Was ist Maschinelles Lernen? Das Wichtigste in Kürze (2023)

Was ist maschinelles Lernen?

Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Computer Ergebnisse vorhersagen, menschliche Sprache verstehen und sogar Autos fahren können, ohne explizit programmiert zu werden. Willkommen in der sich ständig weiterentwickelnden Welt des maschinellen Lernens!

Was also ist maschinelles Lernen? In diesem Blogbeitrag tauchen wir tief in die faszinierende Welt des maschinellen Lernens ein und enträtseln seine Grundprinzipien, Techniken und realen Anwendungen. Schnallen Sie sich an und begleiten Sie uns auf dieser spannenden Reise.

Zusammenfassung

• Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz (KI), die es Computern ermöglicht, selbstständig zu lernen, ohne dass der Mensch eingreifen muss.
• Beim maschinellen Lernen geben wir dem Computer Eingabedaten und die erwartete Ausgabe, und er findet das Programm selbst heraus.
• In einer Welt, in der Big Data dominiert, ist maschinelles Lernen der Schlüssel zur Entschlüsselung verborgener Muster und zur sinnvollen Nutzung riesiger Informationsmengen.

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Maschinelles Lernen definieren

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI). Es ermöglicht Softwareanwendungen, genaue Vorhersagen zu treffen, ohne dass eine explizite Programmierung erforderlich ist. Seine Bedeutung liegt in der Fähigkeit, Probleme schneller und in größerem Umfang zu bewältigen als menschliche Gehirne allein. Das Hauptziel des maschinellen Lernens besteht darin, Computer in die Lage zu versetzen, ohne menschliches Zutun selbstständig zu lernen und entsprechend zu reagieren.

Aber wie unterscheidet sich das maschinelle Lernen von der herkömmlichen Programmierung? Bei der herkömmlichen Programmierung geben wir dem Computer Eingabedaten und ein vorformuliertes Programm, das dann die Ausgabe erzeugt. Beim maschinellen Lernen hingegen geben wir dem Computer Eingabedaten und die erwartete Ausgabe vor, und er findet das Programm selbst heraus. Diese selbstlernende Fähigkeit unterscheidet das maschinelle Lernen von der herkömmlichen Programmierung.

Außerdem ist maschinelles Lernen ein Teil der KI, der Algorithmen verwendet, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Deep Learning hingegen ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der neuronale Netzwerke zur Verarbeitung komplexer Daten einsetzt. Diese Beziehung zwischen maschinellem Lernen, KI und Deep Learning bildet die Grundlage für moderne intelligente Systeme, die aus Daten lernen und Entscheidungen treffen können, ohne explizit programmiert zu werden.

Die Bedeutung des maschinellen Lernens geht über die reine Technologie hinaus. Es verschafft Unternehmen wertvolle Einblicke in Kundengewohnheiten und Geschäftsabläufe und erleichtert die Entwicklung neuer Produkte. In einer Welt, in der Big Data dominiert, ist maschinelles Lernen der Schlüssel zur Entschlüsselung verborgener Muster und zur sinnvollen Nutzung riesiger Informationsmengen.

Die Entwicklung des maschinellen Lernens

Die Geschichte des maschinellen Lernens geht auf das Jahr 1943 zurück, als Warren McCulloch und Walter Pitts das erste neuronale Netzwerk erfanden. Diese bahnbrechende Erfindung legte den Grundstein für zukünftige Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens. Im Jahr 1952 entwickelte Arthur Samuel, ein Informatiker bei IBM, das erste lernfähige Computerprogramm und prägte den Begriff “maschinelles Lernen”. Samuels Programm zielte darauf ab, Dame zu spielen und durch den Einsatz von Algorithmen für Vorhersagen Wissen aus Erfahrung zu gewinnen.

In den 1990er Jahren vollzog sich im Bereich des maschinellen Lernens ein signifikanter Wandel von wissensbasierten zu datenbasierten Ansätzen, der durch die Fülle der verfügbaren Daten angeheizt wurde. Dieser Übergang ebnete den Weg für moderne Anwendungen wie Deep Learning und KI-gesteuerte Systeme, die weiterhin verschiedene Branchen und Sektoren revolutionieren.

