Viele Menschen vertrauen Algorithmen und dem maschinellen Lernen, einfach weil sie deren Funktionsweise nicht vollständig verstehen.
Wir haben in der Vergangenheit betrachtet, wie Maschinelles Lernen kann genutzt werden, um die Benutzererfahrung zu verbessern, aber worum handelt es sich eigentlich?
Was ist Machine Learning?
Das maschinellen LernenMaschinelles Lernen, oder automatische Lernverfahren, ist eine Anwendung der künstlichen Intelligenz, die es Systemen ermöglicht, aus Daten automatisch zu lernen und sich zu verbessern, ohne für jede Aufgabe explizit programmiert zu werden. Durch die Analyse großer Datenmengen erkennen diese Systeme Muster, treffen Vorhersagen oder automatisieren komplexe Aufgaben.
Die im maschinellen Lernen verwendeten Algorithmen bestehen aus einer Reihe mathematischer Schritte zur Lösung eines konkreten Problems. Sie nutzen Daten, um „zu lernen“ und ihre Antworten anzupassen. Zum Beispiel kann eine E‑Commerce‑Anwendung lernen vorherzusagen, welche Produkte Ihnen gefallen könnten, basierend auf Ihren früheren Käufen.
Machine Learning: Wie funktioniert das?
Vereinfacht gesagt verarbeiten Machine‑Learning‑Algorithmen große Datenmengen. Dieser Prozess beginnt mit dem Training des Modells an einem Satz von Beispieldaten, dem sogenannten Trainingssatz. Ziel ist es, dem Algorithmus die Beziehung zwischen einer Eingabe (z. B. einem Bild) und einer Ausgabe (z. B. dem Wort „Hund“) zu vermitteln.
Hier sind die wichtigsten Schritte eines Machine‑Learning‑Prozesses:
- Datenerhebung: Je größer die Menge und die Qualität der Daten, desto leistungsfähiger wird das Modell.
- Datenaufbereitung: Bereinigung und Strukturierung der Daten, um ihre Konsistenz zu gewährleisten.
- Training: Die Daten werden verwendet, um den Algorithmus darin zu trainieren, Muster zu erkennen.
- Bewertung: Das Modell mit Daten testen, die während des Trainings nicht verwendet wurden.
- Bereitstellung: Nach der Validierung wird das Modell in eine Anwendung integriert, um in Echtzeit zu arbeiten.
Verschiedene Lernverfahren
Das maschinellen Lernen kann je nach Art der genutzten Daten und den angestrebten Zielen in mehrere Ansätze unterteilt werden. Die drei Hauptarten sind:
Überwachtes Lernen
Beim überwachten Lernen sind die Eingabedaten beschriftet, das heißt, sie enthalten ein klares erwartetes Ergebnis. Zum Beispiel zeigen Sie dem Algorithmus ein Bild eines Hundes und geben an, dass es ein Hund ist. Der Algorithmus nutzt diese Beispiele, um zu lernen, eine Verbindung zwischen einer Eingabe (dem Bild) und einer Ausgabe (dem Wort „Hund“) herzustellen.
Im Verlauf des Trainings wird der Algorithmus immer genauer. Dies ist die am weitesten verbreitete Methode, da sie auf leicht beschriftbaren Daten beruht. Sie eignet sich ideal für Aufgaben wie Gesichtserkennung, Erkennung von Spam‑E‑Mails oder Börsenprognosen.
Unüberwachtes Lernen
Unüberwachtes Lernen verwendet unbeschriftete Daten. Im Gegensatz zum überwachten Lernen gibt es keine erwartete Antwort. Zum Beispiel stellen Sie dem Algorithmus Bilder zur Verfügung, ohne anzugeben, was sie zeigen. Der Algorithmus analysiert die Daten, um Gruppen oder Ähnlichkeiten zu identifizieren, etwa um Fotos von Hunden von denen von Katzen zu unterscheiden.
Diese Methode wird häufig für die Kundensegmentierung, die Betrugserkennung oder die Trendanalyse verwendet.
Verstärkendes Lernen
Das Reinforcement Learning basiert auf einem System von Belohnungen und Bestrafungen. Der Algorithmus lernt durch Interaktion mit einer Umgebung und erhält je nach seinen Aktionen positives oder negatives Feedback. Beispielsweise kann ein Roboter lernen, sich in einem Raum zu bewegen, indem er Punkte erhält, sobald er ein Hindernis vermeidet.
Dieser Ansatz wird in Bereichen wie Videospielen, Robotik und der Optimierung industrieller Prozesse eingesetzt.
Konkrete Anwendungen des Machine Learning
Maschinelles Lernen verändert viele Branchen.
Im Marketing ermöglicht es personalisierte Empfehlungen oder die Optimierung von Werbekampagnen. Im medizinischen Bereich wird es zur Unterstützung von Diagnosen eingesetzt. Transportsysteme nutzen es, um selbstfahrende Autos zu entwickeln.
Es ist auch in Sprachassistenten, Suchmaschinen und im Finanzwesen präsent, um Betrug zu entdecken oder Börsenverhalten vorherzusagen.
Was kann man mit Machine Learning für Ihr Unternehmen tun?
Um Maschinelles Lernen in Ihr Projekt zu integrieren, beginnen Sie damit, ein Problem oder eine Funktion zu identifizieren, die durch datenbasierte Vorhersagen optimiert werden kann.
Beispielsweise kann auf einer E‑Commerce‑Website Maschinelles Lernen dazu dienen, ähnliche Produkte basierend auf dem Verhalten der Nutzer zu empfehlen oder die Bedürfnisse eines Kunden anhand seines Kaufverlaufs vorherzusagen.
In einer mobilen App ist es möglich, eine Bilderkennungsfunktion hinzuzufügen, mit der Benutzer ein Produkt durch Hochladen eines Fotos suchen können. Maschinelles Lernen ermöglicht außerdem die Sentiment‑Analyse von Kundenbewertungen oder die Optimierung der Navigation in Echtzeit in Kartenanwendungen.
Entwickler können fertige Lösungen integrieren, indem sie beliebte Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit‑learn verwenden oder APIs von Anbietern wie Google oder Microsoft nutzen, um vorgefertigte Funktionen kostengünstig hinzuzufügen.
Wie starten Sie mit Machine Learning?
Um mit Maschinellem Lernen zu beginnen, ist es wichtig, die zugrunde liegenden mathematischen und algorithmischen Grundlagen wie lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung zu verstehen. Das Erlernen einer Programmiersprache wie Python ist ebenfalls unerlässlich, da sie leistungsstarke Bibliotheken für Projekte im Bereich Maschinelles Lernen bietet.
Um Maschinelles Lernen in Ihre Projekte zu integrieren, können Sie einen freiberuflichen Entwickler, spezialisiert auf Maschinelles Lernen. Dafür stellen Sie ein Projekt kostenlos auf Codeur.com ein, um Kostenvoranschläge von Entwicklern zu erhalten.
