Was ist maschinelles Lernen, einfach ausgedrückt?

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das es Systemen ermöglicht, aus Erfahrungen und Daten zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne dass sie von einem Entwickler explizit dafür programmiert werden müssen.

Was ist der Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen?

Wenn man sich mit dem Thema „KI vs. maschinelles Lernen“ beschäftigt, fällt vielleicht auf, dass manche Menschen diese Begriffe fälschlicherweise synonym verwenden. KI ist im Wesentlichen ein Oberbegriff für künstliche Intelligenz. Maschinelles Lernen hingegen ist ein Teilbereich der KI, der es Maschinen ermöglicht, aus Erfahrungen und Daten zu lernen, ohne dass jemand sie dafür programmieren oder dabei unterstützen muss. Eine Maschine, die KI nutzt, verfügt nicht unbedingt über ML-Fähigkeiten. So setzte beispielsweise das Schachsystem „Deep Blue“ von IBM im Jahr 1996 mehr KI und weniger ML ein, um den russischen Großmeister Garry Kasparov zu besiegen, indem es unzählige Züge in Echtzeit auswertete.

In welchen Branchen wird maschinelles Lernen eingesetzt? Â

Regierungen nutzen maschinelles Lernen für Versorgungsleistungen, öffentliche Sicherheit, Betrugserkennung oder Grenzkontrollen durch die Analyse riesiger Datenmengen. Gesundheitsunternehmen nutzen maschinelles Lernen, um Diagnose und Behandlung zu verbessern und präzise Gesundheitsüberwachungsgeräte zu entwickeln. Einzelhandelsunternehmen können zielgerichtete Marketingziele verbessern, indem sie das Kaufverhalten der Kunden analysieren. Der Energiesektor findet Quellen effizienter durch maschinelle Lernalgorithmen. Viele Unternehmen im Transportsektor, wie Lieferfirmen, Fahrgemeinschaftsunternehmen und der öffentliche Nahverkehr, nutzen Computer, um ideale Routen zu finden und so den Service, die Rentabilität und die Reduzierung des CO2-Fußabdrucks zu verbessern. Die Finanzbranche nutzt maschinelles Lernen, um die Cybersicherheit zu verbessern und wesentliche Dateninsights zu gewinnen.

Was sind die wichtigsten Arten des maschinellen Lernens?

Die vier wichtigsten Methoden sind das überwachte Lernen, bei dem Algorithmen anhand von beschrifteten Datensätzen trainiert werden; das unüberwachte Lernen, bei dem unbeschriftete Daten eigenständig verarbeitet werden; das halbüberwachte Lernen, bei dem beschriftete und unbeschriftete Daten kombiniert werden; sowie das bestärkende Lernen, bei dem sich das System durch Versuch und Irrtum sowie zeitverzögerte Belohnungen verbessert.

Wie wird maschinelles Lernen in der Cybersicherheit eingesetzt?

Maschinelles Lernen bildet die Grundlage für Tools wie Endpoint Detection and Response (EDR), die unbekannte Malware und Zero-Day-Bedrohungen durch die Erkennung bösartiger Muster identifizieren können. Auch proaktive Antivirensoftware stützt sich in hohem Maße auf maschinelles Lernen, um neuen Bedrohungen immer einen Schritt voraus zu sein.

Was ist maschinelles Lernen (ML)?

Wichtige Erkenntnisse

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI). Kurz gesagt ermöglicht es Systemen, ihre Leistung zu verbessern, indem sie aus Erfahrungen und Daten lernen.
Beim maschinellen Lernen (ML) geht es darum, Algorithmen zu entwickeln, die es Maschinen ermöglichen, aus Erfahrungen zu lernen. Während sich die KI auf die Entwicklung intelligenter Maschinen konzentriert, ist das maschinelle Lernen der Motor, der diese Maschinen anhand von Daten trainiert.
Malwarebytes maschinelles Lernen, um Malware zu erkennen, die bisher noch nie in freier Wildbahn aufgetreten ist, darunter auch Zero-Day-Bedrohungen.
Die auf maschinellem Lernen basierende Anomalieerkennung kann verdächtiges Verhalten identifizieren, indem sie Muster erkennt, die von der Norm abweichen.
Deep Learning ist eine der fortschrittlichsten Formen des maschinellen Lernens und treibt neue Entwicklungen in vielen Branchen voran, darunter auch im Bereich der Cybersicherheit.

