Was ist maschinelles Lernen?
Einführung
Die Welt verändert sich schneller, als man es sich vorstellen könnte. Es wurden neue Technologien gefunden, einige der alten sind in Vergessenheit geraten, andere wurden überarbeitet oder modifiziert. Eine Technologie, die die Welt wirklich verändert hat, ist die künstliche Intelligenz. Zu sagen, dass sie die Welt verändert hat, ist eine Untertreibung. Es ist eine Technologie, die das Leben weitaus stärker berührt hat als alles andere auf der Welt. KI hat das Zeug dazu, die Arbeitsweise jeder Branche zu verändern.
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, auch bekannt als KI, und der Informatik. Es nutzt Daten und Algorithmen, um sich fast wie Menschen zu verhalten und Vorhersagen zu treffen, die die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Geschäfte tätigen, verändern. Es nutzt viel Mathematik, künstliche Intelligenz und Statistik sowie die Erfahrung von Datenwissenschaftlern, um den Umsatz zu steigern, die Kundenbeziehungen zu verbessern und das Geschäft voranzutreiben.
Maschinelles Lernen kann unabhängig von den eingehenden Daten Empfehlungen oder Vorhersagen machen und ist in der Lage, die wichtigsten Punkte in den Daten aufzudecken. Auf der Grundlage dieser aufschlussreichen Daten treffen Unternehmen wichtige Entscheidungen, die die Zukunft des Unternehmens entscheidend beeinflussen. Mit der Zunahme der Daten wächst auch der Bedarf an schneller und genauer Datenauswertung.
Bei jeder Entscheidung, die Sie in Bezug auf Ihr Unternehmen treffen, sind es die Daten, die sie unterstützen, und Algorithmen für Machine Learning spielen dabei eine wichtige Rolle.
Wie funktioniert Machine Learning?
Einfach ausgedrückt, funktioniert maschinelles Lernen durch die Untersuchung von Daten, die Erkennung von Mustern und die Gewinnung von aussagekräftigen Erkenntnissen mit einem Minimum an menschlichen Eingriffen. Das Konzept gibt es schon seit einiger Zeit, aber als die Daten komplexer wurden, wurde auch ML komplexer. Es hat gelernt, komplexe Algorithmen schnell und effektiv auf Big-Data-Anwendungen anzuwenden. Dies kann mit zunehmender Komplexität der Daten anspruchsvoll werden, aber anspruchsvoll ist gut, denn so bleibt man der Konkurrenz voraus. Mit den richtigen Datenvorhersagen, die durch ML generiert werden, können Sie die Marketingstrategien verbessern und einzigartige Szenarien entwickeln, die die gewünschten Ergebnisse erzielen.
ML funktioniert durch die Analyse von Datenmustern und die Erstellung von Vorhersagen aus diesen Datensätzen. Schließlich lernen sie durch Versuch und Irrtum und lernen, mit neuen Datensätzen Vorhersagen zu treffen. Der Entwickler bringt der Maschine auf ähnliche Weise bei, wie der Mensch lernt, Dinge zu erkennen und auf dieser Grundlage Entscheidungen zu treffen. Irgendwann wird die Maschine in der Lage sein, selbst zu lernen. ML ist reine Mathematik, die Algorithmen des Machine Learning werden mit verschiedenen mathematischen Funktionen erstellt, die modifiziert und verändert werden können.
Es gibt vier Möglichkeiten, dies zu tun:
1. Überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen oder Englisch Supervised Learning ist fast wie menschliches Lernen, bei dem die Datenwissenschaftler das KI-System mit bestimmten Regeln und Datensätzen trainieren. Die Datensätze enthalten Eingabe- und Ausgabedaten, und der Maschine wird beigebracht, wonach sie in den Eingabedaten suchen soll. Die Algorithmen lernen durch Beispiele.
2. Semi-überwachtes Lernen
Dabei handelt es sich um eine Mischung aus überwachtem und unüberwachtem Lernen, auf die wir weiter unten eingehen werden. In diesem Lernprozess wird die Maschine nur ein wenig trainiert. Die Daten werden nur für einen kleinen Prozentsatz der Gesamtheit trainiert, während der größere Teil unmarkiert bleibt. Das System lernt die Regeln selbständig, indem es die Muster des Datensatzes beobachtet. Semi-überwachtes Lernen ist eine großartige Option, wenn der Beschriftungsprozess teuer wird oder wenn Sie nicht genügend beschriftete Daten haben.
3. Unüberwachtes Lernen
Bei einem unüberwachten Lernsystem lassen die Datenwissenschaftler das KI-System von selbst lernen. Beobachtung ist der Schlüssel. Es gibt also nur Eingabedaten, aber keine Ausgabedaten. Auf diese Weise kann die Maschine in den Daten verborgene Muster entdecken. Die Datenmenge selbst wird sehr groß sein, und die Maschine muss alle unmarkierten Datensätze durchsuchen.
4. Verstärkungslernen
Beim Verstärkungslernen lernt das KI-System durch ein interaktives System, das auf Versuch und Irrtum beruht. Der Datenwissenschaftler schafft eine spielähnliche Situation mit Belohnungen und Strafen, und das System erhält Rückmeldungen über seine Aktionen. Es wird Regeln geben, aber das System muss herausfinden, wie das Spiel zu lösen ist.
