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Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen (ML ) ist eine Anwendung künstlicher Intelligenz, bei der Computerprogramme Algorithmen verwenden, um Muster in Daten zu finden. Sie können dies tun, ohne speziell darauf programmiert zu sein, ohne Abhängigkeit von Menschen. In der heutigen Welt stehen Algorithmen für maschinelles Lernen hinter fast jedem technologischen Fortschritt der künstlichen Intelligenz (KI) und jeder Anwendung, die auf dem Markt ist.
KI-Systeme verfügen im Allgemeinen über die Fähigkeit zu planen, zu lernen, zu argumentieren, Probleme zu lösen, wahrzunehmen, zu bewegen und sogar zu manipulieren. Maschinelles Lernen ist einer der vielen Ansätze, die bei KI-Systemen verwendet werden. Andere umfassen evolutionäre Berechnungen und Expertensysteme.
Maschinelles Lernen ist ein Teil von vielen Dingen, die wir jeden Tag tun. Überlegen Sie, wo Systeme des maschinellen Lernens Ihr Leben beeinflussen könnten:
Empfehlungssysteme für Ihre bevorzugten Streaming-Dienste wie Netflix oder Spotify werden durch maschinelles Lernen betrieben.
Suchmaschinen nutzen maschinelles Lernen, um Ihre Suchergebnisse zu klären und zu optimieren.
Social-Media-Kanäle empfehlen Freunden, Gruppen und Videos zum Ansehen.
Wenn Sie einen modernen Kühlschrank haben, lernen diese oft, wenn Sie ihn am meisten benutzen und kühlen ihn in Erwartung der Abendessens ab.
GPS erwartet, bei welchen Teilen Ihrer Route viel Verkehr herrscht, und leitet Sie mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen um.
Sprachbasierte Assistenten wie Alexa und Siri nutzen maschinelles Lernen, um zu operieren.
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Jede einzelne dieser Plattformen enthält Daten von den täglichen Entscheidungen, die Sie treffen. Sie lernt etwas über Sie, und aus den gewonnenen Informationen werden Vorhersagen darüber gemacht, was Sie als nächstes sehen werden, wann Sie zu Abend essen oder wohin Sie reisen oder einkaufen könnten.
All diese Daten unterstützen die Algorithmen für maschinelles Lernen, die dann einer Marke dabei helfen, vorherzusehen, was Sie als nächstes tun oder kaufen möchten. Nicht nur das, auch Ihre Vorlieben und Abneigungen werden mit anderen Datenpunkten von Millionen anderer Personen kombiniert, sodass Unternehmen genaue und hochwirksame Vorschlagslisten erstellen können.
KI ist mithilfe von Anwendungen von maschinellem Lernens zu neuen Höhenflügen bereit.
Anwendungen von Maschinellem Lernen
Die Anwendungen des maschinellen Lernens sind enorm. Hier sehen Sie, wie es in wichtigen Bereichen eingesetzt wird, die für den menschlichen Alltag von wesentlicher Bedeutung sind.
Maschinelles Lernen in der Bildung
Wenn es im Bildungsbereich angewendet wird, kann maschinelles Lernen den Lehrern dabei helfen, die Art von Unterrichtsstunden zu untersuchen, die Schüler aufnehmen können. Sie können bewerten, wie die Schüler mit beigebrachten Lektionen –umgehen - wie viel sie verstehen können, mit welchen häufigen Themen die Schüler zu kämpfen haben und was zu einfach ist. Dies hilft Lehrern dabei, den Unterricht besser zu planen und Schüler zu identifizieren, die möglicherweise zurückfallen, was weitaus effektivere Interaktionen und Interventionen ermöglicht.
Maschinelles Lernen in Suchmaschinen
Wenn Sie einen Suchbegriff in Google eingeben, ist es frustrierend, wenn die Ergebnisse nicht das sind, wonach Sie suchen. Maschinelles Lernen ist seit langem ein wesentlicher Bestandteil der Suchmaschinenoptimierung. Es hilft Suchmaschinen ständig dabei, relevantere Ergebnisse für die Suche zu zeigen. Es hat auch dazu beigetragen, sprachbasierte Suchdienste, Bildsuchen und verschiedene andere Suchfunktionen zu nutzen.
