Was ist maschinelles Lernen? Definition, Typen und Beispiele

Maschinelles Lernen ist ein entscheidender Bestandteil der künstlichen Intelligenz, da es aus Daten lernt und die Leistung ohne explizite Programmierung verbessert. Dabei geht es um die Erstellung von Modellen und Algorithmen, die es Maschinen ermöglichen, aus Erfahrungen zu lernen und auf Grundlage dieses Wissens Entscheidungen zu treffen. Die Informatik bildet die Grundlage des maschinellen Lernens und liefert die notwendigen Algorithmen und Techniken zum Erstellen und Trainieren von Modellen, die Vorhersagen und Entscheidungen treffen. Die Kostenfunktion ist eine wichtige Komponente von Algorithmen des maschinellen Lernens, da sie dabei hilft, die Leistung des Modells zu messen und den Optimierungsprozess zu steuern. Legen Sie Hyperparameter fest und passen Sie sie an, trainieren und validieren Sie das Modell und optimieren Sie es anschließend.

Beim überwachten Lernen erhält der Computer einen Satz Trainingsdaten, die von Menschen mit den richtigen Antworten oder Klassifizierungen für jedes Beispiel gekennzeichnet wurden. Der Algorithmus lernt dann aus diesen Daten, wie er neue Modelle auf der Grundlage ihrer Merkmale (Elemente, die das Modell beschreiben) vorhersagen kann. Wenn Sie beispielsweise möchten, dass Ihr Computer lernt, Bilder von Katzen und Hunden zu erkennen, würden Sie Tausende von Bildern bereitstellen, die entweder als Katze oder Hund (oder beides) gekennzeichnet sind. Basierend auf diesen Trainingsdaten kann Ihr Algorithmus genaue Vorhersagen mit neuen Bildern treffen, die Katzen oder Hunde (oder beides) enthalten.

Andere Arten

Im Jahr 2022 werden sich solche Geräte weiter verbessern, da sie möglicherweise persönliche Interaktionen und Gespräche mit Freunden und Familie von buchstäblich jedem Ort aus ermöglichen. Dies ist einer der Gründe, warum Augmented-Reality-Entwickler heute sehr gefragt sind. Diese Sprachassistenten führen verschiedene Aufgaben aus, beispielsweise das Buchen von Flugtickets, das Bezahlen von Rechnungen, das Abspielen der Lieblingslieder eines Benutzers und sogar das Senden von Nachrichten an Kollegen.

Im Fall von Netflix verwendet das System eine Kombination aus kollaborativer Filterung und inhaltsbasierter Filterung, um Benutzern Filme und Fernsehsendungen auf Grundlage ihres Anzeigeverlaufs, ihrer Bewertungen und anderer Faktoren wie Genrepräferenzen zu empfehlen. Das Roboterlernen ist von einer Vielzahl maschineller Lernmethoden inspiriert, angefangen beim überwachten Lernen über das bestärkende Lernen[74][75] bis hin zum Meta-Lernen (z. B. MAML). Dies ist besonders wichtig, da Systeme getäuscht und untergraben werden können oder bei bestimmten Aufgaben einfach versagen können, selbst wenn diese von Menschen problemlos ausgeführt werden können. Beispielsweise kann das Anpassen der Metadaten in Bildern Computer verwirren – mit wenigen Anpassungen identifiziert eine Maschine ein Bild eines Hundes als einen Strauß.

Es müssen jedoch auch ethische Aspekte wie Datenschutz, Datensicherheit, Transparenz und Rechenschaftspflicht berücksichtigt werden. Indem wir Best Practices befolgen, die richtigen Tools und Frameworks verwenden und uns über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden halten, können wir die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens nutzen und gleichzeitig diese ethischen Bedenken berücksichtigen. Mehrere Lernalgorithmen zielen darauf ab, bessere Darstellungen der während des Trainings bereitgestellten Eingaben zu finden.[61] Klassische Beispiele sind die Hauptkomponentenanalyse und die Clusteranalyse. Diese Technik ermöglicht die Rekonstruktion der Eingaben aus der unbekannten datengenerierenden Verteilung, ist jedoch nicht unbedingt den Konfigurationen treu, die unter dieser Verteilung unplausibel sind.