Wie Machine Learning das Unternehmenswachstum fördert
Die Einführung von ML ist der richtige Weg, um voranzukommen, denn sie kann jeden Aspekt des Geschäfts berühren und es wachsen lassen. Schauen wir uns die verschiedenen Geschäftsaspekte an, die sie berühren kann.
Verarbeitung natürlicher Sprache
Maschinen können jetzt natürliche Sprache verstehen. Wenn Sie eine Suchanfrage in die Suchmaschine eingeben, müssen Sie nicht mehr die genauen Schlüsselwörter eingeben, um die gewünschten Ergebnisse zu erhalten. Sie können einfach normale Sätze eingeben, und die Google-Suchmaschine liefert hervorragende Ergebnisse. Natürlich entwickelt sich NLP immer noch weiter, und die Computer lernen immer noch dazu, aber ML hat es sicherlich einige Schritte nach vorne gebracht. Sprachgesteuerte Assistenten sind ein gutes Beispiel dafür. Sie beginnen bereits, die menschliche Sprache zu verstehen, und lernen aus den Fehlern der Vergangenheit.
Logistik
Ein weiterer Bereich der Wirtschaft, den ML stark beeinflusst, ist die Logistik. Die Effizienz der Technologie im Versand-, Lager- und Verkaufsprozess ist erstaunlich. Nehmen Sie das Beispiel von Amazon. Das riesige Einzelhandelsunternehmen hat mit ML bereits große Sprünge gemacht, und sein Liefersystem hat sich noch viel mehr verbessert. Sie haben die Bedürfnisse der Kunden kennengelernt, geben treffende Empfehlungen und haben die Kaufkraft der Kunden erhöht.
Herstellung
Die Fertigungsindustrie profitiert enorm von ML. Der gesamte Herstellungsprozess wird transparent und effizienter. Die Bestandsverwaltung stellt sicher, dass die Lieferkette zu keinem Zeitpunkt unterbrochen wird. In jeder Branche gibt es Spitzenzeiten in der Produktion, und es ist wichtig zu wissen, wann diese Zeiten sind. Mithilfe modernster Datenanalysesoftware ist es möglich, diese jährlichen Produktionsspitzen und Normalzeiten vorherzusagen. Die Software kann mit Hilfe von KI sogar den Ausfall von Geräten vorhersagen.
Verbraucherdaten
Wenn es um die Verbraucher geht, möchten die Unternehmen immer ihre Einkaufsgewohnheiten, ihre demografischen Daten, ihren Lebensstil, ihre Interessen, ihr Einkommen usw. kennen. Stellen Sie sich die Datenmenge vor, die dadurch entstehen wird. Mithilfe von KI und ML können Sie nützliche Muster im Verbraucherverhalten erkennen, genaue Vorhersagen treffen und maßgeschneiderte Einkaufserlebnisse bieten.
Machine Learning vs. Künstliche Intelligenz
Wie bereits erläutert, ist ML ein Zweig der KI. Es handelt sich jedoch um zwei unterschiedliche Technologien, die jedoch auch miteinander zusammenhängen. Und diese beiden Systeme arbeiten miteinander, um intelligente Systeme zu schaffen.
Während KI intelligente Maschinen schaffen und menschliches Verhalten und Denken anregen kann, ist ML eine Anwendung, die aus den Daten lernt. Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ ist ziemlich selbsterklärend – sie verfügen über ein menschenähnliches Denkvermögen und arbeiten mit ihrer eigenen Intelligenz.
Das maschinelle Lernen hingegen leitet aus diesen Daten Wissen ab und macht Vorhersagen und genaue Ergebnisse zu dem, was der Benutzer eingibt.
Fazit
Die Bedeutung des Machine Learning nimmt von Tag zu Tag zu. Mit den aus Datenprognosen gewonnenen Erkenntnissen können Unternehmen genaue Geschäftsprognosen erstellen, expandieren und wachsen und durch intelligente Marketingstrategien eine Beziehung zu ihren Kunden aufbauen. Die Intelligenz von ML wird durch Daten und nicht durch menschliche Intelligenz gesteuert, und die Menge der Daten, mit denen man sie trainieren muss, ist ebenfalls ein Faktor.
ML ist für den Erfolg der KI von entscheidender Bedeutung. Zu den wichtigsten Anwendungen gehören die automatischen Vorschläge zum Markieren von Freunden bei Facebook, der Google-Suchalgorithmus, das Online-Commander-System usw. Zu den Anwendungen von KI gehören Chatbots, Siri, intelligente humanoide Roboter, Online-Spiele usw.
Interessante Links:
Weitere Informationen über maschinelles Lernen
Wie wird maschinelles Lernen eingesetzt?
Bilder: Canva
Der Autor: Sascha Thattil arbeitet bei Software-Developer-India.com die zur YUHIRO Gruppe gehört. YUHIRO ist ein deutsch-indisches Unternehmen, das Programmierer an IT-Unternehmen, Agenturen und IT-Abteilungen vermittelt.
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