Was ist maschinelles Lernen?

Was ist maschinelles Lernen, und wie funktioniert es?

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI und verwendet mathematische Modelle, damit Computer ohne direkte Anweisungen aus Daten lernen können. Durch den Einsatz von Algorithmen zur Mustererkennung erstellt das maschinelle Lernen Datenmodelle, die Vorhersagen treffen. Die Vorhersagen verbessern sich, je mehr Daten gesammelt und analysiert werden, ähnlich wie Menschen aus Erfahrungen lernen. Diese Anpassungsfähigkeit macht das maschinelle Lernen ideal für Szenarien mit ständig wechselnden Daten oder Aufgaben, bei denen codierte Lösungen unpraktisch wären.

Wesentliche Punkte

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI und ermöglicht es Computern, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, die sich im Laufe der Zeit verbessern.
Durch maschinelles Lernen können Organisationen Erkenntnisse gewinnen, die Datenanalyse verbessern, Kundenerlebnisse optimieren, das Kundenverhalten vorhersagen, Risiken reduzieren und Kosten senken.
Zu den Techniken des maschinellen Lernens gehören überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, teilüberwachtes Lernen, verstärkendes Lernen, Deep Learning, Lerntransfer und Ensemblelernen.
Verschiedene Branchen nutzen maschinelles Lernen, darunter Finanzwesen, Gesundheitswesen, Transport, Kundenservice und Landwirtschaft.
Der Prozess des maschinellen Lernens umfasst das Sammeln und Vorbereiten von Daten, das Trainieren des Modells und das Interpretieren der Ergebnisse.
Bei der Auswahl einer Plattform für maschinelles Lernen sollten Sie auf Funktionen wie Cloud Computing, zugängliche Entwicklungsumgebungen, Unterstützung für gängige ML-Frameworks und Sicherheitsstandards auf Unternehmensniveau achten.

ROI durch maschinelles Lernen

Gewinnt Erkenntnisse

Maschinelles Lernen hilft, Muster oder Strukturen innerhalb strukturierter und unstrukturierter Daten durch Datenanalyse zu identifizieren und verwertbare Informationen für die Entscheidungsfindung zu gewinnen. Es verbessert außerdem Vorhersagen und passt sich im Laufe der Zeit an neue Daten an.

Verbessert das Data Mining

Maschinelles Lernen ist hervorragend beim Data Mining, wobei nützliche Informationen aus großen Datensätzen extrahiert werden. Es geht dabei einen Schritt weiter, indem es seine Fähigkeiten im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessert, was zu genaueren Erkenntnissen und besseren Entscheidungen führt.

Verbessert die Kundenerfahrung

Adaptive Oberflächen, maßgeschneiderte Inhalte, Chatbots und virtuelle Assistenten mit der Fähigkeit zur Spracheingabeverarbeitung sind Beispiele dafür, wie maschinelles Lernen Sie bei der Optimierung der Kundenfreundlichkeit unterstützt. Durch die Analyse von Kundenverhalten und -vorlieben personalisiert maschinelles Lernen Interaktionen, bietet zeitnahe und relevante Informationen und optimiert den Kundenservice.

Reduziert Risiken

Durch kontinuierliches Lernen aus neuen Daten verbessert maschinelles Lernen seine Fähigkeit, Betrug zu erkennen und zu verhindern, und bietet robusten Schutz gegen neu aufkommende Bedrohungen. Wenn sich Betrugstaktiken weiterentwickeln, passt sich das maschinelle Lernen an, indem es neue Muster erkennt und Versuche verhindert, bevor diese erfolgreich sind.

Antizipiert Kundenverhalten

Mit maschinellem Lernen können kundenbezogene Daten analysiert werden, um Muster und Verhalten zu identifizieren. Auf diese Weise können Vertriebsteams Produktempfehlungen optimieren und das bestmögliche Kundenerlebnis erzielen. Durch kontinuierliches Lernen aus neuen Interaktionen sagt maschinelles Lernen zukünftige Kundenbedürfnisse und -vorlieben voraus, um eine proaktive und personalisierte Kundenbindung zu ermöglichen.

Senkt die Kosten

Maschinelles Lernen senkt die Kosten, indem es sich wiederholende und zeitaufwändige Prozesse automatisiert, sodass Mitarbeiter sich auf strategischere und gewinnbringendere Aufgaben konzentrieren können. Darüber hinaus optimieren Algorithmen für maschinelles Lernen die Ressourcenzuteilung und minimieren betriebliche Ineffizienzen, indem sie große Datensätze analysieren und Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren. Dies führt zu erheblichen Kosteneinsparungen für Unternehmen.