Die Arzneimittelforschung im Frühstadium ist eine weitere wichtige Anwendung, bei der Technologien wie Präzisionsmedizin und Next-Generation-Sequencing zum Einsatz kommen. Die Durchführung klinischer Studien und die Bereitstellung von Ergebnissen sind mit einem hohen Zeit- und Kostenaufwand verbunden. Die Anwendung ML-basierter prädiktiver Analysen könnte diese Faktoren verbessern und einfache Definition von maschinellem Lernen bessere Ergebnisse. Algorithmen des maschinellen Lernens erweisen sich als hervorragend zum Aufdecken von Betrug, indem sie die Aktivitäten jedes einzelnen Benutzers überwachen und beurteilen, ob eine versuchte Aktivität für diesen Benutzer typisch ist oder nicht. Auch die Finanzüberwachung zur Erkennung von Geldwäscheaktivitäten ist ein kritischer Anwendungsfall für die Sicherheit.

Generatives kontradiktorisches Netzwerk (GAN)

Dabei geht es darum, Maschinen in ihrem Verhalten und ihren Entscheidungen menschenähnlicher zu machen, indem man ihnen die Fähigkeit gibt, zu lernen und eigene Programme zu entwickeln. Dies geschieht mit minimalem menschlichen Eingriff, d. h. ohne explizite Programmierung. Der Lernprozess wird automatisiert und anhand der Erfahrungen der Maschinen im Laufe des Prozesses verbessert. Maschinelles Lernen (ML) ist eine Art künstlicher Intelligenz (KI), die sich auf den Aufbau von Computersystemen konzentriert, die aus Daten lernen. Die große Bandbreite der ML-Techniken ermöglicht es Softwareanwendungen, ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Der Lernprozess beginnt mit Beobachtungen oder Daten, etwa Beispielen, direkter Erfahrung oder Anweisungen, um in den Daten nach Mustern zu suchen und auf der Grundlage der von uns bereitgestellten Beispiele in Zukunft bessere Entscheidungen zu treffen.

Hier sind Kennzahlen wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Score hilfreich. Der in den vorherigen Gleichungen verwendete Regularisierungsterm wird L2 oder Ridge-Regularisierung genannt. Wir nehmen dann den Absolutwert des Fehlers, um sowohl positive als auch negative Fehlerwerte zu berücksichtigen. Abschließend berechnen wir den Mittelwert aller erfassten absoluten Fehler bzw. die durchschnittliche Summe aller absoluten Fehler. Regression ist eine Technik, die verwendet wird, um den Wert von Antwortvariablen (abhängigen Variablen) aus einer oder mehreren Prädiktorvariablen (unabhängigen Variablen) vorherzusagen. Alan Turings bahnbrechende Arbeit führte einen Maßstab für den Nachweis maschineller Intelligenz ein. Demnach muss eine Maschine intelligent und reaktionsfähig sein und sich nicht von der eines Menschen unterscheiden.

Maschinelles Lernen ist ein schwieriges Gebiet, aber mit den richtigen Ressourcen und bewährten Methoden kann jeder lernen, wie man Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Laut Statista wird der Markt für maschinelles Lernen bis 2030 voraussichtlich von etwa 140 Milliarden TP4B140 auf fast 142 Billionen TP4B2 wachsen. Maschinelles Lernen ist bereits in viele Technologien integriert, die wir heute nutzen – darunter selbstfahrende Autos und Smart Homes. Es wird unser Leben und unsere Geschäfte weiterhin einfacher und effizienter machen, da in naher Zukunft Innovationen auf Basis der ML-Leistung auf dem Vormarsch sind. Die Antwortvariable wird als Funktion einer linearen Kombination der Eingabevariablen mithilfe der logistischen Funktion modelliert. Eine beliebtere Methode zur Messung der Modellleistung ist die Verwendung des mittleren quadratischen Fehlers (MSE).

