Was ist Machine Learning?

Ein wissenschaftlicher Ansatz zum Trainieren von Maschinen mit dem Ziel, ihnen das Analysieren und Nutzen von Daten auf dieselbe Weise zu ermöglichen, wie es der Mensch tut.

Was ist Machine Learning und wie funktioniert es?

Machine Learning (ML) beschreibt den Prozess der Verwendung mathematischer Datenmodelle, mithilfe derer ein Computer ohne direkte Anweisung eigenständige Lösungen finden soll. Machine Learning wird als Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) angesehen. Dabei werden Algorithmen verwendet, um Muster in Daten zu identifizieren, die dann zum Erstellen eines Datenmodells verwendet werden, das Vorhersagen treffen kann. Die immer genauer werdenden Ergebnisse im Zusammenhang mit Machine Learning sind auf die umfangreiche Datenmenge und die Erfahrung im Umgang mit dieser Technik zurückzuführen. Allgemein ist dieser Fortschritt mit der Verbesserung unserer Fähigkeiten durch regelmäßige Übung vergleichbar.

Durch die Anpassungsfähigkeit eignet sich Machine Learning für Szenarios, in denen Daten bzw. Anforderungen oder Aufgaben ständig verändert werden oder das Programmieren einer Lösung praktisch unmöglich wäre.

Zusammenhang zwischen Machine Learning und KI

Machine Learning wird als Teilbereich der KI betrachtet. Ein „intelligenter“ Computer denkt wie ein Mensch und führt Aufgaben selbst aus. Eine Möglichkeit, einen Computer zu trainieren, der die menschliche Logik imitiert, besteht darin, ein neuronales Netzwerk zu verwenden, bei dem es sich um eine Reihe von Algorithmen handelt, die auf dem menschlichen Gehirn basieren.

Zusammenhang zwischen Machine Learning und Predictive Analytics

Obwohl es sich bei Machine Learning um eine Art von Predictive Analytics handelt, besteht ein feiner Unterschied darin, dass Machine Learning deutlich einfacher mit Echtzeitaktualisierungen implementiert werden kann, da mehr Daten erfasst werden. Predictive Analytics funktionieren in der Regel mit einem statischen Dataset und müssen für Updates aktualisiert werden.

Zusammenhang zwischen Machine Learning und Deep Learning

Deep Learning ist eine spezialisierte Form des Machine Learning, bei der mithilfe von neuronalen Netzwerken Lösungen gefunden werden. Da die Genauigkeit beim Deep Learning eigenständig bestimmt werden kann, werden Informationen wie von einem menschlichen Gehirn klassifiziert. Daher ist dieser Ansatz am ehesten mit der menschlichen Intelligenz vergleichbar.

Vorteile von Machine Learning

Machine Learning kann vielseitig verwendet werden, und die Möglichkeiten werden ständig erweitert. Dies sind einige der wichtigsten Vorteile für Unternehmen:

Gewinnen von Erkenntnissen

Machine Learning kann dabei helfen, ein Muster oder eine Struktur in strukturierten oder unstrukturierten Daten zu identifizieren, um wichtige Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.

Verbessern der Datenintegrität

Machine Learning eignet sich besonders gut für Data Mining und kann die dafür benötigten Fähigkeiten im Laufe der Zeit sogar optimieren.

Verbessern der Benutzerfreundlichkeit

Adaptive Oberflächen, maßgeschneiderte Inhalte, Chatbots und virtuelle Assistenten mit der Fähigkeit zur Spracheingabeverarbeitung sind Beispiele dafür, wie Machine Learning Sie bei der Optimierung der Kundenfreundlichkeit unterstützt.

Risiko minimieren

Da sich die Betrugstaktiken ständig ändern, muss auch Machine Learning schritthalten, um neue Muster überwachen und identifizieren zu können, bevor diese erfolgreich angewendet werden.

Antizipieren des Kundenverhaltens

Mit Machine Learning können kundenbezogene Daten analysiert werden, um Muster und Verhalten zu identifizieren. Auf diese Weise können Sie Produktempfehlungen optimieren und bestmögliche Benutzerfreundlichkeit erzielen.

