Was ist maschinelles Lernen? – Ein ultimativer Leitfaden

Veröffentlicht: 2020-12-31

Wussten Sie, dass 82 % der Marketingexperten KI und maschinelles Lernen verwenden, um alle Aspekte ihrer Anpassungstechniken zu verbessern? In diesem Artikel erklären wir Ihnen alles, was Sie über ML wissen müssen. Genießen!

In diesem Artikel
  • Definition des maschinellen Lernens
  • Wie maschinelles Lernen funktioniert
  • Bedeutung von ML
  • Warum maschinelles Lernen verwenden?
  • Anwendungen des maschinellen Lernens
  • Arten des maschinellen Lernens
  • Techniken des ML
  • Beispiele für maschinelles Lernen
  • Vor- und Nachteile des maschinellen Lernens
  • Zukunft des maschinellen Lernens
  • Trends im maschinellen Lernen

Was ist maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine Disziplin der künstlichen Intelligenz, die sich auf die Entwicklung von Anwendungen konzentriert, die ihre Genauigkeit erhöhen und im Laufe der Zeit aus Erfahrungen lernen, ohne dass eine menschliche Programmierung sie dazu anweist. Anwendungen für maschinelles Lernen lernen aus Daten, um ihre Vorhersagegenauigkeit oder Entscheidungsfindung im Laufe der Zeit zu verbessern.

In ML wird Algorithmen „beigebracht“, wie man Merkmale und Muster in riesigen Datenmengen erkennt, um auf der Grundlage neuer Daten zu Vorhersagen und Entscheidungen zu gelangen. Die Qualität des Algorithmus bestimmt, wie viel genauer die Vorhersagen und Entscheidungen werden, wenn er zusätzliche Daten analysiert.

Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Es gibt im Wesentlichen 4 Schritte bei der Entwicklung eines ML-Modells oder einer ML-Anwendung. Sie sind:

Schritt 1: Wählen und arrangieren Sie Ihren Trainingsdatensatz

Lehrdaten sind ein Datensatz, der repräsentativ für die Informationen ist, die von der Anwendung für maschinelles Lernen aufgenommen werden müssen, um die Herausforderung zu lösen. In bestimmten Situationen handelt es sich bei den Unterrichtsdaten um gekennzeichnete Daten – die dazu bestimmt sind, Klassifikationen und Merkmale auszuwählen, die das Modell erkennen muss. Andere Datensätze sind unbeschriftet; Daher muss das Modell diese Merkmale entfernen und Kategorisierungen selbst zuweisen.

Dennoch müssen die Unterrichtsdaten angemessen aufbereitet und auf Anomalien oder Unrichtigkeiten gescannt werden, die das Training beeinträchtigen könnten. Es sollte in 2 Untergruppen kategorisiert werden: die Unterrichtsuntergruppe, die verwendet wird, um das Modell zu lehren, und die Analyseuntergruppe, die verwendet wird, um es zu evaluieren und zu verbessern.

Schritt 2: Wählen Sie einen Algorithmus aus, der mit dem Lehrdatensatz bearbeitet werden soll

Die Art des Algorithmus wird durch die Art (ob gekennzeichnet oder nicht gekennzeichnet), die Datenmenge in den Lerndaten und die Art des zu lösenden Problems bestimmt. Nachfolgend sind die gängigen Arten von ML-Algorithmen aufgeführt, die bei der Kennzeichnung von Daten verwendet werden:

  • Rezessionsalgorithmen (z. B. lineare und logistische Regression sowie eine Support-Vektor-Maschine).
  • Entscheidungsbäume
  • Instanzbasierte Algorithmen
  • Unbeschriftete Daten verwenden die folgenden Algorithmen:
  • Clustering-Algorithmen
  • Assoziationsalgorithmen
  • Neuronale Netze

Schritt 3: Unterrichten des Algorithmus zum Erstellen der Anwendung

Das Lehren des Algorithmus ist ein entscheidender Prozess, der das Betreiben von Variablen über den Algorithmus beinhaltet, Vergleiche zwischen der Ausgabe und den Ergebnissen anstellt, die er hätte erzeugen sollen, das Anpassen von Verzerrungen und Gewichtungen innerhalb des Algorithmus, die zu einem genaueren Ergebnis führen könnten, und das erneute Testen der Variablen bis zum Der Algorithmus liefert meistens das gewünschte Ergebnis. Der schließlich trainierte, präzise Algorithmus ist die maschinelle Lernanwendung.