So lernt maschinelles Lernen aus Daten und trifft Vorhersagen oder Entscheidungen

Überwachtes Lernen

Hierbei werden Datasets mit Labels oder einer Struktur verwendet, wobei Daten als Lehrer fungieren und das Machine Learning-Modell „trainieren“, damit dieses Vorhersagen machen oder Entscheidungen treffen kann. Das Modell lernt, indem es seine Vorhersagen mit den tatsächlichen Ergebnissen vergleicht und entsprechend anpasst, wodurch die Genauigkeit im Laufe der Zeit verbessert wird.

Unüberwachtes Lernen

Hierbei werden Datasets ohne Labels oder eine Struktur verwendet, und es wird nach Mustern und Beziehungen gesucht, indem Daten in Cluster gruppiert werden. Diese Technik hilft, verborgene Strukturen in Daten aufzudecken, was sie nützlich für Aufgaben wie Kundensegmentierung und Anomalieerkennung macht.

Teilüberwachtes Lernen

Kombiniert sowohl gelabelte als auch ungelabelte Daten für das Training. Diese Technik ist besonders nützlich, wenn das Labeln von Daten teuer oder zeitaufwändig ist. Durch die Nutzung der ungelabelten Daten verbessert das Machine Learning-Modell seine Lerneffizienz und Genauigkeit, wodurch teilüberwachtes Lernen eine praktische Technik für viele praktische Szenarien darstellt.

Vertiefendes Lernen

Beinhaltet einen Agenten – ein Computerprogramm, das im Auftrag von jemandem oder etwas handelt –, der den menschlichen Operator ersetzt. Der Agent bestimmt das Ergebnis basierend auf einer Feedbackschleife und lernt aus Feedbacksignalen, um seine Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

Deep Learning

Verwendet neuronale Netze mit vielen Ebenen, die als tiefe neuronale Netze bezeichnet werden, um komplexe Muster in Daten zu modellieren. Dieser Teilbereich des maschinellen Lernens ist besonders effektiv für Sprach- und Bilderkennung, bewältigt hervorragend große Datenmengen und löst komplexe Probleme in verschiedenen Bereichen.

Lerntransfer

Hierbei erfolgt ein Vorabtraining anhand einer Aufgabe, worauf dann eine Feinabstimmung für eine verwandte Aufgabe folgt. Diese Technik ist nützlich, wenn es für die neue Aufgabe nur begrenzte Daten gibt. Durch die Nutzung des Wissens aus der ursprünglichen Aufgabe verbessert der Lerntransfer die Leistung erheblich und reduziert die Trainingszeit für die neue Aufgabe.

Ensemblelernen

Kombiniert mehrere Modelle, um die Gesamtleistung zu verbessern. Durch die Aggregation der Vorhersagen mehrerer Modelle verbessert das Ensemblelernen die Genauigkeit und Robustheit und übertrifft daher die Leistung der einzelnen Modelle.

Wie maschinelles Lernen Probleme löst

Hier ist eine schrittweise Übersicht über den Prozess des maschinellen Lernens.

Nachdem die Datenquellen identifiziert wurden, werden die verfügbaren Daten kompiliert. Die Art der Daten hilft zu bestimmen, welche Algorithmen für das maschinelle Lernen verwendet werden sollen. Wenn die wissenschaftliche Fachkraft für Daten die Daten überprüft, werden Anomalien identifiziert, Strukturen entwickelt und Probleme mit der Datenintegrität behoben. Datenvorverarbeitungsschritte wie Normalisierung, Skalierung und Kodierung kategorialer Variablen werden ebenfalls durchgeführt, um sicherzustellen, dass die Daten in einem geeigneten Format für das Modellieren vorliegen.
Die vorbereiteten Daten werden in zwei Gruppen unterteilt: den Trainingssatz und den Testsatz. Der Trainingssatz macht einen großen Teil der Daten aus und wird verwendet, um die ML-Modelle auf die höchste Genauigkeit zu optimieren.
Wenn die wissenschaftliche Fachkraft für Daten bereit ist, das endgültige Datenmodell auszuwählen, wird der Testsatz verwendet, um die Leistung und Genauigkeit auszuwerten. Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Abruf und F1 Score werden berechnet, um zu beurteilen, wie gut das Modell mit unbekannten Daten funktioniert.
Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten überprüfen die Ergebnisse der ML-Modelle, um Erkenntnisse zu gewinnen, Schlussfolgerungen zu ziehen und Vorhersagen zu treffen. Sie verwenden verschiedene Visualisierungstools und -techniken, z. B. Konfusionsmatrizen, um die Leistung des Modells zu interpretieren und zu bewerten.

Wichtigste Funktionen

Was tut maschinelles Lernen?