Geringere Kosten

Machine Learning ermöglicht das Automatisieren von Prozessen, wodurch Sie Zeit und Ressourcen sparen können und Ihr Team den Fokus auf die wichtigsten Aufgaben legen kann.

Machine Learning-Techniken

Dies sind die drei Haupttechniken für Machine Learning:

Beaufsichtigtes Lernen

Im Fall von Datasets mit Bezeichnungen oder einer Struktur fungieren Daten als Lehrer und „trainieren“ den Computer, damit dieser Vorhersagen machen oder Entscheidungen treffen kann.

Unbeaufsichtigtes Lernen

Im Fall von Datasets ohne Bezeichnungen oder eine Struktur wird nach Mustern und Beziehungen gesucht, indem Daten in Cluster gruppiert werden.

Vertiefendes Lernen

Durch das Ersetzen eines Mitarbeiters durch einen Agent (Computerprogramm, das im Auftrag eines Benutzers agiert) können Ergebnisse basierend auf einer Feedbackschleife ermittelt werden.

Lösen von Problemen mit Machine Learning

Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über die Schritte für das Lösen von Problemen mithilfe von Machine Learning:

Schritt 1: Daten sammeln und vorbereiten

Nachdem Datenquellen identifiziert wurden, werden die verfügbaren Daten kompiliert. Der Datentyp gibt Auskunft darüber, welche Machine-Learning-Algorithmen Sie verwenden können. Wenn Sie Ihre Daten überprüfen, werden Anomalien identifiziert, Strukturen entwickelt und Probleme mit der Datenintegrität gelöst.

Schritt 2: Modell trainieren

Die vorbereiteten Daten sind in zwei Gruppen unterteilt: der Trainingssatz und der Testsatz. Der Trainingssatz entspricht einem großen Teil Ihrer Daten und wird verwendet, um Ihre Modelle mit der höchsten Genauigkeit zu optimieren.

Schritt 3: Modell überprüfen

Wenn Sie bereit sind, das endgültige Datenmodell auszuwählen, wird der Testsatz verwendet, um die Leistung und die Genauigkeit auszuwerten.

Schritt 4: Ergebnisse interpretieren

Überprüfen Sie das Ergebnis, um Erkenntnisse zu gewinnen, Schlussfolgerungen zu ziehen und Ergebnisse vorherzusagen.

Was kann Machine Learning?

Werte vorhersagen

Beim Identifizieren der Ursache und Auswirkung von Variablen wird mithilfe von Regressionsalgorithmen ein Modell aus Werten erstellt, das dann zum Treffen von Vorhersagen verwendet wird. Regressionsstudien helfen dabei, Prognosen für die Zukunft aufzustellen und beispielsweise die Nachfrage nach einem bestimmten Produkt, Verkaufszahlen oder Kampagnenergebnisse vorherzusagen.

Ungewöhnliche Vorkommnisse identifizieren

Mithilfe von Algorithmen für die Anomalieerkennung, die häufig zum Erkennen potenzieller Risiken verwendet werden, werden Daten ermittelt, die von der Norm abweichen. Machine Learning wird beispielsweise zum Beheben von Problemen im Zusammenhang mit Gerätestörungen, Strukturmängeln, Textfehlern und Betrugsfällen verwendet.

Strukturen erkennen

Clusteringalgorithmen stellen beim Machine Learning häufig den ersten Schritt dar und verdeutlichen die zugrunde liegende Struktur innerhalb des Datasets. Die Kategorisierung allgemeiner Elemente (Clustering) wird häufig im Rahmen der Marktsegmentierung verwendet und bietet Einblicke, die Sie bei der Preisbestimmung und dem Analysieren der Kundenpräferenzen unterstützen.

