Was ist maschinelles Lernen und wie funktioniert es

Maschinelles Lernen ist ein spannender Zweig der künstlichen Intelligenz, der uns überall begegnet. Das maschinelle Lernen bringt die Macht der Daten auf neue Weise zur Geltung, z. B. indem Facebook Ihnen Artikel in Ihrem Feed vorschlägt. Diese erstaunliche Technologie hilft Computersystemen, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, indem Computerprogramme entwickelt werden, die automatisch auf Daten zugreifen und Aufgaben durch Vorhersagen und Erkennungen ausführen können.

Wenn Sie mehr Daten in eine Maschine eingeben, hilft dies den Algorithmen, dem Computer etwas beizubringen, wodurch die gelieferten Ergebnisse verbessert werden. Wenn Sie Alexa bitten, Ihren Lieblingsmusiksender auf Amazon Echo abzuspielen, wählt sie den Sender, den Sie am häufigsten gespielt haben. Sie können Ihr Hörerlebnis weiter verbessern und verfeinern, indem Sie Alexa anweisen, Lieder zu überspringen, die Lautstärke einzustellen und viele weitere mögliche Befehle zu geben. Maschinelles Lernen und der rasante Fortschritt der künstlichen Intelligenz machen dies alles möglich.

Lassen Sie uns zunächst die Frage beantworten: Was ist maschinelles Lernen?

Was genau ist maschinelles Lernen?

Zunächst einmal ist maschinelles Lernen ein zentraler Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Anwendungen des maschinellen Lernens lernen aus Erfahrung (oder genauer gesagt aus Daten), so wie es Menschen ohne direkte Programmierung tun. Wenn sie mit neuen Daten konfrontiert werden, lernen, wachsen, verändern und entwickeln sich diese Anwendungen von selbst. Mit anderen Worten: Beim maschinellen Lernen finden Computer aufschlussreiche Informationen, ohne dass ihnen gesagt wird, wo sie suchen sollen. Stattdessen nutzen sie Algorithmen, die in einem iterativen Prozess aus Daten lernen.

Das Konzept des maschinellen Lernens gibt es schon lange (man denke zum Beispiel an die Enigma-Maschine aus dem Zweiten Weltkrieg). Die Idee, die Anwendung komplexer mathematischer Berechnungen auf große Datenmengen zu automatisieren, gibt es jedoch erst seit einigen Jahren, auch wenn sie jetzt immer mehr an Bedeutung gewinnt.

Auf einer hohen Ebene ist maschinelles Lernen die Fähigkeit, sich unabhängig und durch Iterationen an neue Daten anzupassen. Die Anwendungen lernen aus früheren Berechnungen und Transaktionen und nutzen die „Mustererkennung“, um zuverlässige und fundierte Ergebnisse zu erzielen.

Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist zweifellos einer der spannendsten Teilbereiche der künstlichen Intelligenz. Es erfüllt die Aufgabe, aus Daten mit spezifischen Eingaben an die Maschine zu lernen. Es ist wichtig zu verstehen, wie das maschinelle Lernen funktioniert und wie es in Zukunft eingesetzt werden kann.

Der Prozess des maschinellen Lernens beginnt mit der Eingabe von Trainingsdaten in den ausgewählten Algorithmus. Bei den Trainingsdaten handelt es sich um bekannte oder unbekannte Daten zur Entwicklung des endgültigen Algorithmus für maschinelles Lernen. Die Art der eingegebenen Trainingsdaten wirkt sich auf den Algorithmus aus, und auf dieses Konzept wird gleich näher eingegangen.

Neue Eingabedaten werden in den Algorithmus für maschinelles Lernen eingespeist, um zu testen, ob der Algorithmus korrekt funktioniert. Die Vorhersage und die Ergebnisse werden dann gegeneinander abgeglichen.