Heute hat sich das maschinelle Lernen zu einem hochentwickelten Bereich entwickelt, der zahlreiche Techniken und Algorithmen umfasst, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Von den frühen Konzepten neuronaler Netze bis hin zu den fortschrittlichen Deep-Learning-Systemen von heute zeigt die Entwicklung des maschinellen Lernens unser unermüdliches Streben nach der Schaffung intelligenter Maschinen, die die menschliche Intelligenz nachahmen können.

Wenn wir die Grenzen des maschinellen Lernens weiter verschieben, können wir noch mehr Durchbrüche erwarten, die die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten und mit Technologie interagieren, verändern werden.

Grundprinzipien des maschinellen Lernens

Um das Innenleben des maschinellen Lernens vollständig zu verstehen, ist es wichtig, seine Kernprinzipien zu kennen, einschließlich Algorithmen, Modelle, Training und Validierung.

In den folgenden Unterabschnitten werden wir uns mit diesen grundlegenden Konzepten näher befassen und untersuchen, wie sie zusammenkommen, damit Maschinen aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können.

Algorithmen & Modelle

Algorithmen und Modelle spielen beim maschinellen Lernen eine wichtige Rolle. Sie arbeiten zusammen, um Daten zu verarbeiten und Vorhersagen zu treffen. Algorithmen für maschinelles Lernen können nach ihrem Lernstil gruppiert werden, z.B. überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, halbüberwachtes und verstärkendes Lernen. Die Gruppierung von Algorithmen nach ihrer Funktionsähnlichkeit erleichtert uns die Auswahl des besten Algorithmus für ein bestimmtes Problem.

Ein bemerkenswerter Durchbruch im Bereich des maschinellen Lernens ist das Generative Adversarial Network (GAN), das es zwei neuronalen Netzwerken ermöglicht, aus nichts anderem als zufälligem Rauschen wertvolle Daten zu erzeugen. GANs werden hauptsächlich für Bilder und Musik verwendet. Wenn Sie Bilder von Pferden in ein Generatives Adversariales Modell (GAN) eingeben, können Sie Bilder von Zebras erzeugen. Dies verdeutlicht die leistungsstarken Fähigkeiten von GANs, neue Bilder zu erzeugen, die mit den Eingabedaten übereinstimmen.

Von der einfachen linearen Regression bis hin zu komplexen Deep-Learning-Algorithmen bieten verschiedene Techniken des maschinellen Lernens einzigartige Ansätze zur Bewältigung unterschiedlicher Probleme. Das Verständnis der Rolle von Algorithmen und Modellen beim maschinellen Lernen ist unerlässlich, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen und sie effektiv auf reale Herausforderungen anzuwenden.

Schulung & Validierung

Training und Validierung sind entscheidende Aspekte des maschinellen Lernens, die die Genauigkeit und Effektivität der Modelle gewährleisten. Beim Trainingsprozess wird aus einem Datensatz (dem so genannten Trainingssatz) gelernt, indem die Merkmale jeder Klassifizierung anhand der Werte der Parameter für jeden Typ definiert werden. Das Modell verwendet dann diese Beschreibung, um festzustellen, ob ein neuer Datenpunkt zu einer bestimmten Klassifizierung gehört.

Underfitting und Overfitting sind häufige Herausforderungen während des Trainingsprozesses. Hypothesenalgorithmen können für maximale Einfachheit angepasst werden, was zu weniger Fehlern bei den Trainingsdaten führt. Dies wird als Underfitting bezeichnet und führt oft zu größeren Fehlern bei der Verarbeitung neuer Daten. Auf der anderen Seite kommt es zu einer Überanpassung, wenn die Hypothese zu komplex ist, was zu einer schlechten Generalisierung führt.