In den USA entwickeln einzelne Bundesstaaten Richtlinien wie den California Consumer Privacy Act (CCPA), der 2018 eingeführt wurde und Unternehmen dazu verpflichtet, Verbraucher über die Erfassung ihrer Daten zu informieren. Gesetze wie diese zwingen Unternehmen dazu, ihre Art der Speicherung und Verwendung personenbezogener Daten (PII) zu überdenken. Aus diesem Grund haben Investitionen in die Sicherheit für Unternehmen eine immer größere Priorität erlangt, da sie alle Schwachstellen und Möglichkeiten für Überwachung, Hacking und Cyberangriffe beseitigen möchten. Das System nutzte bestärkendes Lernen, um zu lernen, wann es eine Antwort (oder Frage) versuchen sollte, welches Feld auf dem Brett ausgewählt werden sollte und wie viel gesetzt werden sollte – insbesondere bei täglichen Doppelwetten. Sehen Sie sich eine Diskussion mit zwei KI-Experten über Fortschritte und Grenzen des maschinellen Lernens an. Durch intellektuelle Strenge und erfahrungsbasiertes Lernen entwickelt dieses zweijährige Vollzeit-MBA-Programm Führungskräfte, die in der Welt etwas bewirken.

Darüber hinaus werden Einzelhandels-Websites auch mit virtuellen Assistenten oder Konversations-Chatbots ausgestattet, die ML, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und natürliches Sprachverständnis (NLU) nutzen, um das Einkaufserlebnis der Kunden zu automatisieren. Um diese Probleme anzugehen, haben Unternehmen wie Genentech mit GNS Healthcare zusammengearbeitet, um maschinelles Lernen und KI-Simulationsplattformen zu nutzen und innovative biomedizinische Behandlungen zur Lösung dieser Probleme zu entwickeln. Die ML-Technologie sucht durch die Analyse einzelner Gene nach Reaktionsmarkern der Patienten und ermöglicht so gezielte Therapien für die Patienten. Darüber hinaus unterstützt die Technologie Ärzte bei der Analyse von Trends oder der Erkennung von Ereignissen, die zu einer verbesserten Diagnose und Behandlung der Patienten beitragen können.

Der Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen liegt in der Art und Weise, wie jeder Algorithmus lernt. „Deep“ Machine Learning kann beschriftete Datensätze verwenden, auch als überwachtes Lernen bekannt, um seinen Algorithmus zu informieren, aber es erfordert nicht unbedingt Chat PG ein beschrifteter Datensatz. Der Deep-Learning-Prozess kann unstrukturierte Daten in ihrer Rohform (z. B. Text oder Bilder) aufnehmen und automatisch die Merkmalsmenge bestimmen, die verschiedene Datenkategorien voneinander unterscheidet.

Dies ersetzt die manuelle Feature-Entwicklung und ermöglicht es einer Maschine, die Features zu erlernen und sie zur Ausführung einer bestimmten Aufgabe zu verwenden. Beim überwachten Lernen versorgen Datenwissenschaftler Algorithmen mit gekennzeichneten Trainingsdaten und definieren die Variablen, die der Algorithmus auf Korrelationen untersuchen soll. Beim überwachten Lernen werden sowohl die Eingabe als auch die Ausgabe des Algorithmus festgelegt. Anfangs arbeiteten die meisten Algorithmen des maschinellen Lernens mit überwachtem Lernen, aber unüberwachte Ansätze erfreuen sich zunehmender Beliebtheit. Reinforcement Learning ist ein Bereich des maschinellen Lernens, der sich damit beschäftigt, wie Software-Agenten in einer Umgebung agieren sollten, um eine gewisse kumulative Belohnung zu maximieren.

Selbst wenn Sie beispielsweise bei der Eingabe einer Frage an einen Kundenservice-Bot nicht ganz korrekt vorgehen, kann dieser dank der Daten aus der maschinellen Mustererkennung dennoch den allgemeinen Zweck Ihrer Anfrage erkennen. Beispielsweise kann ein Modell für maschinelles Lernen einen Datenstrom aus einer Fabrikhalle erfassen und ihn verwenden, um vorherzusagen, wann Komponenten einer Fertigungsstraße ausfallen könnten. Darüber hinaus lässt sich damit die Wahrscheinlichkeit vorhersagen, dass im fertigen Produkt bestimmte Fehler auftreten. Ein Ingenieur kann diese Informationen dann nutzen, um die Einstellungen der Maschinen in der Fabrikhalle anzupassen und so die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass das fertige Produkt den gewünschten Anforderungen entspricht. Im Modelloptimierungsprozess wird das Modell mit den Punkten in einem Datensatz verglichen.