Maschinelles Lernen im digitalen Marketing
Personalisierung ist der Schlüssel zu modernen digitalen Marketingkampagnen, und maschinelles Lernen war dabei ein wesentlicher Bestandteil. Mit Daten, die auf Verbraucherinteraktionen basieren, hat maschinelles Lernen Unternehmen dabei geholfen, ihre Ansätze für potenzielle Kunden zu personalisieren und die richtigen Botschaften zum richtigen Zeitpunkt zu fokussieren. Von personalisierten E-Mails bis hin zu Cross- oder Upselling basierend auf den letzten Käufen hat maschinelles Lernen Unternehmen dabei geholfen, ihre Daten zum Verbraucherverhalten zu nutzen.
Maschinelles Lernen im Gesundheitswesen
Maschinelles Lernen wurde im medizinischen Bereich umfassend angewendet. Die Diagnose mit medizinischer Bildgebung ist ein wichtiges Beispiel, bei dem maschinelles Lernen mit Diagnosewerkzeugen arbeitet. Maschinelles Lernen betrachtet die medizinischen Bilder, identifiziert ungewöhnliche oder abnormale Bereiche und tut dies ohne Voreingenommenheit, die eine medizinische Fachkraft haben könnte.
Maschinelles Lernen wird auch verwendet, um Ärzten bei der Behandlung einzigartiger Fälle bestimmter Krankheiten zu helfen, indem es ihnen Vorschläge zu Behandlungsprotokollen gibt, die auf Informationen aus anderen Fällen basieren. Zum Beispiel kann eine Bibliothek von Makrophagen stundenlang von Maschinen durchkämmt werden, die wahrscheinlich wirksame Phagen zur Behandlung von Stämmen antibiotikaresistenter Bakterien identifizieren.
Die Anwendung experimentiert auch mit der Umwandlung von gepoolten Verbraucherdaten, die von persönlichen Geräten gesammelt wurden, um medizinischen Fachkräften Vorschläge und Behandlungsmöglichkeiten zu geben. Dies ist natürlich ein Sektor, der sich ständig weiterentwickelt.
Die Anwendungen für maschinelles Lernen sind vielfältig und können in nahezu jedem Bereich oder jeder Art von Unternehmen gefunden werden. Die Vorteile für kommerzielle, staatliche und soziale Unternehmungen sind immens.
Vorteile von maschinellem Lernen
Maschinelles Lernen bietet in fast allen Facetten des Lebens unglaublich große Vorteile. Dies sind nur einige der universellen Vorteile von maschinellem Lernen:
Analysen der Kaufmuster von Verbrauchern helfen Unternehmen dabei, Einblicke in den weiteren Weg für Produkt- und Servicelinien zu geben. Diese Muster können so genau sein wie: Warum sich ein Kunde für ein Produkt gegenüber einem anderen entscheiden kann, die Einflüsse von Preis, Saison, Markentreue und mehr auf diese Entscheidungen. Solche datenorientierten Erkenntnisse werden durch maschinelles Lernen viel schneller gemacht und Geschwindigkeit ist der Schlüssel zu intelligenteren Entscheidungen.
Nachhaltige Genauigkeit bei der Dateneingabe
Die langweiligste menschliche Aufgabe ist die der Dateneingabe. Die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers ist bei solchen sich wiederholenden Aufgaben hoch. Diese Fehler können sich für ein Unternehmen auf mehreren Ebenen als kostspielig erweisen. Maschinelles Lernen stellt sicher, dass die Dateneingabe schnell und präzise abgeschlossen wird und kein Spielraum für Fehler bleibt. Es nimmt auch alltägliche Aufgaben von den Mitarbeitern weg, sodass sie sich auf anspruchsvollere und geschäftliche Aufgaben konzentrieren können.
Entdeckung von Leads in Benutzererfahrungen
Jedes Unternehmen wächst auf der Basis neuer Leads, die zu zahlenden Kunden umgesetzt werden. In der Lage zu sein, ganz oben zu bleiben, bedeutet, sich an die Bedürfnisse des Kunden anzupassen. Maschinelles Lernen hilft Unternehmen dabei, indem es in Customer Journeys eintaucht und Einblicke in Trends und Antizipation von Bedürfnissen gibt. Forschungen haben ergeben, dass maschinelles Lernen den Aufwärtstrend von Unternehmen verändert hat, indem es ihnen dabei geholfen hat, Kundenverhalten vorherzusagen, Ineffizienzen zu finden usw.
Unternehmen können zusammen mit dem Markt wachsen, wenn sie über gute Business Intelligence verfügen, auf die sie zurückgreifen können. Maschinelles Lernen spielt hier eine wichtige Rolle, um Unternehmen Einblicke in ihre Alleinstellungsmerkmale und ihre positiven Aspekte im Vergleich zu konkurrierenden Marken zu geben. Jeder neue Ansatz kann schnell vermutet, anhand der verfügbaren Daten getestet werden und Unternehmen dabei helfen, schnell einen Markteinführungsplan zu erstellen.