Werte vorhersagen

Maschinelles Lernen sagt Werte voraus, indem es Ursache und Wirkung zwischen Variablen identifiziert. Regressionsalgorithmen erstellen ein Modell aus diesen Werten, das dann zur Vorhersage 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. Maschinelles Lernen wird beispielsweise zum Beheben von Problemen im Zusammenhang mit Gerätestörungen, Strukturmängeln, Textfehlern und Betrugsfällen verwendet.

Strukturen erkennen

Clusteringalgorithmen stellen beim maschinellen Lernen häufig den ersten Schritt dar und verdeutlichen die zugrunde liegende Struktur innerhalb des Datasets. Durch die Kategorisierung häufiger Elemente wird Clustering häufig in der Marktsegmentierung eingesetzt, um Preise zu definieren und Kundenpräferenzen vorherzusagen. Klassifikationsalgorithmen werden im überwachten Lernen verwendet, um vordefinierte Labels zuzuweisen, die Informationen genau kategorisieren.

Die Rolle von Fachkräften für maschinelles Lernen

Fachkräfte für maschinelles Lernen transformieren Rohdaten, die aus verschiedenen Datenpipelines gesammelt werden, in skalierbare Data Science-Modelle. Sie verbinden strukturierte Daten mit den von wissenschaftlichen Fachkräften für Daten definierten Modellen. Sie entwickeln außerdem Algorithmen und erstellen Programme, mit denen Maschinen, Computer und Roboter Daten verarbeiten und Muster erkennen können. Dies umfasst die Auswahl und Implementierung geeigneter Algorithmen, das Trainieren und Bewerten von Modellen sowie das Feinabstimmen von Hyperparametern zur Optimierung der Leistung.

Neben diesen Aufgaben bereiten Fachkräfte für maschinelles Lernen Daten vor, damit sie für das Modellieren geeignet sind, stellen Modelle in Produktionsumgebungen bereit und überwachen sowie aktualisieren sie kontinuierlich, um Genauigkeit und Effektivität zu gewährleisten. Durch die enge Zusammenarbeit mit wissenschaftlichen Fachkräften für Daten überbrücken sie die Lücke zwischen Datensammlung und verwertbaren Informationen und stellen sicher, dass ML-Lösungen sowohl praktisch nutzbar als auch wirkungsvoll sind.

Algorithmen für maschinelles Lernen

Algorithmen für maschinelles Lernen identifizieren Muster innerhalb von Daten durch Datenanalyse. Sie helfen wissenschaftlichen Fachkräften für Daten, Probleme zu lösen, indem sie Werte vorhersagen, ungewöhnliche Vorkommen identifizieren, Strukturen bestimmen und Kategorien erstellen. Die Wahl des Algorithmus hängt von der Art der Daten und dem gewünschten Ergebnis ab. Algorithmen werden allgemein nach Verfahren (überwacht, unüberwacht oder verstärkendes Lernen) oder nach Funktion klassifiziert, z. B. Klassifikation, Regression und Clustering. Die Auswahl des richtigen Algorithmus ist entscheidend für effektive Anwendungen des maschinellen Lernens.

Weitere Informationen zu Machine-Learning-Algorithmen.

Maschinelles Lernen in verschiedenen Branchen

Unternehmen in verschiedenen Branchen nutzen maschinelles Lernen, um Abläufe zu verbessern, die Entscheidungsfindung zu optimieren und Innovationen voranzutreiben. Hier sind einige wichtige Beispiele dafür, wie maschinelles Lernen in verschiedenen Branchen angewendet wird.

Bankwesen und Finanzen

In der Finanzbranche ist maschinelles Lernen besonders in Bezug auf das Risikomanagement und die Betrugsprävention von großer Bedeutung.

Gesundheitswesen

Die Verbesserung von Diagnosetools, die Unterstützung der Echtzeit-Patientenüberwachung und die Vorhersage von Krankheitsausbrüchen sind einige Beispiele dafür, wie maschinelles Lernen die Patientenversorgung verbessert.

Transportwesen

Maschinelles Lernen transformiert das Transportwesen, indem es Verkehrsabweichungen identifiziert, Lieferwege optimiert und selbstfahrende Fahrzeuge unterstützt.

Kundendienst

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

Einzelhandel

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

Landwirtschaft

Maschinelles Lernen bietet Verbesserungen für die Landwirtschaft, indem es Roboter entwickelt, um Arbeitskräftemangel zu beheben, Pflanzenkrankheiten diagnostiziert und die Bodenqualität überwacht.

Wichtige Komponenten einer ML-Plattform

Bei der Auswahl einer Plattform für maschinelles Lernen sollten Sie nach einer Lösung suchen, die diese geschäftskritischen Funktionen bietet.

