Inhalt
- Was ist maschinelles Lernen
- Wie funktioniert maschinelles Lernen
- Beziehung zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen
- Arten des maschinellen Lernens
- Anwendungen des maschinellen Lernens
- Wie man eine ML-Lösung implementiert
Was ist maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Prozess, bei dem Algorithmen und Modelle erstellt werden, die es Computern ermöglichen, selbstständig zu lernen, verschiedene Aufgaben zu lösen. Dies umfasst eine Vielzahl von Methoden und Algorithmen, die zur Analyse und Verarbeitung von Daten sowie zum Aufbau und zur Bewertung von Modellen dienen. Mithilfe von ML können Computer sich an neue Daten anpassen und ihre Ergebnisse verbessern, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist.
Wie funktioniert maschinelles Lernen
Traditionelle Programme folgen klaren Anweisungen, die die Reihenfolge der Schritte zur Erreichung eines Ergebnisses definieren. Wenn beispielsweise einem Programm ein Foto eines Elefanten gezeigt wird, merkt es sich dieses Objekt und kann es bei einer Wiederholung erkennen. Wenn das Programm jedoch versucht, einen anderen Elefanten auf einem neuen Foto zu identifizieren, könnte es scheitern.
Im Gegensatz dazu funktionieren die Algorithmen des maschinellen Lernens nach dem Prinzip des Lernens anhand von Beispielen. Dem Programm werden viele Bilder von Elefanten gezeigt, und es beginnt, Schlüsselmerkmale wie die Form der Ohren, die Länge des Rüssels und die Körperproportionen zu identifizieren. Selbst wenn ihm ein neues Foto gezeigt wird, kann es den Elefanten erkennen und zwischen afrikanischen und indischen Elefanten unterscheiden.
Beziehung zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein breiteres Konzept, das Anwendungen umfasst, die komplexe Aufgaben ohne direkte menschliche Intervention ausführen können. KI kann sowohl nach vorgegebenen Algorithmen arbeiten als auch selbstständig lernen. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI und immer mit ihr verbunden. Allerdings bedeutet nicht jede KI-Lösung, dass maschinelles Lernen verwendet wird.
Arten des maschinellen Lernens
Es gibt mehrere grundlegende Ansätze zum maschinellen Lernen:
- Überwachtes Lernen: Das Programm lernt anhand sortierter oder gekennzeichneter Daten, die auf die richtigen Antworten hinweisen. Bei der Klassifizierung von Bildern von Gänseblümchen sucht das Programm nach bestimmten Merkmalen.
- Unüberwachtes Lernen: In diesem Fall arbeitet der Algorithmus mit unstrukturierten Daten, um Muster und Assoziationen zu entdecken. Dieser Ansatz hilft beispielsweise bei der Identifizierung von Anomalien in Finanztransaktionen.
- Verstärkendes Lernen: Hier erhält das Programm "Belohnungen" für erfolgreiche Entscheidungen und Strafen für Fehler. Diese Methode ist effektiv in dynamischen Umgebungen wie Spielen oder dem Fahren von Autos.
- Ensemble-Methoden: Die gleichzeitige Verwendung mehrerer Algorithmen ermöglicht es, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse zu verbessern.
- Tiefes Lernen und neuronale Netze: Moderne neuronale Netze verwenden große Datenmengen, um komplexe Muster und Merkmale zu identifizieren.
Anwendungen des maschinellen Lernens
Maschinelles Lernen findet breite Anwendung in verschiedenen Bereichen, da Computer große Datenmengen schneller und genauer verarbeiten können als Menschen. Hier sind einige seiner Anwendungen:
- Bildkennung
- Erstellung von Vorhersagen und Modellen
- Entscheidungsfindung basierend auf Datenanalyse
- Optimierung von Geschäftsprozessen und Bestandsmanagement
Im Marketing hilft maschinelles Lernen:
- Kaufverhalten vorherzusagen
- Inhalte und Werbung zu personalisieren
- Marktdaten zu analysieren, um optimale Preise anzubieten
- Das Benutzererlebnis auf Websites und in Anwendungen zu verbessern
Wie man eine ML-Lösung implementiert
Die Implementierung von ML-Lösungen kann ein komplexer und kostspieliger Prozess sein, der mehrere Phasen durchläuft:
- Definition des Ziels und Formulierung des Endergebnisses
- Datensammlung und -vorbereitung
- Auswahl der Algorithmen und Lernmodelle je nach Aufgabenstellung
- Modelltraining und -test
- Integration des Algorithmus in Geschäftsprozesse
Für kleine Unternehmen stehen erschwingliche Plattformen und Dienste wie Google Analytics und Yandex.Metrica zur Verfügung, die maschinelles Lernen zur Analyse des Nutzerverhaltens und zur Steigerung der Konversion nutzen. Automatisierungsdienste im Marketing, wie Mindbox, können bei der Segmentierung des Publikums und der Erstellung von Produktempfehlungen helfen.
