeiten bieten

Du weißt jetzt alles über Machine Learning. Diese Disziplin ist das Herzstück von Data Science, und Du kannst sie in unserer Data Scientist-Weiterbildung entdecken. Entdecke auch, wie Du die Sprache Python für das Machine Learning nutzen kannst.

Machine learning et analyse de données

Maschinelles Lernen wird häufig für die Datenwissenschaft und Datenanalyse verwendet. Es ermöglicht die Entwicklung, Prüfung und Anwendung prädiktiver Analysealgorithmen auf verschiedene Arten von Daten, um die Zukunft vorherzusagen.

Durch die Automatisierung der Entwicklung von Analysemodellen macht das maschinelle Lernen die Datenanalyse schneller und genauer. Damit können Maschinen mit Aufgaben betraut werden, die im Mittelpunkt der Datenanalyse stehen, wie Klassifizierung, Clustering oder Erkennung von Anomalien.

Die Algorithmen nehmen Daten auf, liefern statistische Schlüsse und können sich mit der Zeit selbständig verbessern. Wenn sie eine Veränderung in den Daten feststellen, können sie ohne menschliches Zutun Entscheidungen treffen.

Vorläufig ist jedoch noch ein Mensch erforderlich, um die Ergebnisse der von den Algorithmen des Machine Learning erstellten Analysen zu überprüfen. Seine Aufgabe ist es, diese Ergebnisse zu interpretieren oder dafür zu sorgen, dass die vom Algorithmus verarbeiteten Daten nicht verzerrt oder verfälscht werden.

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