Cloud Computing

Mit einfacher Einrichtung und Bereitstellung ist die Cloud ideal für die Verarbeitung von Workloads jeder Größe und ermöglicht es Ihnen, Datenquellen zu verbinden und nach Bedarf zu skalieren – ohne fortgeschrittene Kenntnisse.

Intuitive Entwicklungsumgebung

Die ideale Plattform unterstützt eine Vielzahl von Kenntnisniveaus.

Integrierte Unterstützung für bekannte ML-Frameworks

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

Sicherheit auf Unternehmensniveau

Wählen Sie eine Plattform, die Governance, Sicherheit und Kontrolle auf Unternehmensebene bietet, um Ihre Infrastruktur zu schützen.

Ressourcen

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Azure Machine Learning

Erste Schritte mit Azure Machine Learning

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Jetzt lernen

Die vier Grundelemente des maschinellen Lernens sind Datensammlung, Modelltraining, Modellevaluation und Modellbereitstellung. Die Datensammlung umfasst das Sammeln und Vorbereiten von Daten für die Analyse. Beim Modelltraining werden diese Daten verwendet, um dem Algorithmus beizubringen, Vorhersagen zu machen oder Entscheidungen zu treffen. Bei der Modellevaluation wird die Leistung des Modells anhand von Metriken wie Genauigkeit und Präzision bewertet. Die Modellbereitstellung umfasst schließlich die Integration des trainierten Modells in eine Produktionsumgebung, um Vorhersagen oder Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
Die Abgrenzung beim maschinellen Lernen ist eine Technik, die verwendet wird, um Überanpassung zu verhindern. Diese tritt auf, wenn ein Modell gut bei Trainingsdaten, aber schlecht bei neuen, unbekannten Daten abschneidet. Zu den gängigen Abgrenzungsmethoden gehören L1 (Lasso) und L2 (Ridge), die unterschiedliche Arten von Strafen zu den Parametern des Modells hinzufügen. Dies hilft, die Generalisierungsfähigkeit des Modells im Hinblick auf neue Daten zu verbessern, was zu einer besseren Leistung in realen Anwendungen führt.
Hiermit wird der Anteil der tatsächlichen positiven Instanzen gemessen, die das Modell korrekt identifiziert. Mit anderen Worten beantwortet der Abruf die Frage: "Wie viele von allen positiven Fällen hat das Modell richtig vorhergesagt?"
Ein Beispiel für ein Modell ist ein Entscheidungsbaum. Ein Entscheidungsbaum ist ein überwachter Lernalgorithmus, der für Klassifikation und Regression verwendet wird. Hiermit werden die Daten gemäß den Werten der Eingabemerkmale in Teilmengen unterteilt und eine baumartige Struktur von Entscheidungen gebildet. Jeder Knoten im Baum repräsentiert ein Merkmal, jeder Zweig repräsentiert eine Entscheidungsregel, und jeder Blattknoten repräsentiert ein Ergebnis.
Entscheidungsbäume sind unkompliziert und leicht verständlich, weswegen sie häufig für Aufgaben wie das Vorhersagen des Kundenverhaltens oder die Diagnose medizinischer Beschwerden eingesetzt werden.
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI. Im Wesentlichen umfasst KI eine Vielzahl von Technologien und Ansätzen, z. B. maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Robotik. Maschinelles Lernen ist eine der Schlüsseltechniken zum Erreichen von KI, da es Systemen ermöglicht, automatisch aus Erfahrungen zu lernen und sich anzupassen, wodurch KI-Anwendungen effektiver und intelligenter werden.
Maschinelles Lernen ist eine Schlüsseltechnik in der prädiktiven Analyse, die historische Daten verwendet, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Es verbessert diesen Prozess, indem es Muster und Beziehungen innerhalb der Daten identifiziert, was genauere und skalierbare Vorhersagen ermöglicht. Modelle für maschinelles Lernen werden mit historischen Daten trainiert, um zugrunde liegende Muster zu lernen, und können auf neue Daten angewendet werden, um Ergebnisse vorherzusagen. Durch kontinuierliches Lernen verbessern diese Modelle ihre Vorhersagegenauigkeit, was die prädiktive Analyse effektiver macht.
Während maschinelles Lernen eine Vielzahl von Algorithmen und Techniken umfasst, um aus Daten zu lernen, konzentriert sich Deep Learning speziell darauf, tiefe neuronale Netze zu verwenden, um eine hohe Leistung bei Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung zu erreichen. Alle Deep-Learning-Methoden sind ein Teilbereich des maschinellen Lernens, aber nicht alle maschinellen Lernmethoden beinhalten Deep Learning.

Was ist maschinelles Lernen?