Schritt 4: Nutzung und Verfeinerung der Anwendung

Der letzte Schritt besteht darin, die Anwendung mit frischen Daten zu verwenden, damit sie die Effektivität und Genauigkeit im Laufe der Zeit steigern kann. Die Quelle der neuen Daten wird durch das zu lösende Problem bestimmt. Beispielsweise werden maschinelle Lernanwendungen, die zur Erkennung von Spam entwickelt wurden, E-Mail-Nachrichten aufnehmen, aber eine ML-Anwendung, die einen Roboterstaubsauger ausführt, verwendet Daten, die aus der realen Interaktion mit neuen Objekten oder bewegten Möbeln im Raum generiert werden

Warum ist maschinelles Lernen wichtig?

Aufgrund von Faktoren wie zunehmender Vielfalt und Menge verfügbarer Daten, erschwinglicher Datenspeicherung und leistungsfähigerer und billigerer Rechenverarbeitung ist das Interesse am maschinellen Lernen wieder gestiegen.

All diese Faktoren ermöglichen es, automatisch und schnell Anwendungen zu erstellen, die größere, anspruchsvollere Daten verarbeiten und schnellere, genauere Ergebnisse liefern können – sogar in einem viel größeren Maßstab. Und durch die Entwicklung präziser Anwendungen ist ein Unternehmen besser in der Lage, lukrative Gelegenheiten zu erkennen und/oder versteckte Risiken zu vermeiden.

Anwendungen des maschinellen Lernens

Wie bereits erwähnt, ist maschinelles Lernen allgegenwärtig. Nachfolgend finden Sie einige Anwendungsfälle, die Sie möglicherweise täglich erleben:

  • Finanzdienstleistungen
    Viele Unternehmen in der Finanz- und Bankenbranche nutzen ML für zwei Hauptzwecke: um wichtige Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und betrügerische Handlungen zu verhindern. Diese wichtigen Erkenntnisse helfen dabei, lukrative Anlagemöglichkeiten zu erkennen oder Investoren dabei zu helfen, den besten Zeitpunkt für den Handel zu ermitteln. Data Mining hilft auch bei der Nutzung von Cyber-Überwachung, um Warnzeichen für Cyber-Betrug anzuzeigen oder Kunden mit hohem Risikoprofil zu identifizieren.
  • Regierung
    Regierungsinstitutionen wie Versorgungsunternehmen und die öffentliche Sicherheit haben einen besonderen Bedarf an ML, da sie über zahlreiche Datenquellen verfügen, die durchsucht werden können, um Erkenntnisse zu gewinnen. Beispielsweise bietet die Analyse von Sensordaten Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und Kosteneinsparung. Die Regierung kann ML auch verwenden, um Betrug aufzudecken und Identitätsdiebstahl zu reduzieren.
  • Gesundheitsvorsorge
    Der Gesundheitssektor wird im schnell wachsenden Trend von ML nicht außen vor gelassen. Die Industrie verwendet jetzt tragbare Sensoren und Geräte, die Daten nutzen können, um die Gesundheit eines Patienten in Echtzeit zu untersuchen. Maschinelles Lernen kann auch zum Aufkommen von Technologien führen, die medizinische Spezialisten bei der Auswertung von Daten unterstützen, um Warnsignale oder Muster zu erkennen, die zu einer besseren Behandlung oder Diagnose führen könnten.
  • Öl und Gas
    Das Volumen der ML-Anwendungsfälle in diesem Sektor ist riesig. Von der Entdeckung neuer Energiequellen, der Untersuchung von Mineralien unter der Erde, der Vorhersage von Fehlfunktionen von Raffineriesensoren bis hin zur Rationalisierung der Ölverteilung, um sie kostengünstiger und effizienter zu gestalten – die Anwendungsfälle sind vielfältig und werden immer größer.

