Maschinelles Lernen mag wie ein Kurs klingen, den man belegen muss, um in einer Fabrik zu arbeiten, aber in der Informatik ist es ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (AI). Kurz gesagt, ermöglicht es Systemen, ihre Leistung zu verbessern, indem sie aus Erfahrungen und Daten lernen. Die KI ist in der modernen Software so tief verwurzelt, dass viele bestehende Technologien, die wir für selbstverständlich halten, ohne sie nicht möglich wären.
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 künstlichen Intelligenz und ein Zweig 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 die Vorteile von ML zu nutzen - Computer können ohne menschliches Zutun selbst lernen.
Moderne Technologien wie Chatbots, virtuelle Assistenten, proaktive Antivirensoftware und vieles mehr stützen sich in hohem Maße auf maschinelles Lernen. Selbstfahrende Fahrzeuge nutzen beispielsweise mehrere ML-Algorithmen, die auf überwachten und unüberwachten Lernmodellen basieren, um zu entscheiden, welche Maßnahmen zu ergreifen sind, damit sie genauso gut oder besser fahren als Menschen.
Ebenso kann Cybersicherheit für Unternehmen wie Endpoint Detection and Response (EDR ) maschinelles Lernen nutzen, um unbekannte Malware zu erkennen und unbekannte "Zero-Day"-Bedrohungen zu finden, indem bösartige Muster identifiziert werden. Dies ist nur die Spitze des Eisbergs, wenn es darum geht, wie maschinelles Lernen die Cybersicherheit in Zukunft beeinflussen wird.
ML und KI ermöglichen auch die Kommunikation von Maschinen ohne menschliches Eingreifen. Solche Machine-to-Machine (M2M)-Anwendungen können Lieferketten- oder Lagerverwaltungssysteme dabei unterstützen, Bestände effizient zu verfolgen und zu überwachen. In ähnlicher Weise helfen M2M-Anwendungen Energieunternehmen, die Versorgung genauer zu steuern, indem sie Daten von Energiegewinnungsquellen zur Analyse an entfernte Computer 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 bedeutet, dass ein Algorithmus mit unmarkierten Daten unbeaufsichtigt arbeitet. Er muss selbst bestimmen, wie er die Informationen verarbeitet. Forscher können unüberwachtes Lernen nutzen, um Muster und Datengruppierungen in unmarkierten Datensätzen zu finden, ohne einzugreifen. Natürlich muss ein Datenanalytiker die Empfehlungen des unüberwachten maschinellen Lernens möglicherweise noch validieren.
Semi-überwachtes maschinelles Lernen
Semi-überwachtes Lernen stellt ein Gleichgewicht zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen her, indem Algorithmen mit gekennzeichneten und nicht gekennzeichneten Daten trainiert werden. In der Regel ist die Menge der beschrifteten Daten kleiner, während die Menge der nicht beschrifteten Daten viel größer ist. Eine Anwendung des halbüberwachten Lernens findet sich in einem Krankenhaus, wo ein Radiologe eine kleine Anzahl von Scans auf Krankheiten hin kennzeichnet, um Maschinen dabei zu helfen, relevante Informationen aus einer größeren Menge genau zu extrahieren.
Verstärktes maschinelles Lernen
Verstärkungslernen ist wie überwachtes Lernen, nur dass der Algorithmus durch Versuch und Irrtum und verzögerte Belohnungen anstelle von Beispieldaten lernt. So kann beispielsweise ein autonomes Fahrzeug durch Fehler in einer Trainingsumgebung lernen, welche Entscheidungen unerwünscht sind. Ebenso kann ein Gesundheitssystem auf diese Weise optimale Strategien aus früheren Erfahrungen ermitteln.
Was ist der Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen?
Wenn Sie sich über KI und maschinelles Lernen informieren, werden Sie vielleicht feststellen, dass einige Leute die Begriffe fälschlicherweise synonym verwenden. KI ist im Wesentlichen ein Oberbegriff für künstliche Intelligenz. Maschinelles Lernen hingegen ist ein KI-Schwerpunkt, der es Maschinen ermöglicht, aus Erfahrungen und Daten zu lernen, ohne dass jemand sie programmiert oder ihnen dabei hilft. Eine Maschine, die KI nutzt, muss nicht unbedingt über ML-Fähigkeiten verfügen. Das IBM-Schachspielsystem Deep Blue beispielsweise nutzte 1996 mehr KI und weniger ML, um den russischen Großmeister Garri Kasparow zu besiegen, indem es unzählige Züge in Echtzeit bewertete.
Welche Branchen nutzen maschinelles Lernen?
- Regierungen nutzen maschinelles Lernen für Versorgungsunternehmen, öffentliche Sicherheit, Betrugserkennung oder Grenzkontrollen, indem sie eine große Datenmenge analysieren.
- Unternehmen des Gesundheitswesens nutzen das maschinelle Lernen zur Verbesserung von Diagnose und Behandlung und zur Entwicklung präziser Geräte zur Gesundheitsüberwachung.
- Einzelhandelsunternehmen können durch die Analyse des Kaufverhaltens ihrer Kunden gezieltere Marketingziele erreichen.
- Der Energiesektor findet mit Algorithmen des maschinellen Lernens effizientere Quellen.
- Viele Unternehmen des Transportsektors, wie z. B. Lieferdienste, Ridesharing-Unternehmen und öffentliche Verkehrsmittel, nutzen Computer, um ideale Routen zu finden, um ihre Dienstleistungen zu verbessern, ihre Rentabilität zu steigern und ihren CO2-Ausstoß zu verringern.
- Die Finanzbranche nutzt maschinelles Lernen, um die Cybersicherheit zu verbessern und wichtige Daten einzusehen.
Setzt Netflix maschinelles Lernen ein?
Ja, Netflix verwendet ML oder mehrere Anwendungen. Eine der offensichtlichsten Anwendungen ist das System zur Empfehlung von Inhalten. Das System nutzt ML, um Ihre Genrevorlieben, Ihre Sehgewohnheiten und die Sehgewohnheiten gleichgesinnter Nutzer zu untersuchen, um vorzuschlagen, welche Filme, Filme und Dokumentationen Sie ausprobieren können.