Was genau ist maschinelles Lernen (mit Beispielen)?

Was genau ist maschinelles Lernen (ML) und warum ist es so wichtig? Nun, ML ist eine Anwendung der KI und ein Bereich der Informatik, der es Systemen ermöglicht, aus Erfahrungen, Daten und Algorithmen zu lernen, um die Genauigkeit zu verbessern. Interessanterweise müssen Entwickler Maschinen nicht explizit programmieren, um ML zu nutzen – Computer können selbstständig lernen, ohne menschliches Eingreifen.

Moderne Technologien wie Chatbots, virtuelle Assistenten, proaktive Antivirensoftware und mehr stützen sich stark auf maschinelles Lernen. Zum Beispiel verwenden selbstfahrende Fahrzeuge mehrere ML-Algorithmen, basierend auf überwachten und unbeaufsichtigten Lernmodellen, um zu entscheiden, welche Aktionen ausgeführt werden sollen, um so gut oder besser als Menschen zu fahren.

Ebenso kann die Cybersicherheit für Unternehmen wie Endpoint Detection and Response (EDR) maschinelles Lernen einsetzen, um unbekannte Malware zu erkennen und unbekannte „Zero-Day“-Bedrohungen zu finden, indem schädliche Muster identifiziert werden. Dies ist nur die Spitze des Eisbergs, wenn es darum geht, wie maschinelles Lernen die Cybersicherheit in der Zukunft beeinflussen wird.

ML und KI ermöglichen auch die Kommunikation zwischen Maschinen ohne menschliches Eingreifen. Solche Machine-to-Machine (M2M)-Anwendungen können Lieferketten- oder Lagerverwaltungssystemen helfen, den Bestand effizient zu verfolgen und zu überwachen. Ähnlich helfen M2M-Anwendungen Energieunternehmen, die Versorgung präziser zu steuern, indem sie Erhebungsdaten von Energiequellen an entfernte Computer zur Analyse senden.

Was sind einige gängige Methoden des maschinellen Lernens?

Überwachtes maschinelles Lernen

Überwachtes Lernen bedeutet, dass Algorithmen mit markierten Datensätzen unter Aufsicht eines Betreuers trainiert werden. Überwachte Daten sind häufiger als andere Lernmethoden, da sie effizienter sein können. Ein Beispiel für diese Art von ML ist, wenn Algorithmen Spam in Ihrem Posteingang klassifizieren können.

Unüberwachtes maschinelles Lernen

Unüberwachtes Lernen ist, wenn ein Algorithmus mit unbeschrifteten Daten arbeitet, ohne beaufsichtigt zu werden. Er muss selbst feststellen, wie er die Informationen verarbeiten soll. Forscher können unüberwachtes Lernen nutzen, um Muster und Gruppierungen in unbeschrifteten Datensätzen zu finden, ohne einzugreifen. Natürlich muss ein Datenanalyst möglicherweise trotzdem die Empfehlungen aus dem unüberwachten maschinellen Lernen validieren.

Semi-überwachtes maschinelles Lernen

Semi-überwachtes Lernen schlägt eine Brücke zwischen überwachten und unüberwachten Lernen, indem Algorithmen sowohl mit beschrifteten als auch unbeschrifteten Daten trainiert werden. Typischerweise ist das Volumen der beschrifteten Daten kleiner, während das Volumen der unbeschrifteten Daten viel größer ist. Eine Anwendung des semi-überwachten Lernens findet sich in einem Krankenhaus, wo ein Radiologe eine kleine Anzahl von Scans für Krankheiten beschriftet, um Maschinen zu helfen, relevante Informationen aus einer größeren Menge genau zu extrahieren.

Verstärktes maschinelles Lernen

Verstärkungslernen ist wie überwachtes Lernen, außer dass der Algorithmus durch Versuch und Irrtum und verzögerte Belohnungen lernt, anstatt durch Beispieldaten. Zum Beispiel kann ein autonomes Fahrzeug durch Fehler in einer Trainingsumgebung lernen, welche Entscheidungen unerwünscht sind. Ebenso kann ein Gesundheitssystem es nutzen, um aus vergangenen Erfahrungen optimale Richtlinien zu ermitteln.