Testen und Verallgemeinerung sind beim maschinellen Lernen von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass der Algorithmus oder die Hypothese genau auf neue Daten passen und Ergebnisse vorhersagen kann. Indem wir die Unteranpassung und Überanpassung angehen und dem Testen und der Verallgemeinerung Priorität einräumen, können wir robuste Modelle für maschinelles Lernen erstellen, die in der Lage sind, in realen Anwendungen genaue Vorhersagen zu treffen.

Arten von maschinellen Lerntechniken

Es gibt vier Haupttypen von maschinellen Lerntechniken: überwachtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen, halbüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen. Jede Technik hat ihren eigenen Ansatz, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen.

In den folgenden Unterabschnitten werden wir uns mit diesen Techniken befassen und ihre Merkmale, Stärken und Schwächen näher beleuchten.

Überwachtes Lernen

Überwachtes Lernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der die Daten markiert sind und der Algorithmus diese markierten Daten verwendet, um Vorhersagen zu treffen. Beim überwachten Lernen besteht die Herausforderung darin, Daten in verschiedene Klassen oder Kategorien zu klassifizieren. Um diese Herausforderung zu meistern, wurden einige beliebte Algorithmen entwickelt – der Random Forest Algorithmus, der Entscheidungsbaum-Algorithmus, der logistische Regressionsalgorithmus und der Support Vector Machine Algorithmus. Regressionsalgorithmen wie die einfache lineare Regression, die multivariate Regression, der Entscheidungsbaum und die Lasso-Regression werden ebenfalls häufig beim überwachten Lernen eingesetzt.

Beim überwachten Lernen zielt ein Modell darauf ab, zu bestimmen, wie Eingabe- und Zielvariablen zusammenhängen. Der MINST-Datensatz für handgeschriebene Ziffern ist zum Beispiel eine Klassifizierungsaufgabe, bei der die Eingaben Bilder von handgeschriebenen Ziffern sind und die Ausgabe ein Klassenlabel ist, das die Ziffern von 0 bis 9 identifiziert. Ein weiteres Beispiel ist der Datensatz für den Preis eines Hauses in Boston, bei dem die Eingaben die Merkmale des Hauses sind und die Ausgabe der Preis des Hauses in Dollar ist.

Beim überwachten Lernen wird aus einem markierten Trainingsdatensatz eine abgeleitete Funktion erstellt, die Ausgabewerte vorhersagen kann. Das System wurde ausreichend trainiert, um Ziele für jede neue Eingabe zu liefern. Dies zeigt, dass es in der Lage ist, die verschiedenen Anforderungen zu erfüllen. Das Hauptziel des überwachten Lernens besteht darin, die Eingabevariable mit der Ausgabevariable zu verknüpfen.

Der Unterschied zwischen Klassifizierung und Regression beim überwachten Lernen liegt in der Art der Ausgabe: Die Klassifizierung sagt eine Klassenbezeichnung voraus, während die Regression einen numerischen Wert vorhersagt. Wenn Sie diese Unterschiede verstehen und den passenden Algorithmus auswählen, kann das überwachte Lernen effektiv auf verschiedene reale Probleme angewendet werden.

Unüberwachtes Lernen

Unüberwachtes Lernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der die Daten nicht beschriftet sind und der Algorithmus herausfinden muss, wie er aus den Daten Vorhersagen treffen kann. Die beim unüberwachten Lernen verwendeten Clustering-Algorithmen umfassen viele Ansätze. Einige Beispiele sind der K-Means-Clustering-Algorithmus, der Mean-Shift-Algorithmus, der DBSCAN-Algorithmus, die Hauptkomponentenanalyse und die unabhängige Komponentenanalyse. Algorithmen, die beim Assoziationsregel-Lernen verwendet werden, sind beim unüberwachten Lernen sehr beliebt. Dazu gehören der Apriori-Algorithmus, der Eclat-Algorithmus und der FP-Growth-Algorithmus.

Ein unüberwachter Lernalgorithmus versucht, den Datensatz auf der Grundlage seiner Ähnlichkeiten, Unterschiede und Muster zu sortieren. Da es keine Zielvariable gibt, die den Lernprozess leitet, kann unüberwachtes Lernen besonders nützlich für die explorative Datenanalyse sein, um verborgene Muster und Beziehungen in den Daten aufzudecken.

