Maschinelles Lernen (ML)

Machine Learning ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das sich mit der Entwicklung von Algorithmen beschäftigt, die aus Daten lernen können. Erfahren Sie mehr über überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen.

Bedeutung im Detail Kontaktiere uns

Machine Learning kann Unternehmen und Organisationen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Allerdings ist es wichtig, Machine Learning verantwortungsvoll und ethisch korrekt einzusetzen.

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Ziel des Machine Learning

Muster und Zusammenhänge dank ML erkennen

Machine Learning-Algorithmen können Muster und Zusammenhänge in Daten erkennen, die für den Menschen nicht offensichtlich sind. ML-Algorithmen sind in der Lage, komplexe Muster und Zusammenhänge in Daten zu identifizieren, die dem menschlichen Auge oft verborgen bleiben. Dies gelingt ihnen durch die Analyse großer Datenmengen und die Anwendung statistischer Verfahren.

Beispiel: Ein ML-Algorithmus kann in den Kaufmustern von Kunden im Online-Shop wiederkehrende Muster erkennen, z. B. dass Kunden, die Produkt A kaufen, häufig auch Produkt B kaufen. Diese Informationen können dann genutzt werden, um personalisierte Produktempfehlungen anzuzeigen und den Umsatz zu steigern.

Vorhersagen treffen mittels ML

Basierend auf den erkannten Mustern können ML-Modelle Vorhersagen über zukünftige Ereignisse treffen. Diese Vorhersagen können mit unterschiedlicher Genauigkeit und Zuverlässigkeit erfolgen, abhängig von der Qualität und Quantität der Trainingsdaten sowie der Komplexität des Modells.

Beispiel: Ein ML-Modell kann anhand von Patientendaten und Krankheitsbildern Vorhersagen über den Verlauf einer Krankheit treffen. Diese Informationen können Ärzten helfen, die richtige Behandlung zu wählen und die Lebensqualität der Patienten zu verbessern.

Entscheidungen mit ML automatisieren

Machine Learning kann zur Automatisierung von Entscheidungen genutzt werden, z. B. zur Freigabe von Kreditanträgen oder zur Erkennung von Betrugsversuchen.

ML kann zur Automatisierung von Entscheidungen in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden. Dies führt zu mehr Effizienz, Präzision und Kosteneinsparungen.

Beispiel: Ein ML-Modell kann Kreditanträge automatisiert prüfen und bewerten, indem es die Kreditwürdigkeit des Antragstellers auf der Grundlage von Finanzdaten und anderen Informationen beurteilt. Dies kann den Prozess der Kreditvergabe beschleunigen und die Fehlerquote reduzieren.

Funktionsprinzip von Machine Learning

Machine Learning-Algorithmen lernen aus Daten, die in Form von Trainingsdatensätzen bereitgestellt werden. Ein Trainingsdatensatz besteht aus Beispieldaten und den gewünschten Ergebnissen (Zielvariablen). Der Algorithmus analysiert die Trainingsdaten und erlernt die zugrunde liegenden Muster und Zusammenhänge. Diese Erkenntnisse nutzt er dann, um neue Daten zu verarbeiten und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Verschiedene Arten von Machine Learning

Es gibt verschiedene Arten von Machine Learning, die sich in ihrer Funktionsweise und ihren Anwendungsgebieten unterscheiden. Zu den wichtigsten Arten gehören:

Überwachtes Lernen

‍Bei überwachtem Lernen liegen dem Algorithmus sowohl die Beispieldaten als auch die gewünschten Ergebnisse vor. Der Algorithmus lernt, die Zielvariablen aus den Eingabedaten zu prädizieren. Das Ziel des überwachten Lernens ist es, einem Algorithmus beizubringen, eine Funktion zu lernen, die die Beziehung zwischen Eingabedaten (X) und Zielvariablen (Y) abbildet.

Unüberwachtes Lernen

Bei unüberwachtem Lernen liegen dem Algorithmus nur die Beispieldaten vor. Der Algorithmus muss die Daten selbst strukturieren und Muster erkennen. Im Gegensatz zum überwachten Lernen, wo dem Algorithmus sowohl Eingabedaten als auch die gewünschten Ergebnisse (Zielvariablen) zur Verfügung stehen, hat der Algorithmus beim unüberwachten Lernen nur die rohen Eingabedaten vorliegen. Sein Ziel ist es, die Struktur in diesen Daten zu erkennen und Muster zu extrahieren, ohne explizite Vorgaben zu erhalten.

Verstärkendes Lernen

‍Bei verstärkendem Lernen lernt der Algorithmus durch Versuch und Irrtum. Er erhält für seine Aktionen Belohnungen oder Strafen und passt seine Strategie so an, dass er die maximale Belohnung erhält. Im Gegensatz zu überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen, wo dem Algorithmus entweder die gewünschten Ergebnisse (Zielvariablen) oder die Datenstruktur vorgegeben sind, erhält der RL-Agent beim Verstärkenden Lernen keine expliziten Anweisungen. Stattdessen lernt er durch Versuch und Irrtum in einer dynamischen Umgebung.

Anwendungsgebiete Machine Learning

Machine Learning findet Anwendung in einer Vielzahl von Bereichen, z. B.:

Marketing: Kundensegmentierung, Kundenverhaltensprognose, Kampagnenoptimierung
Vertrieb: Risikomanagement, Kundenakquise, Cross-Selling
Finanzen: Betrugserkennung, Kreditwürdigkeitsprüfung, Aktienmarktanalyse
Medizin: Krankheitsdiagnosen, Behandlungsplanung, Medikamentenentwicklung
Fertigung: Predictive Maintenance, Qualitätskontrolle, Prozessoptimierung
Sozialwissenschaften: Verhaltensforschung, Meinungsforschung, Wahlprognosen

Ethische Aspekte bei Machine Learning

Beim Einsatz von Machine Learning müssen ethische Aspekte wie Datenschutz, Datensicherheit und Diskriminierungsfreiheit beachtet werden. Es ist wichtig, dass die Daten verantwortungsvoll verwendet und die Privatsphäre der Einzelpersonen geschützt wird.

Vergleich Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) werden oft synonym verwendet, obwohl sie wichtige Unterschiede aufweisen.

ML ist ein Teilgebiet der KI, das sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die aus Daten lernen und ihre Leistung ohne explizite Programmierung verbessern können.

KI ist ein allgemeiner Begriff, der sich auf die Fähigkeit von Maschinen bezieht, intelligente Aufgaben auszuführen, die normalerweise von Menschen ausgeführt werden.

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Hinweis: Dieses Glossar wurde mit Unterstützung von KI-Technologien wie Gemini und ChatGPT erstellt und gepflegt.