Bei den Arbeitsplätzen, ob groß oder klein, geht es darum, die Effizienz zu steigern und die Arbeitsstunden intelligent zu nutzen. Maschinelles Lernen hilft, wenn es bei automatischer Sprachschulung angewendet wird, intelligentere und effizientere virtuelle Assistenten zu schaffen, die Notizen machen, Sitzungsprotokolle entwickeln und bessere Aufzeichnungen führen können. All dies reduziert den alltäglichen Papierkram, der unerlässlich, aber ermüdend ist. Bei besseren virtuellen Assistenten ist Präzision gewährleistet und die Datenschutzbestimmungen werden gut eingehalten.
Kategorisierungen von Algorithmen für maschinelles Lernen
Algorithmen bilden die Grundlage der gesamten Struktur des maschinellen Lernens und seines Wachstums. Diese Algorithmen lassen sich in vier Hauptkategorien einteilen:
Überwachte Algorithmen für maschinelles Lernen
Hier können vorher gewonnene Erkenntnisse mit Hilfe von markierten Beispielen auf neue Daten angewendet werden, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Dies beginnt mit der Analyse bekannter Schulungsdatensätze. Der Lernalgorithmus schafft eine abgeleitete Funktion, die Vorhersagen über mögliche Ergebnisse liefert. Mit dem notwendigen Schulungsaufwand werden alle neuen Dateneingaben mit Zielen versehen.
Unüberwachte Algorithmen für maschinelles Lernen
Diese stehen im Gegensatz zu überwachten Algorithmen und kommen ins Spiel, wenn die Schulungsinformationen nicht gekennzeichnet oder in irgendeiner Weise klassifiziert werden. Unüberwachtes Lernen liefert keine „korrekten“ Ausgaben für neue Daten. Stattdessen untersuchen diese Algorithmen die Daten, ziehen Rückschlüsse aus Datensätzen und zeigen alle versteckten Strukturen auf, die sich möglicherweise in nicht gekennzeichneten Daten befinden.
Semiüberwachte Algorithmen für maschinelles Lernen
Diese Algorithmen folgen der Mittellinie zwischen den ersten beiden Arten, da sowohl gekennzeichnete als auch nicht gekennzeichnete Daten für die Schulung verwendet werden. In der Regel ist die Menge der nicht gekennzeichneten Daten größer als die Menge der gekennzeichneten Daten, und der Algorithmus verwendet die gekennzeichneten Daten, um mehr über die nicht gekennzeichnete Daten zu erfahren. Darauf basierende Systeme verbessern ständig die Genauigkeit des Lernens.
Algorithmen als Verstärkung für maschinelles Lernen
Dies ist eine Lernmethode, bei der die Interaktion mit der Umgebung Aktionen hervorruft und Fehler und Belohnungen enthüllt. Mit diesem Ansatz sind Maschinen und alle Software-Agenten in der Lage, das geeignete Verhalten in einem bestimmten Kontext für die bestmögliche Leistung zu bestimmen.
Die Herausforderungen des maschinellen Lernens
Trotz aller technologischen Fortschritte gibt es immer noch eine Reihe von Herausforderungen, die maschinelles Lernen bewältigen muss.
Netzwerke benötigen immer noch große Mengen an Arbeitsspeicher, um Daten zu speichern und zu verarbeiten. Während einige unüberwachte Lerntechniken nicht benötigte Daten entfernen, besteht immer noch ein Bedarf an massiver Verarbeitungsleistung. Das kann teilweise gelöst werden, wobei unüberwachte Lernalgorithmen nicht benötigte und überschüssige Daten entfernen, wodurch die benötigte Verarbeitungsleistung reduziert wird. Dies reicht jedoch nicht für alle Szenarien aus.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist noch weit davon entfernt, eine natürliche und genaue Übersetzung zu sein. Umgangssprache, Akzente und Sprachverständnis sind immer noch große Herausforderungen für maschinelles Lernen. Während die Maschine ständig neue Daten hat, die sie anhören und daraus lernen kann, benötigt sie immer noch viel Schulung, um undeutliche Akzente zu lösen.
KI-Washing ist, wenn Technologie als künstliche Intelligenz (oder als intelligenter Computer) bezeichnet wird, wenn es sich tatsächlich nur um maschinelles Lernen oder dieselben alten Algorithmen handelt, die sie immer verwendet haben. Für viele Menschen ist die Unterscheidung nicht wichtig, aber sie erhöht die Technologie-Erwartungen, untergräbt das Vertrauen in die Technologie und richtet beide Bereiche für die Gegenreaktion ein. Eine Ausbildung der Allgemeinheit und ein besseres Verständnis für KI und maschinelles Lernen sind erforderlich.