Wenn die Vorhersage und die Ergebnisse nicht übereinstimmen, wird der Algorithmus mehrmals neu trainiert, bis der Datenwissenschaftler das gewünschte Ergebnis erhält. Auf diese Weise lernt der Algorithmus des maschinellen Lernens kontinuierlich dazu und findet die optimale Antwort, die mit der Zeit immer genauer wird.

Welche Arten des maschinellen Lernens gibt es?

Maschinelles Lernen ist komplex, weshalb es in zwei Hauptbereiche unterteilt wurde: überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen. Jedes dieser Verfahren hat einen bestimmten Zweck und eine bestimmte Wirkung, führt zu Ergebnissen und nutzt verschiedene Arten von Daten. Etwa 70 Prozent des maschinellen Lernens sind überwachtes Lernen, während der Anteil des unüberwachten Lernens zwischen 10 und 20 Prozent liegt. Der Rest entfällt auf das Reinforcement Learning.

Überwachtes Lernen

Beim überwachten Lernen verwenden wir bekannte oder markierte Daten als Trainingsdaten. Da die Daten bekannt sind, ist das Lernen also überwacht, d. h. es ist auf eine erfolgreiche Ausführung ausgerichtet. Die Eingabedaten durchlaufen den Algorithmus für maschinelles Lernen und werden zum Trainieren des Modells verwendet. Sobald das Modell auf der Grundlage der bekannten Daten trainiert wurde, können Sie unbekannte Daten in das Modell eingeben und eine neue Antwort erhalten.

In diesem Fall versucht das Modell herauszufinden, ob es sich bei den Daten um einen Apfel oder eine andere Frucht handelt. Wenn das Modell gut trainiert ist, erkennt es, dass es sich bei den Daten um einen Apfel handelt und gibt die gewünschte Antwort.

Unüberwachtes Lernen

Beim unüberwachten Lernen sind die Trainingsdaten unbekannt und unmarkiert, d. h. niemand hat sich die Daten zuvor angesehen. Ohne den Aspekt der bekannten Daten können die Eingaben nicht an den Algorithmus weitergeleitet werden, daher auch der Begriff „unüberwacht“. Diese Daten werden in den Algorithmus für maschinelles Lernen eingespeist und zum Trainieren des Modells verwendet. Das trainierte Modell versucht, nach einem Muster zu suchen und die gewünschte Antwort zu geben. In diesem Fall ist es oft so, als würde der Algorithmus versuchen, einen Code zu knacken, ähnlich wie bei der Enigma-Maschine, aber ohne dass der menschliche Verstand direkt beteiligt ist, sondern eher eine Maschine.

In diesem Fall bestehen die unbekannten Daten aus Äpfeln und Birnen, die einander ähnlich sehen. Das trainierte Modell versucht, sie alle so zusammenzustellen, dass man die gleichen Dinge in ähnlichen Gruppen erhält.

Verstärkungslernen

Wie bei den traditionellen Arten der Datenanalyse entdeckt der Algorithmus hier Daten durch einen Prozess von Versuch und Irrtum und entscheidet dann, welche Aktion zu einer höheren Belohnung führt. Das Verstärkungslernen besteht aus drei Hauptkomponenten: dem Agenten, der Umgebung und den Aktionen. Der Agent ist der Lernende oder Entscheidungsträger, die Umgebung umfasst alles, mit dem der Agent interagiert, und die Aktionen sind das, was der Agent tut.

Verstärkungslernen findet statt, wenn der Agent Handlungen wählt, die die erwartete Belohnung in einer bestimmten Zeit maximieren. Dies ist am einfachsten zu erreichen, wenn der Agent innerhalb eines soliden Regelwerks arbeitet.

Warum ist maschinelles Lernen so wichtig?