Anwendungen für maschinelles Lernen

Algorithmen für maschinelles Lernen werden in Fällen eingesetzt, in denen die Lösung benötigt wird, um Verbesserungen nach der Bereitstellung zu fördern. Die Anwendung von ML-Algorithmen und -Modellen ist vielseitig und kann unter den entsprechenden Bedingungen als Alternative zu durchschnittlich qualifiziertem menschlichem Aufwand genutzt werden. Beispielsweise haben Chatbots, die natürliche Sprachverarbeitungsmaschinensprache, bereits Kundendienstadministratoren in großen B2C-Unternehmen ersetzt. Diese Chatbots sind in der Lage, Kundenanfragen auszuwerten und Unterstützung für menschliche Kundendienstadministratoren anzubieten oder direkt mit den Kunden zu interagieren.

Darüber hinaus werden ML-Algorithmen angewendet, um die Anpassung und Benutzererfahrung für Online-Plattformen zu verbessern. Amazon, Google, Netflix und Facebook verwenden alle Empfehlungssysteme, um die Inhaltsschwemme zu beseitigen und jedem Benutzer personalisierte Inhalte basierend auf seinen Vorlieben und Abneigungen bereitzustellen.

Arten des maschinellen Lernens

  1. Überwachte Lernalgorithmen

    Diese Typen werden anhand von beschrifteten Beispielen gelehrt. Beim überwachten Lernen werden ML-Techniken wie Vorhersage, Regression und Klassifizierung verwendet, um Muster zu identifizieren, die die Werte der Bezeichnung für zusätzliche unbeschriftete Daten vorhersagen. Überwachtes Lernen wird typischerweise in Systemen verwendet, in denen vergangene Daten mögliche zukünftige Eventualitäten vorhersagen.

  1. Unüberwachte Lernalgorithmen

    Diese Typen werden für Daten ohne frühere Labels verwendet. Die Anwendung erhält nicht die „richtige Antwort“. Es muss selbst bestimmen, was angezeigt wird. Ziel ist es, die Daten zu untersuchen und Muster darin zu identifizieren. Dieser Typ funktioniert hervorragend mit Transaktionsdaten.

  1. Reinforcement-Learning-Algorithmen

    Dieser Typ wird normalerweise für Navigation, Spiele und Robotik verwendet. Durch Versuch und Irrtum kann der Algorithmus herausfinden, welche Aktionen die höchsten Belohnungen bringen. Reinforcement Learning hat 3 Hauptkomponenten: den Agenten (Entscheidungsmalai oder Lernender), die Umgebung (alles, womit der Agent kommuniziert) und Aktionen (die Fähigkeit des Agenten – was er tun kann).

Techniken des maschinellen Lernens

Es gibt ungefähr 10 maschinelle Lerntechniken, die einen Überblick bieten – und den Baustein, auf dem Sie weiter aufbauen können, während Sie Ihre ML-Fähigkeiten und -Kenntnisse nach Hause bringen. Sie sind:

  1. Rückfall
  2. Einstufung
  3. Clustering
  4. Dimensionsreduktion
  5. Ensemble-Methoden
  6. Neuronale Netze und Deep Learning
  7. Lernen übertragen
  8. Verstärkungslernen
  9. Verarbeitung natürlicher Sprache
  10. Worteinbettung

(Lesen Sie auch: Liste der Algorithmen für maschinelles Lernen, die Experten kennen sollten )

Beispiele für maschinelles Lernen

In dieser hochgradig modernisierten Welt gibt es überall um uns herum mehrere Beispiele für ML. Einige der häufigsten Beispiele sind:

  • Spam-Detektoren, um zu verhindern, dass unerwünschte E-Mails in unsere Posteingänge gelangen
  • Roboter, die den Boden saugen, während wir unsere Zeit mit etwas Besserem verbringen
  • Websites schlagen Songs, Filme und Produkte vor, die auf dem basieren, was wir zuvor gehört, angesehen oder gekauft haben.
  • Digitale Assistenten durchsuchen das Internet als Antwort auf unsere Befehle und spielen Songs ab.
  • Medizinische Bildauswertesysteme unterstützen Ärzte dabei, Tumore zu erkennen, die sie nicht bemerkt haben.
  • Die ersten autonomen Fahrzeuge kommen auf die Straße.