Die Qualität der Daten, die Sie zum Trainieren Ihres maschinellen Lernmodells verwenden, ist entscheidend für dessen Effektivität. Entfernen Sie alle Duplikate, fehlenden Werte oder Ausreißer, die die Genauigkeit Ihres Modells beeinträchtigen könnten. Maschinelles Lernen findet auch im Einzelhandel zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, etwa bei der Vorhersage der Kundenabwanderung und der Verbesserung der Bestandsverwaltung.

Die häufigste Anwendung ist die Gesichtserkennung und das einfachste Beispiel für diese Anwendung ist das iPhone. Gesichtserkennung findet in vielen Fällen Anwendung, vor allem zu Sicherheitszwecken, etwa zur Identifizierung von Kriminellen, zur Suche nach vermissten Personen oder zur Unterstützung forensischer Ermittlungen. Weitere Einsatzmöglichkeiten sind intelligentes Marketing, die Diagnose von Krankheiten und die Überwachung der Anwesenheit in Schulen.

Maschinelles Lernen ist zwar ein leistungsstarkes Tool zur Problemlösung, Verbesserung von Geschäftsabläufen und Automatisierung von Aufgaben, es handelt sich jedoch auch um eine komplexe und anspruchsvolle Technologie, die umfassende Fachkenntnisse und erhebliche Ressourcen erfordert. Die Auswahl des richtigen Algorithmus für eine Aufgabe erfordert fundierte Kenntnisse in Mathematik und Statistik. Um genaue Ergebnisse zu erzielen, sind beim Training von Algorithmen für maschinelles Lernen häufig große Mengen qualitativ hochwertiger Daten erforderlich.

Darüber hinaus nutzt die Reisebranche maschinelles Lernen zur Analyse von Nutzerbewertungen. Benutzerkommentare werden durch eine Stimmungsanalyse anhand positiver oder negativer Bewertungen klassifiziert. Dies wird von Unternehmen der Reisebranche zur Kampagnenüberwachung, Markenüberwachung, Compliance-Überwachung usw. verwendet. Darüber hinaus helfen Data-Mining-Methoden Cyber-Überwachungssystemen dabei, Warnsignale für betrügerische Aktivitäten zu erkennen und diese anschließend zu neutralisieren. Mehrere Finanzinstitute sind bereits Partnerschaften mit Technologieunternehmen eingegangen, um die Vorteile des maschinellen Lernens zu nutzen. Dabei erfasst die KI-Komponente nach dem Hit & Trial-Prinzip automatisch ihre Umgebung, ergreift Maßnahmen, lernt aus Erfahrungen und verbessert die Leistung.

Ebenso können Voreingenommenheit und Diskriminierung, die durch die Anwendung maschinellen Lernens entstehen, unbeabsichtigt den Erfolg der Produkte eines Unternehmens einschränken. Weitere Informationen finden Sie unter KI-Kundendienst und künstliche Intelligenz und NLP. Wenn der Algorithmus die Nutzungsgewohnheiten der Menschen in einer bestimmten Stadt untersucht und feststellt, dass diese eher bereit sind, die Funktionen eines Produkts zu nutzen, kann das Unternehmen beschließen, diesen bestimmten Markt gezielt anzusprechen. Allerdings kann es sein, dass eine Gruppe von Menschen in einer ganz anderen Gegend das Produkt genauso häufig oder sogar häufiger verwendet als die Menschen in dieser Stadt. Sie haben einfach noch nie etwas Vergleichbares erlebt und werden daher vom Algorithmus wahrscheinlich nicht als Personen identifiziert, die sich für die Funktionen interessieren. Wenn beispielsweise maschinelles Lernen mithilfe von Gesichtserkennungstechnologie zum Aufspüren eines Verbrechers eingesetzt wird, können die Gesichter anderer Personen gescannt und ihre Daten ohne deren Wissen in einem Rechenzentrum gespeichert werden.