Um die Frage, was maschinelles Lernen ist, besser zu beantworten und die Einsatzmöglichkeiten des maschinellen Lernens zu verstehen, sollten Sie sich einige Anwendungen des maschinellen Lernens ansehen. Das selbstfahrende Google-Auto, die Erkennung von Cyberbetrug und die Online-Empfehlungsmaschinen von Facebook, Netflix und Amazon. Maschinen machen all diese Dinge möglich, indem sie nützliche Informationen herausfiltern und sie auf der Grundlage von Mustern zusammensetzen, um genaue Ergebnisse zu erhalten.

Die rasante Entwicklung des maschinellen Lernens hat dazu geführt, dass die Anwendungsfälle, die Anforderungen und die schiere Bedeutung des maschinellen Lernens im modernen Leben gestiegen sind. Big Data ist in den letzten Jahren ebenfalls zu einem viel verwendeten Schlagwort geworden. Dies ist zum Teil auf die zunehmende Raffinesse des maschinellen Lernens zurückzuführen, das die Analyse großer Datenmengen ermöglicht. Das maschinelle Lernen hat auch die Art und Weise der Datenextraktion und -interpretation verändert, indem es allgemeine Methoden/Algorithmen automatisiert und so die traditionellen statistischen Verfahren ersetzt hat.

Nachdem Sie nun wissen, was maschinelles Lernen ist, welche Arten es gibt und wie wichtig es ist, kommen wir nun zu den Anwendungen des maschinellen Lernens.

Hauptanwendungsbereiche des maschinellen Lernens

Zu den typischen Ergebnissen des maschinellen Lernens gehören Suchergebnisse im Internet, Echtzeit-Anzeigen auf Webseiten und mobilen Geräten, E-Mail-Spam-Filterung, Erkennung von Eindringlingen in Netzwerke sowie Muster- und Bilderkennung. All dies sind Nebenprodukte der Verwendung von maschinellem Lernen zur Analyse großer Datenmengen.

Traditionell basierte die Datenanalyse auf Versuch und Irrtum, ein Ansatz, der durch die Zunahme großer, heterogener Datensätze zunehmend unpraktisch wurde. Maschinelles Lernen bietet intelligente Alternativen für die Analyse großer Datenmengen. Maschinelles Lernen kann durch die Entwicklung schneller und effizienter Algorithmen und datengesteuerter Modelle für die Datenverarbeitung in Echtzeit genaue Ergebnisse und Analysen liefern.

Wie entscheiden Sie, welchen Algorithmus für maschinelles Lernen Sie verwenden sollten?

Es stehen Dutzende verschiedener Algorithmen zur Auswahl, aber es gibt keine beste Wahl oder einen, der für jede Situation geeignet ist. In vielen Fällen müssen Sie auf Versuch und Irrtum zurückgreifen. Es gibt jedoch einige Fragen, die Ihnen helfen können, Ihre Auswahl einzugrenzen.

• Wie groß ist der Umfang der Daten, mit denen Sie arbeiten wollen?
• Welcher Art sind die Daten, mit denen Sie arbeiten wollen?
• Welche Art von Erkenntnissen erhoffen Sie sich von den Daten?
• Wie sollen diese Erkenntnisse genutzt werden?

Voraussetzungen für maschinelles Lernen

Wer mehr über Machine Learning erfahren möchte, sollte einige Voraussetzungen erfüllen, um in diesem Bereich erfolgreich zu sein. Zu diesen Voraussetzungen gehören:

• Grundkenntnisse in Programmiersprachen wie Python, R, Java, JavaScript usw.
• Mittlere Kenntnisse in Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung.
• Grundkenntnisse der linearen Algebra. Beim linearen Regressionsmodell wird eine Linie durch alle Datenpunkte gezogen, und diese Linie wird verwendet, um neue Werte zu berechnen.
• Verständnis der Infinitesimalrechnung.
• Kenntnisse darüber, wie Rohdaten bereinigt und in das gewünschte Format gebracht werden können, um den Zeitaufwand für die Entscheidungsfindung zu verringern.

Diese Voraussetzungen verbessern Ihre Chancen auf eine erfolgreiche Karriere im Bereich des maschinellen Lernens.