Unüberwachtes Lernen bietet einen einzigartigen Ansatz für das maschinelle Lernen, der es Algorithmen ermöglicht, aus unmarkierten Daten zu lernen und neue Erkenntnisse ohne vorherige Anleitung zu gewinnen. Diese Flexibilität macht es zu einem wertvollen Werkzeug für die Bewältigung komplexer Probleme, die möglicherweise keine eindeutigen Bezeichnungen oder Ergebnisse haben.

Semi-Überwachtes & Verstärkungslernen

Semi-überwachtes Lernen ist ein hybrider Ansatz, der Elemente des überwachten und des unüberwachten Lernens kombiniert. Bei dieser Technik wird dem Lernalgorithmus eine kleine Menge an gekennzeichneten Trainingsdaten zur Verfügung gestellt, die er dann nutzt, um die Dimensionen des Datensatzes zu erlernen und dieses Wissen auf neue, nicht gekennzeichnete Daten anzuwenden. Semi-überwachtes Lernen ist eine Lernmethode, bei der die Anleitung durch einen Experten, wie z.B. einen Lehrer an der Universität, durch Selbstkontrolle ergänzt wird. Ein Beispiel dafür ist, wenn ein Student sein Verständnis eines Konzepts nach dem Unterricht auffrischt.

Verstärkungslernen hingegen ist ein dynamischer Ansatz des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent auf der Grundlage von Belohnungen, die er von der Umgebung erhält, Aktionen in einer Umgebung ausführt. Der Agent lernt, wie er eine Aufgabe ausführt, indem er seine Aktionen auf der Grundlage der Belohnungen, die er erhält, anpasst. Ein bemerkenswertes Beispiel für Verstärkungslernen in Aktion ist Googles AlphaGo, das den weltbesten Go-Spieler besiegt hat. Verstärkungslernen stützt sich auf die Suche nach einem Ziel durch Versuch und Irrtum. Zusätzlich wird ein verzögertes Belohnungssystem verwendet, um Anreize für das Lernen zu schaffen. Ein Spiel zu spielen, um eine hohe Punktzahl zu erreichen, ist ein Beispiel für ein Verstärkungsproblem. Diese Art von Problem ermutigt den Agenten, erfolgreiches Verhalten zu wiederholen, um ein gewünschtes Ziel oder eine Belohnung zu erhalten. Während der Agent seine Züge im Spiel macht, erhält er von der Umgebung eine Rückmeldung in Form von Belohnungen oder Bestrafungen.

Sowohl das halbüberwachte als auch das verstärkende Lernen bieten einzigartige Ansätze für das maschinelle Lernen und schließen die Lücke zwischen überwachten und nicht überwachten Techniken. Wenn wir ihre Stärken und Schwächen verstehen, können wir die am besten geeignete Technik für ein bestimmtes Problem oder eine bestimmte Anwendung auswählen.

Anwendungen des maschinellen Lernens in der realen Welt

Maschinelles Lernen hat in verschiedenen Branchen und Sektoren Einzug gehalten, z.B. im Gesundheitswesen, in der Verteidigung, bei Finanzdienstleistungen, im Marketing und bei Sicherheitsdiensten. Indem es Unternehmen ermöglicht, datengestützte Entscheidungen zu treffen, trägt maschinelles Lernen dazu bei, Geschäftsabläufe zu rationalisieren, aktuelle Prozesse zu optimieren und neue Wege zu finden, um die Arbeitsbelastung besser zu bewältigen.

Im Finanzsektor gibt es zahlreiche Anwendungen für das maschinelle Lernen, z.B. zur Aufdeckung von Betrug, zur Überwachung von Geldwäsche, für bessere Handelsentscheidungen, zur Kreditwürdigkeitsprüfung und zum Underwriting. Auch das Gesundheitswesen profitiert vom maschinellen Lernen, wenn es darum geht, die Gesundheitsdaten von Menschen zu verfolgen, bessere Diagnosen und Behandlungen zu erstellen und sogar die Lebenserwartung von Patienten mit schweren Krankheiten vorherzusagen.