Vorteile des maschinellen Lernens

  1. Digitale Assistenten: Google Assistant, Amazon Alexa, Apple Siri und andere NLP-gestützte digitale Assistenten unterstützen die Spracherkennung und Sprache-zu-Text-Software.
  2. Empfehlungen: ML fördert personalisierte Empfehlungen, die von Spotify, Netflix, Amazon und anderen Stellensuche-, Unterhaltungs-, Reise-, Nachrichten- und Einzelhandelsdiensten angeboten werden.

Weitere Vorteile sind:

  1. Entdeckung eines Betruges
  2. Chatbots
  3. Internet-Sicherheit
  4. Medizinische Bildanalyse
  5. Selbstfahrende Autos
  6. Kontextbezogene Online-Werbung

(Lesen Sie auch: Vorteile des maschinellen Lernens in Business-CMOs, die CMOs kennen sollten )

Herausforderungen beim maschinellen Lernen

Im Folgenden sind einige Herausforderungen aufgeführt, mit denen Experten heute konfrontiert sind:

  1. Datensammlung
  2. Nicht genügend Trainingsdaten
  3. Nicht repräsentative Trainingsdaten
  4. Schlechte Datenqualität
  5. Unnötige Funktionen im ML-Modell
  6. Offline-Training und Implementierung des Modells
  7. Bezahlbarkeit
  8. Zeitaufwändige Bereitstellung
  9. Datensicherheit und unzugängliche Daten
  10. Infrastrukturbedarf für Tests und Experimente

Zukunft des maschinellen Lernens

Die Zukunft des maschinellen Lernens ist ohne Zweifel sehr rosig. Es wurde prognostiziert, dass mehrere biometrische Daten in ML integriert werden, um eine umfassende Sicherheitslösung zu erreichen. Dank der Fortschritte in der Technologie der künstlichen Intelligenz wird in naher Zukunft bald eine multimodale biometrische Erkennung erreicht.

Trends im maschinellen Lernen

  1. KI-gesteuerte biometrische Sicherheitslösungen

    Die biometrische Verifizierung hat erhebliche Fortschritte gemacht. Es ist ein aufkommender Trend zum maschinellen Lernen, auf den Sie achten sollten. Ein Beispiel für Anwendungen des maschinellen Lernens der Biometrie ist Amazons Alexa. Die Software kann nun die Stimmen verschiedener Sprecher unterscheiden, indem sie den Sprecher mit einem vorgegebenen Stimmprofil vergleicht.

  1. Konversations-KI

    In den Jahren 2019 und 2020 hat sich die KI auf ein Niveau entwickelt, auf dem sie nun in der Lage ist, bei alltäglichen Aktivitäten wie dem Schreiben mit der menschlichen Kognition zu konkurrieren. Forscher von OpenAI berichten beispielsweise, dass ihr KI-basierter Textersteller realistische Artikel, Gedichte und Geschichten erstellen kann.

Andere Machine-Learning-Trends sind:

  1. Erklärbare KI
  2. KI im Kampf gegen COVID-19
  3. KI-Analyse in Geschäftsprognosen
  4. Automatisiertes maschinelles Lernen

Abschließende Gedanken

Zusammenfassend ist es notwendig zu verstehen, wie man die besten Algorithmen mit den richtigen Prozessen und Tools kombiniert, um den maximalen Nutzen zu erzielen. Unternehmen aus verschiedenen Branchen können durch den Einsatz von ML in ihren Geschäftsprozessen viel gewinnen.

Andere nützliche Ressourcen:

Deep Learning vs. maschinelles Lernen: Der Unterschied

Data Science vs. maschinelles Lernen: Was ist der Unterschied?

Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

Wie maschinelles Lernen Geschäftsprozesse verbessert