Beim Entscheidungsbaumlernen wird ein Entscheidungsbaum als Vorhersagemodell verwendet, um von Beobachtungen zu einem Element (dargestellt in den Zweigen) zu Schlussfolgerungen über den Zielwert des Elements (dargestellt in den Blättern) zu gelangen. Es handelt sich um einen der prädiktiven Modellierungsansätze, die in der Statistik, beim Data Mining und beim maschinellen Lernen verwendet werden. Entscheidungsbäume, bei denen die Zielvariable kontinuierliche Werte (typischerweise reelle Zahlen) annehmen kann, werden als Regressionsbäume bezeichnet. Bei der Entscheidungsanalyse kann ein Entscheidungsbaum verwendet werden, um Entscheidungen und Entscheidungsfindung visuell und explizit darzustellen. Beim Data Mining beschreibt ein Entscheidungsbaum Daten, der resultierende Klassifikationsbaum kann jedoch als Input für die Entscheidungsfindung dienen. Bei verstärkenden Algorithmen des maschinellen Lernens handelt es sich um eine Lernmethode, die mit ihrer Umgebung interagiert, indem sie Aktionen ausführt und Fehler oder Belohnungen entdeckt.

Die trainierte Maschine prüft im Eingabebild die verschiedenen Merkmale des Objekts, wie Farbe, Augen, Form usw., um eine endgültige Vorhersage zu treffen. Dies ist der Prozess der Objektidentifizierung beim überwachten maschinellen Lernen. Zu den im maschinellen Lernen verwendeten Standardalgorithmen gehören lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests und neuronale Netzwerke.

Hierzu gehören erweiterte Dienste, die wir normalerweise durch menschliche Mitarbeiter in Anspruch nehmen, wie etwa die Organisation von Reisen oder der Besuch eines Arztes im Krankheitsfall. Mehrere Unternehmen setzen bereits KI-basierte Lösungen oder Self-Service-Tools ein, um ihre Abläufe zu optimieren. Große Technologieunternehmen wie Google, Microsoft und Facebook verwenden Bots auf ihren Messaging-Plattformen wie Messenger und Skype, um Self-Service-Aufgaben effizient auszuführen. Maschinelles Lernen hat alle Branchen weltweit erheblich beeinflusst, von Startups bis hin zu Fortune 500-Unternehmen. Laut einem Bericht von Fortune Business Insights aus dem Jahr 2021 betrug das Volumen des globalen Marktes für maschinelles Lernen im Jahr 2021 15,50 Milliarden TP4T und soll bis 2028 bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 38,61 TP3T auf 152,24 Milliarden TP4T anwachsen. Maschinelles Lernen wird in der Gesundheitsbranche zunehmend eingesetzt, dank tragbarer Geräte und Sensoren wie tragbaren Fitness-Trackern, intelligenten Gesundheitsuhren usw.

Da Trainingssätze begrenzt und die Zukunft ungewiss ist, liefert die Lerntheorie normalerweise keine Garantie für die Leistungsfähigkeit von Algorithmen. Die Bias-Varianz-Zerlegung ist eine Möglichkeit, Generalisierungsfehler zu quantifizieren. Zu den wesentlichen Komponenten eines maschinellen Lernsystems gehören Daten, Algorithmen, Modelle und Feedback.

Aus ML gewonnene Erkenntnisse helfen bei der Identifizierung von Investitionsmöglichkeiten, sodass Anleger entscheiden können, wann sie handeln. Methoden des maschinellen Lernens ermöglichen es Computern, ohne explizite Programmierung autonom zu arbeiten. ML-Anwendungen werden mit neuen Daten gefüttert und können selbstständig lernen, wachsen, sich entwickeln und anpassen. Durch maschinelles Lernen lernen Maschinen, aus Daten zu lernen und sich schrittweise zu verbessern, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen.

Beim halbüberwachten Lernen wird einem Algorithmus eine kleine Menge gekennzeichneter Trainingsdaten zugeführt. Aus diesen Daten lernt der Algorithmus die Dimensionen des Datensatzes, die er dann auf neue, unbeschriftete Daten anwenden kann. Die Leistung von Algorithmen verbessert sich normalerweise, wenn sie mit gekennzeichneten Datensätzen trainiert werden. Diese Art des maschinellen Lernens schafft ein Gleichgewicht zwischen der überlegenen Leistung des überwachten Lernens und der Effizienz des unüberwachten Lernens.

