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Was ist Machine Learning?

Was ist Machine Learning und wie funktioniert es?

  • Unter Machine Learning (ML) versteht man die Verwendung mathematischer Datenmodelle, die einem Computer helfen, ohne direkte Anweisungen zu lernen. Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI). Dabei werden Algorithmen verwendet, um Muster in Daten zu identifizieren, die dann zum Erstellen eines prädiktiven Datenmodells verwendet werden. Mit zunehmender Datenmenge und Erfahrung erzielt Machine Learning immer genauere Ergebnisse – genauso wie Menschen durch mehr Übung besser werden.
  • Durch seine Anpassungsfähigkeit eignet sich Machine Learning für Szenarien, in denen sich Daten bzw. Anforderungen oder Aufgaben ständig verändern bzw. 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 selbstständig aus. Eine Möglichkeit, einen Computer auf Nachahmung des menschlichen Denkens zu trainieren, ist die Verwendung eines neuronalen Netzes. Dabei handelt es sich um eine Kette von Algorithmen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind.

Zusammenhang zwischen Machine Learning und Predictive Analytics

Obwohl Machine Learning eine Art von Predictive Analytics ist, gibt es einen feinen Unterschied: Machine Learning ist wesentlich einfacher zu implementieren und kann in Echtzeit aktualisiert werden, sobald Daten hinzukommen. Predictive Analytics arbeiten in der Regel mit einem statischen Dataset und müssen für Updates aktualisiert werden.

So sind Machine Learning und Deep Learning verbunden

Deep Learning ist eine spezialisierte Form des Machine Learning, bei der mithilfe von neuronalen Netzen 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. Das haben Unternehmen mit Machine-Learning-Projekten erreicht:

Erkenntnisse gewinnen

Machine Learning kann dabei helfen, ein Muster oder eine Struktur in strukturierten oder unstrukturierten Daten zu identifizieren, sodass der Kontext der Daten erkennbar wird.

Datenintegrität verbessern

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

Positives Benutzererlebnis schaffen

Adaptive Schnittstellen, zielgerichtete Inhalte, Chatbots und sprachgesteuerte virtuelle Assistenten sind Beispiele dafür, wie Machine Learning zu einem positiven Kundenerlebnis beitragen kann.

Risiken minimieren

Da sich die Betrugstaktiken ständig ändern, muss auch Machine Learning Schritt halten, um neue Muster überwachen und identifizieren zu können, bevor ein Betrugsversuch erfolgreich ist.

Kundenverhalten antizipieren

Mit Machine Learning können kundenbezogene Daten analysiert werden, um Muster und Verhalten zu identifizieren. Auf diese Weise können Sie Produktempfehlungen optimieren und ein optimales Kundenerlebnis schaffen.

Kosten reduzieren

Eine Machine-Learning-Anwendung ermöglicht das Automatisieren von Prozessen, wodurch Sie Zeit und Ressourcen sparen und Ihrem Team den Rücken für wichtige Aufgaben frei halten können.

Machine-Learning-Verfahren

Beaufsichtigtes Lernen

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

Unbeaufsichtigtes Lernen

Bei Datasets ohne Bezeichnungen oder Struktur wird nach Mustern und Beziehungen gesucht, indem Daten in Cluster gruppiert werden.

Verstärkendes Lernen

Wenn man einen menschlichen Bediener durch einen Agent ersetzt – ein Computerprogramm, das im Auftrag von jemandem oder etwas handelt – lässt sich das Ergebnis auf der Grundlage einer Feedbackschleife bestimmen.

So unterstützt Machine Learning die Problemlösung

Hier finden Sie eine Übersicht über die Machine-Learning-Prozesse, die zur Problemlösung eingesetzt werden:

Schritt 1: Daten erfassen und vorbereiten

Nachdem Datenquellen identifiziert wurden, werden die verfügbaren Daten kompiliert. Der Datentyp gibt Auskunft darüber, welche Machine-Learning-Algorithmen Sie verwenden können. Während 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: Trainingssatz und Testsatz. Der Trainingssatz entspricht einem großen Teil Ihrer Daten und wird verwendet, um die Machine-Learning-Modelle auf die höchstmögliche Genauigkeit zu trainieren.

Schritt 3: Modell validieren

Wenn Sie bereit sind, das endgültige Datenmodell auszuwählen, werden Leistung und Genauigkeit anhand des Testsatzes bewertet.