Das maschinelle Lernen hat den Einzelhandel revolutioniert, indem es personalisierte Einkaufserlebnisse, Marketingkampagnen, Kundeneinblicke, die Planung von Kundenwaren und die Optimierung von Preisen ermöglicht. Darüber hinaus schlagen Empfehlungssysteme, die auf maschinellem Lernen basieren, den Nutzern relevante Produkte, Filme, Web-Serien, Songs und vieles mehr vor und verbessern so ihr Gesamterlebnis.

Da das maschinelle Lernen immer weiter fortschreitet, wird es zweifellos eine immer wichtigere Rolle in verschiedenen Branchen spielen, indem es Innovationen vorantreibt und die Effizienz verbessert. Wenn wir die realen Anwendungen des maschinellen Lernens verstehen, können wir sein Potenzial, unser Leben und die Welt um uns herum zu verändern, besser einschätzen.

Herausforderungen und Grenzen des maschinellen Lernens

Trotz seines immensen Potenzials bringt das maschinelle Lernen auch einige Herausforderungen und Einschränkungen mit sich. Der Datenschutz ist ein großes Problem, da es schwierig sein kann, sicherzustellen, dass Daten nicht missbraucht oder unerlaubt eingesehen werden. Die Gewährleistung der Sicherheit und des Datenschutzes von Daten ist eine ständige Herausforderung, die angegangen werden muss, um das Vertrauen in maschinelle Lernsysteme zu erhalten.

Verzerrungen beim maschinellen Lernen sind eine weitere Herausforderung, die zu ungenauen Ergebnissen führen kann, wenn die zum Trainieren des Modells verwendeten Daten nicht repräsentativ für die Bevölkerung sind. Die Beseitigung von Verzerrungen bei Modellen des maschinellen Lernens ist entscheidend für die Fairness und Genauigkeit der Vorhersagen, die sie machen.

Die Interpretierbarkeit von Modellen ist eine weitere Herausforderung beim maschinellen Lernen. Es kann schwierig sein zu entschlüsseln, warum ein Modell eine bestimmte Entscheidung getroffen hat, was unsere Fähigkeit, dem System zu vertrauen und es vollständig zu verstehen, einschränken kann. Die Entwicklung von Techniken zur Verbesserung der Interpretierbarkeit von Modellen ist ein wichtiger Forschungsbereich im Bereich des maschinellen Lernens.

Indem wir diese Herausforderungen und Einschränkungen anerkennen und angehen, können wir darauf hinarbeiten, robustere, vertrauenswürdigere und effektivere maschinelle Lernsysteme zu entwickeln, die in realen Szenarien erfolgreich eingesetzt werden können.

Zukünftige Trends im maschinellen Lernen

Die Zukunft des maschinellen Lernens verspricht noch mehr aufregende Entwicklungen und Weiterentwicklungen. Da maschinelles Lernen für Unternehmen immer wichtiger wird, wird sich der Wettbewerb zwischen den Plattformen für maschinelles Lernen verschärfen, was zur Entwicklung leistungsfähigerer und effizienterer Systeme führen wird.

Ein aufkommender Trend ist die hybride KI, die maschinelles Lernen und symbolische KI kombiniert, damit KI-Systeme sowohl Sprache als auch Daten verstehen können. Außerdem wird erwartet, dass KI-Assistenten immer vielseitiger werden und möglicherweise Rechtsberatung anbieten, wichtige Geschäftsentscheidungen treffen und personalisierte medizinische Behandlungen anbieten.

Weitere vielversprechende Trends im Bereich des maschinellen Lernens sind Fortschritte bei autonomen Fahrzeugen, die Integration der Blockchain und personalisierte KI-Assistenten. Diese Fortschritte werden weiterhin verschiedene Branchen revolutionieren und die Art und Weise verändern, wie wir leben, arbeiten und mit Technologie interagieren.