Kategorien vorhersagen

Klassifizierungsalgorithmen helfen dabei, die richtige Kategorie für Informationen zu bestimmen. Trotz der Ähnlichkeiten unterscheidet sich die Klassifizierung vom Clustering insofern, als Ersteres beim überwachten Lernen angewendet wird, wo vordefinierte Bezeichnungen zugewiesen werden.

Einführung in Machine-Learning-Algorithmen

Machine-Learning-Algorithmen identifizieren Muster mit Daten, die Datenanalysten beim Lösen von Problemen helfen. Machine-Learning-Algorithmen können Werte vorhersagen, ungewöhnliche Vorkommnisse identifizieren, Strukturen ermitteln und Kategorien erstellen. Abhängig vom verwendeten Datentyp und dem gewünschten Ergebnis verwenden Sie unterschiedliche Algorithmen. Algorithmen werden in der Regel nach Technik (überwachtes, unüberwachtes oder vertiefendes Lernen) oder Familie (einschließlich Klassifizierung, Regression und Clustering) gruppiert. Weitere Informationen zu Machine Learning-Algorithmen

Verwendung von Machine Learning in verschiedenen Branchen

Unternehmen in den verschiedensten Branchen nutzen Machine Learning auf viele unterschiedliche Arten. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für diese Branchen:

Bankwesen und Finanzen

Im finanziellen Kontext ist Machine Learning besonders in Bezug auf das Risikomanagement und die Betrugsprävention von großer Bedeutung.

Gesundheitswesen

Die Verwendung von Machine Learning im Zusammenhang mit Diagnosetools, der Patientenüberwachung und dem Vorhersagen von Krankheitsausbrüchen sind nur ein paar der vielen Beispiele dafür, wie das Verfahren zur Verbesserung der Patientenbetreuung beiträgt.

Transport

Machine Learning wird auch im Transportbereich eingesetzt und beispielsweise zum Erkennen von Verkehrsanomalien, Optimieren des Lieferwegs und autonomen Fahren verwendet.

Kundendienst

Das Beantworten von Fragen, Analysieren des Kundenverhaltens und Bereitstellen virtueller Unterstützung sind Beispiele dafür, wie Machine Learning für den Bereich des Kundendiensts genutzt wird.

Handel

Mit Machine Learning können Einzelhändler Kaufmuster analysieren, Angebote und Preise optimieren und Daten verwenden, um das gesamte Angebot für die Kunden zu verbessern.

Landwirtschaft

Das Entwickeln von Robotern ist ein Beispiel dafür, wie Machine Learning die Landwirtschaft verbessern kann. Auf diese Weise kann dem Arbeitskräftemangel entgegengewirkt, eine Pflanzenkrankheit diagnostiziert und die Bodengesundheit überwacht werden. In diesem Video erfahren Sie, wie Landwirte den Ernteertrag mithilfe von Machine Learning um 30 % steigern konnten.

Wichtige Komponenten einer Machine-Learning-Plattform

Suchen Sie bei der Auswahl einer Machine-Learning-Cloudplattform nach einer Lösung mit den folgenden Features:

Cloud Computing

Durch die einfache Einrichtung und Bereitstellung eignet sich die Cloud für die Verarbeitung von Workloads aller Größen, sodass Sie ohne erweiterte Kenntnisse Datenquellen verbinden und bedarfsgesteuert skalieren können.

Zugängliche Entwicklungsumgebung

Die ideale Plattform unterstützt alle Qualifikationsstufen mit zugänglichen Optionen für die Dokumenterstellung. Sie kann Ihnen dabei helfen, die Vorteile von Machine Learning zu nutzen – unabhängig davon, ob Sie häufig mit Code arbeiten oder eher automatisierte Tools und Drag & Drop-Schnittstellen bevorzugen, für die keine Erfahrung im Programmieren erforderlich ist.

Integrierte Unterstützung für bekannte Frameworks

Egal, ob es sich um ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn oder TensorFlow handelt: Nutzen Sie eine Plattform, die Ihnen das Arbeiten mit Ihren bevorzugten Tools ermöglicht.

Sicherheit auf Unternehmensniveau

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