Mangelnde Videoschulungen hielten die Branche zurück. Anstatt sich auf statische Bilder und eine 2D-Welt zu verlassen, bietet Video viel umfangreichere Datensätze. Unsere Welt ist dynamisch und unsere Maschinen müssen das lernen. Dies ist ein aufkommendes Studienfach.
Maschinen denken nicht wie Menschen. Menschen nutzen Heuristiken, um schnelle Entscheidungen zu treffen. Sie nutzen ein weites Aufmerksamkeitsfeld, um ein ganzheitliches Verständnis einer Szene zu integrieren. Bei maschinellem Lernen geht es jedoch immer noch um granulare Daten, was die derzeitige Nutzung einschränkt. Wenn Maschinen mehr lernen, wird das gelöst, aber es ist nicht bekannt, ob sie jemals wirklich wie Menschen denken oder „künstlich intelligent werden.“
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Die Zukunft des maschinellen Lernens
Da Programme des maschinellen Lernens und Data Science-Techniken immer verfügbarer werden, gibt es enorme Vorteile für fast jeden Aspekt des Lebens.
Fein abgestimmte Personalisierung: Wird Unternehmen befähigen, Kundenbedürfnisse vorherzusehen und zu erfüllen.
Bessere Suchmaschinen-Erfahrungen: Eine verbesserte Rangfolge der Suchmaschinenergebnisse hilft sowohl Endbenutzern als auch Administratoren bei der Bereitstellung punktgenauer Ergebnisse und Erkenntnisse.
Entwicklung von Datenteams: Alltägliche Daten- und IT-Teamrollen werden sich mit verbessertem maschinellen Lernen weiterentwickeln und den Zeitaufwand für die manuelle Programmierung senken. Zum Beispiel können Data Scientists weniger Zeit mit der Bereinigung der Daten verbringen, da maschinelles Lernen lernt, dies effektiv durchzuführen (durch den Einsatz von AutoML).
Aufstieg des Quantencomputings: Es mag wie etwas aus einem Science Fiction-Film klingen, aber Quantenalgorithmen haben das Potenzial, zu mehreren anderen Innovationen zu führen, und es wird auf mittlere bis lange Sicht passieren.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind bereit, die Geschäftsweise der Welt zu verändern, Governance zur Verfügung zu stellen und neue Technologien zu entwickeln. Es wird die Funktionsweise von Anwendungsentwicklungsmärkten in Zukunft verändern. Gemeinsam wurde diesen Technologien die Bedeutung beigemessen, die der Elektrizität zu Beginn der industriellen Revolution beigemessen wird. Diese beiden verkünden gemeinsam eine neue Ära der Informationstechnologie.
AutoML ist eine aufregende neue Technologie. Das bedeutet, dass normale Menschen jetzt komplexe Prozesse des maschinellen Lernens ausführen können. In der Vergangenheit benötigten Data Scientists ein tiefgreifendes Verständnis von Statistiken, Datenbereinigungstechniken, Computercodierung, Algorithmen und auch Zugriff auf leistungsstarke Computer. Das hat dazu geführt, dass maschinelles Lernen für die meisten Menschen unerreichbar war.
Neue Software, die entwickelt wird, hat das maschinelle Lernen verändert. Online-Softwareprogramme nehmen Daten auf, die von einem Benutzer hochgeladen wurden. Der Benutzer identifiziert, welche Art von Vorhersagen er benötigt, und die Software wählt den richtigen Algorithmus für die Ausführung und liefert eine Reihe klarer, prägnanter und erklärbarer Ergebnisse. Während die Prognosen immer noch erfordern, dass Daten genau und gekennzeichnet sind, gibt es auch Techniken zur Datenbereinigung, die in die Software integriert sind. Sie können Ausreißer und fehlende Informationen bewerten und häufig Strategien entwickeln, um die Diskrepanzen zu bewältigen.
Dies ist wirklich ein Fenster in die Zukunft für Unternehmen, die in der Lage sind, Vorhersagen zu treffen und Daten zu verarbeiten, die nicht über die Einrichtungen oder Mittel verfügen, um dedizierte Data Scientists einzustellen. Derzeit nutzen Data Scientists hauptsächlich die Datenbereinigungsfähigkeiten von AutoML, die viel Zeit gespart haben.
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