Maschinelles Lernen klingt vielleicht wie ein Kurs, den man belegen muss, um in einer Fabrik zu arbeiten, aber in der Informatik ist es eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI). Kurz gesagt, es ermöglicht Systemen, ihre Leistung zu verbessern, indem sie aus Erfahrungen und Daten lernen. Diese KI-Teilmenge ist so in moderne Software integriert, 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 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 ist, wenn gekennzeichnete Datensätze Algorithmen unter einem Aufseher trainieren. 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.
Was ist der Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen?
Wenn Sie nach KI vs. maschinelles Lernen suchen, stellen Sie möglicherweise fest, dass einige Leute die Begriffe fälschlicherweise austauschbar verwenden. KI ist im Wesentlichen ein Überbegriff für synthetische Intelligenz. Im Gegensatz dazu ist maschinelles Lernen ein KI-Schwerpunkt, der es Maschinen ermöglicht, aus Erfahrungen und Daten zu lernen, ohne dass jemand sie programmiert oder assistiert. Eine Maschine, die KI verwendet, muss nicht unbedingt ML-Fähigkeiten haben. Zum Beispiel nutzte IBMs Deep Blue Schachsystem 1996 mehr KI und weniger ML, um den russischen Großmeister Garry Kasparov zu besiegen, indem es unzählige Züge in Echtzeit bewertete.
Welche Branchen nutzen maschinelles Lernen?
- 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.
Verwendet Netflix maschinelles Lernen?
Ja, Netflix nutzt ML für mehrere Anwendungen. Eine der offensichtlichsten ist ihr System zur Inhaltsempfehlung. Das System verwendet ML, um Ihre Genrevorlieben, Ihren Verlauf und den Verlauf gleichgesinnter Nutzer zu analysieren, um Ihnen Filme, Filme und Dokumentationen vorzuschlagen, die Sie ausprobieren könnten.