Wenn wir in die Zukunft blicken, können wir weitere Durchbrüche und Innovationen im Bereich des maschinellen Lernens erwarten, die neue Möglichkeiten und Chancen für Unternehmen und Privatpersonen gleichermaßen bieten.

Die Wahl des richtigen Ansatzes für maschinelles Lernen

Die Auswahl der am besten geeigneten Technik des maschinellen Lernens für ein bestimmtes Problem oder eine bestimmte Anwendung erfordert eine sorgfältige Abwägung von Faktoren wie der Verfügbarkeit von Daten, den gewünschten Ergebnissen und der Art des Problems. Um einen guten Überblick über die Daten zu erhalten, ist es wichtig, sie zu analysieren, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen und gleichzeitig auf mögliche Probleme oder Verzerrungen zu achten.

Bei der Auswahl eines Algorithmus berücksichtigen Sie die Art des Problems, das Sie zu lösen versuchen, die Daten, die Ihnen zur Verfügung stehen, und verschiedene Faktoren wie Leistung, Erklärbarkeit, Komplexität, Größe des Datensatzes, Dimensionalität, Trainingszeit und -kosten sowie Inferenzzeit. Eine auf Deep Learning basierende Programmierung kann zum Beispiel eingesetzt werden, um gute und schlechte Finanzdateneinträge in einer Excel-Tabelle zu verstehen.

Wenn Sie sich die Zeit nehmen, die Daten, das Problem und die verfügbaren Algorithmen zu verstehen, können Sie den am besten geeigneten Ansatz für maschinelles Lernen für Ihre speziellen Bedürfnisse auswählen. Dieser sorgfältige Auswahlprozess erhöht die Erfolgschancen und stellt sicher, dass Ihr maschinelles Lernprojekt die gewünschten Ergebnisse liefert.

Grundlegende Fähigkeiten und Tools für maschinelles Lernen

Um effektiv mit maschinellem Lernen arbeiten zu können, ist eine solide Grundlage in Programmiersprachen, mathematischen Konzepten und Softwarebibliotheken unerlässlich. Python ist die beste Programmiersprache für maschinelles Lernen, da sie leicht lesbar und einfach ist und über vorgefertigte Bibliotheken für verschiedene Anwendungen verfügt.

Zusätzlich zu den Programmiersprachen ist ein solides Verständnis von fünf mathematischen Bereichen für die Lösung von Problemen des maschinellen Lernens unerlässlich: lineare Algebra, Kalkül, Wahrscheinlichkeit, Statistik und Optimierung. Diese mathematischen Konzepte bilden das Rückgrat für Algorithmen des maschinellen Lernens und deren Implementierung.

Softwarebibliotheken spielen eine wichtige Rolle bei der Vereinfachung der Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen für maschinelles Lernen. Durch die Nutzung dieser Tools und Ressourcen können sich Datenwissenschaftler und Fachleute für maschinelles Lernen auf die Lösung von Problemen und die Entwicklung innovativer Lösungen konzentrieren, anstatt sich in den Details der Implementierung zu verzetteln.

Durch die Beherrschung der grundlegenden Fähigkeiten und Werkzeuge des maschinellen Lernens sind Sie gut gerüstet, um die Herausforderungen und Chancen dieses spannenden Bereichs zu meistern.

Zusammenfassung

In diesem Blogbeitrag haben wir die faszinierende Welt des maschinellen Lernens erkundet und uns mit seinen Grundprinzipien, Techniken und realen Anwendungen beschäftigt. Das maschinelle Lernen hat seit seinen Anfängen einen langen Weg zurückgelegt und sich von frühen Konzepten zu den fortschrittlichen Systemen entwickelt, die wir heute sehen. Da wir die Grenzen des Machbaren immer weiter verschieben, wird maschinelles Lernen zweifellos eine immer wichtigere Rolle bei der Gestaltung unserer Zukunft spielen. Wenn wir diese leistungsstarke Technologie verstehen und uns zu eigen machen, können wir ihr Potenzial voll ausschöpfen und eine intelligentere, besser vernetzte Welt schaffen.

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