Was ist maschinelles Lernen und wo wird es eingesetzt?

Was ist maschinelles Lernen?

Bestimmt haben Sie schon einmal Funktionen auf Ihrem Smartphone aktiviert, indem Sie ein paar einfache Worte gesagt haben; sicherlich sind Sie schon einmal von der Werbung für die Zahnbürste heimgesucht worden, nach der Sie am Vortag bei Amazon gesucht haben. Sowohl die Spracherkennung als auch die Verfolgung von Werbung sind Teil eines Zweigs der künstlichen Intelligenz, der als maschinelles Lernen anerkannt wird.

Der Begriff maschinelles Lernen bezeichnet all jene Mechanismen, die es einer Maschine ermöglichen, ihre Leistung und Funktionen im Laufe der Zeit durch Erfahrung zu verbessern. Maschinelles Lernen wird durch eine Reihe von Algorithmen ermöglicht, die ausgehend von grundlegenden Begriffen in der Lage sein werden, eine bestimmte Entscheidung zu treffen oder im Laufe der Zeit erlernte Aktionen auszuführen.

Maschinelles Lernen ist eng mit Informatik, Mathematik, Statistik, Optimierung und anderen Bereichen der intelligenten Wissenschaft verknüpft. Sein interdisziplinärer Charakter besteht aus häufigen und manchmal grundlegenden Ausflügen in verschiedene Bereiche.

Das Wachstum des Volumens und der Vielfalt der verfügbaren Daten durch immer ausgefeiltere Erfassungssysteme sowie billigere und leistungsfähigere Verarbeitungsprozesse und die Verfügbarkeit von immer billigerem Speicherplatz haben dem maschinellen Lernen neues Leben eingehaucht.

Wo und wann maschinelles Lernen eingesetzt wird

Maschinelles Lernen ist heute allgegenwärtig. Von Online-Einkäufen bis zur Interaktion mit Banken, von Social Media über Predictive Maintenance und Qualitätskontrollen, von Support über Diagnose und Therapien im medizinischen Bereich bis hin zu Datenanalyse und Risikoregulierung an der Börse, mit einem immer profilierteren Angebot an Inhalten von Unterhaltungsunternehmen bis hin zu Systemen zum Erstellen von Schach- und Backgammonspielen. Im Allgemeinen sind Algorithmen des maschinellen Lernens darauf ausgelegt, unsere Erfahrung effizienter und optimierter und insbesondere für Unternehmen profitabler und sicherer zu machen.

Ein bisschen Geschichte

In den frühen 1950er Jahren begannen einige Mathematiker und Statistiker darüber nachzudenken, probabilistische Methoden auf die Entwicklung von Maschinen anzuwenden, um sie in die Lage zu versetzen, Entscheidungen basierend auf der Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses zu treffen. Wie so oft erweist sich der Weg zur Entwicklung des maschinellen Lernens als kurvenreich, unterbrochen von Versuch und Irrtum, Experimenten und Skepsis. In den 1980er Jahren wurden die ersten erheblichen Investitionen in den Sektor getätigt, aber erst Ende der 1990er Jahre fand das maschinelle Lernen einen grundlegenden Impuls in einer Reihe innovativer Techniken, die mit statistischen und probabilistischen Elementen verbunden waren.

Welche Lernmethoden gibt es?

Maschinelles Lernen verwendet Algorithmen, die iterativ aus Daten lernen. Wiederholung ist der Schlüssel, denn je mehr Modelle den Daten ausgesetzt sind, desto mehr Maschinen können zuverlässige Ergebnisse basierend auf der vorherigen Verarbeitung liefern.

Basierend auf den verwendeten Algorithmen und vor allem auf den Zwecken, für die die Maschine gebaut ist, gibt es 3 verschiedene Modi des automatischen Lernens: überwacht, unüberwacht und zur Verstärkung.

1. Überwachtes Lernen

es besteht darin, das Informationssystem mit spezifischen und verschlüsselten Begriffen zu versorgen, die als Modell dienen und den Aufbau einer Datenbank mit Informationen und Erfahrungen ermöglichen. Wenn die Maschine ein Problem lösen muss, analysiert sie die Erfahrungen und die eingegebenen Daten und wählt die Antwort aus, die auf der Grundlage zuvor kodifizierter Erfahrungen gegeben werden soll.

2. Unüberwachtes Lernen

in diesem Fall werden die in das System eingegebenen Informationen nicht verschlüsselt; das bedeutet, dass die Maschine auf bestimmte Informationen zurückgreift, ohne Beispiele für deren Verwendung oder Kenntnis der erwarteten Ergebnisse je nach getroffener Wahl zu haben. Die Maschine selbst ist also gefordert, die verfügbaren Informationen zu katalogisieren, zu organisieren und deren Nutzung und vor allem das Ergebnis, zu dem sie führen, zu lernen. Im Laufe der Zeit lernt die Maschine selbst, was für die verschiedenen auftretenden Situationen die besten Ergebnisse sind.

3. Verstärkungslernen

Das erfordert, dass die Maschine mit Systemen und Werkzeugen wie Kameras, Sensoren, GPS usw. ausgestattet ist. in der Lage, die Eigenschaften der Umgebung zu überwachen und zu verstehen, was es ihm ermöglicht, die besten Entscheidungen zur Anpassung an diese Umgebung zu treffen. Es ist wohl die komplexeste Art des maschinellen Lernens und steckt hinter unbemannten Autos.

Neuronale Netze und maschinelles Lernen

Unverzichtbar für maschinelles Lernen sind neuronale Netze, also mathematische Modelle aus künstlichen Neuronen, unverzichtbar für die Lösung von Problemen der künstlichen Intelligenz. Ihre Lernfähigkeit ist von der biologischen Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert, das aus eng miteinander verbundenen Nervenzellen besteht. Menschliche neuronale Netze sind für unsere Fähigkeit zu verstehen verantwortlich die Umwelt und ihre Veränderungen und um von Zeit zu Zeit die am besten geeigneten Anpassungsreaktionen auf die Bedürfnisse bereitzustellen. Wie? Dinge betrachten, lernen, sie zu identifizieren und zu erkennen und nach Beziehungen zwischen ihnen oder Mustern zu suchen.

Um die Frage stark zu vereinfachen, erkennen künstliche neuronale Netze Muster und Verbindungen zwischen Variablen selbst in sehr großen Datenbanken und mit einer viel höheren Geschwindigkeit als menschliche. Mit anderen Worten, es handelt sich um Modelle, die aus Informationsverknüpfungen bestehen.

Wie sieht die Zukunft des maschinellen Lernens aus?

Maschinelles Lernen erlebt eine rasante Entwicklung. Ihr Einsatz hat in vielen Bereichen deutliche Vorteile, auch wenn sie wie so oft mit Ängsten und Misstrauen über das Ausmaß potenziell unvorhersehbarer Auswirkungen auf unser Leben einhergeht. Bis heute ist es unbestreitbar, dass maschinelles Lernen das Gesundheitswesen, die Geschäftsentwicklung und in gewisser Hinsicht die Sicherheit erheblich unterstützt. Auf der anderen Seite stehen Datenschutzprobleme, die schrittweise Automatisierung verschiedener Jobs sowie das mögliche Entstehen neuer Dienste und neuer Märkte.