Schritt 4: Ergebnisse interpretieren

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

Was kann Machine Learning leisten?

Werte vorhersagen

Regressionsalgorithmen unterstützen die Ermittlung von Ursache und Wirkung zwischen Variablen und erstellen ein Modell aus Werten, die dann für Vorhersagen verwendet werden. Regressionsstudien helfen, Zukunftsprognosen zu erstellen 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, lassen sich Daten außerhalb der Norm ermitteln. Machine Learning wird beispielsweise eingesetzt, um Probleme wie defekte Geräte, strukturelle Mängel, Textfehler und Betrugsfälle zu lösen.

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. Sie bietet Erkenntnisse, die Sie bei der Preisbestimmung und der Analyse von Kundenpräferenzen unterstützen.

Kategorien vorhersagen

Klassifizierungsalgorithmen helfen, die richtige Kategorie für Informationen zu bestimmen. Die Klassifizierung unterscheidet sich von der Clusterbildung dadurch, dass sie im Rahmen des beaufsichtigten Lernens angewendet wird. Dabei werden vordefinierte Kennzeichnungen zugewiesen.

Welche Aufgaben hat ein Machine Learning Engineer?

Ein Machine Learning Engineer übersetzt Rohdaten, die aus verschiedenen Datenpipelines gesammelt wurden, in Data-Science-Modelle, die nach Bedarf angewendet und skaliert werden können. Ein Machine Learning Engineer verknüpft diese strukturierten Daten mit Modellen, die von Data Scientists definiert wurden. Darüber hinaus entwickeln Machine Learning Engineers Algorithmen und Programme, mit denen Maschinen, Computer und Roboter eingehende Daten verarbeiten und Muster erkennen können.

Kurze Einführung in Machine-Learning-Algorithmen

Machine-Learning-Algorithmen identifizieren Datenmuster, die Daten Scientists 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 (beaufsichtigtes, unbeaufsichtigtes oder verstärkendes Lernen) oder Familie (einschließlich Klassifizierung, Regression und Clustering) gruppiert. Mehr erfahren über Machine-Learning-Algorithmen.

So setzen verschiedene Branchen Machine Learning ein

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

Bankwesen und Finanzen

Risikomanagement und Betrugsprävention sind Schlüsselbereiche, in denen Machine Learning im Finanzbereich einen hohen Mehrwert bietet.

Gesundheitswesen

Diagnosetools, Patientenüberwachung und Vorhersage von Krankheitsausbrüchen sind nur einige der vielen Beispiele, wie Machine Learning die Patientenversorgung verbessern kann.

Transportwesen

Machine Learning hat auch im Transportwesen positive Auswirkungen – z. B. zum Erkennen von Verkehrsanomalien, Optimieren von Lieferrouten und autonomem Fahren.

Kundendienst

Fragen beantworten, Kundenwünsche erkennen und virtuelle Unterstützung bereitstellen – all dies sind Beispiele dafür, wie Machine Learning den Kundendienst unterstützt.

Einzelhandel

Mit Machine Learning kann der Einzelhandel Kaufmuster analysieren, Angebote und Preise optimieren sowie Daten verwenden, um das gesamte Kundenerlebnis zu verbessern.

Landwirtschaft

Das Entwickeln von Robotern ist ein Beispiel für den positiven Einfluss von Machine Learning auf die Landwirtschaft. So kann man dem Arbeitskräftemangel entgegenwirken, Pflanzenkrankheiten diagnostizieren und die Bodengesundheit überwachen.

Wichtige Komponenten einer Machine-Learning-Plattform

Achten Sie bei der Auswahl einer Machine Learning-Plattform auf die folgenden Features:

Cloud Computing

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

Barrierefreie Entwicklungsumgebung

Die ideale Plattform unterstützt alle Qualifikationsstufen mit barrierefreien 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 automatisierte Tools und Drag & Drop-Schnittstellen bevorzugen, für die keine Programmiererfahrung erforderlich ist.

Integrierte Unterstützung für bekannte Machine-Learning-Frameworks

Ob ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn oder TensorFlow – nutzen Sie eine Plattform, die Ihnen das Arbeiten mit Ihren bevorzugten Tools ermöglicht.

Sicherheit der Businessklasse

Nutzen Sie eine Plattform, die Governance, Sicherheit und Kontrolle der Businessklasse vereint und Ihnen hilft, Ihre Infrastruktur zu schützen.

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