Vielleicht ist Ihnen die Genauigkeit der Verkehrsvorhersage oder der Antwort des Sprachassistenten wichtiger als das, was unter der Haube steckt – und das ist verständlich. Ihr Verständnis von ML könnte auch die langfristigen Ergebnisse Ihrer Strategie für künstliche Intelligenz verbessern. Hyperparameter sind Parameter, die vor dem Training des Modells festgelegt werden, wie z. B. Lernrate, Batchgröße und Anzahl der Epochen. Die Leistung des Modells hängt davon ab, wie seine Hyperparameter eingestellt sind. Es ist wichtig, durch Ausprobieren optimale Werte für diese Parameter zu finden. Mithilfe von maschinellem Lernen können Sie den Wartungsbedarf in Echtzeit vorhersagen und Ausfallzeiten reduzieren, wodurch Sie Kosten für Reparaturen sparen. Durch den Einsatz der Technologie in Transportunternehmen können Sie damit auch betrügerische Aktivitäten wie Kreditkartenbetrug oder gefälschte Versicherungsansprüche erkennen.

Darüber hinaus ist maschinelles Lernen für die meisten Unternehmen heute wahrscheinlich die am häufigsten eingesetzte Form der KI. Die Menschen haben einen Grund, zumindest eine grundlegende Definition des Begriffs zu kennen, und sei es nur, weil maschinelles Lernen, wie Brock erwähnte, ihr Leben zunehmend beeinflusst. Da Computeralgorithmen immer intelligenter werden, können wir im Jahr 2022 und darüber hinaus mit einem Aufwärtstrend beim maschinellen Lernen rechnen. Tragbare Geräte werden in der Lage sein, Gesundheitsdaten in Echtzeit zu analysieren und personalisierte Diagnosen und Behandlungen bereitzustellen, die auf die Bedürfnisse des Einzelnen zugeschnitten sind. In kritischen Fällen können die tragbaren Sensoren auf Grundlage der Gesundheitsdaten auch eine Reihe von Gesundheitstests vorschlagen. Wenn Sie beispielsweise in einer Suchmaschine oder auf Google Maps nach einem Ort suchen, wird automatisch die Option „Wegbeschreibung abrufen“ angezeigt.

Anwendungen des maschinellen Lernens in verschiedenen Branchen

Beim überwachten Lernen werden die Datensätze beschriftet und die Algorithmen werden mit den Beschriftungen trainiert, sodass sie die gefundenen Daten präzise klassifizieren und Ergebnisse besser vorhersagen können. Auf diese Weise kann das Modell eine Über- oder Unteranpassung vermeiden, da die Datensätze bereits kategorisiert wurden. Durch das Trainieren von Maschinen, aus Daten zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern, konnten Unternehmen Routineaufgaben automatisieren, die zuvor von Menschen erledigt wurden. Dadurch haben wir im Prinzip mehr Zeit für kreativere und strategischere Arbeit. Allerdings sind diese Glaubensfunktionen im Vergleich zu Bayes'schen Ansätzen mit zahlreichen Vorbehalten behaftet, um Unwissenheit und die Quantifizierung von Unsicherheit zu berücksichtigen. ML hat sich als wertvoll erwiesen, da es Probleme mit einer Geschwindigkeit und in einem Umfang lösen kann, die der menschliche Verstand allein nicht erreichen kann. Da für eine einzelne oder mehrere spezifische Aufgaben enorme Rechenkapazitäten erforderlich sind, können Maschinen darauf trainiert werden, Muster und Beziehungen in Eingabedaten zu erkennen und Routineprozesse zu automatisieren.

Die Funktionsweise eines bestimmten ML-Modells zu erklären, kann bei komplexen Modellen eine Herausforderung sein. In einigen vertikalen Branchen müssen Datenwissenschaftler einfache Modelle des maschinellen Lernens verwenden, da es für das Unternehmen wichtig ist, zu erklären, wie jede Entscheidung getroffen wurde. Dies gilt insbesondere für Branchen mit hohen Compliance-Belastungen, wie etwa das Bank- und Versicherungswesen. Datenwissenschaftler müssen häufig eine Balance zwischen Transparenz und der Genauigkeit und Effektivität eines Modells finden.

• Das Konzept des maschinellen Lernens besteht darin, Computer aus Erfahrungen – Daten aus der Vergangenheit – lernen zu lassen.
• Dadurch entfällt ein Teil der erforderlichen menschlichen Eingriffe und die Nutzung großer Datenmengen wird ermöglicht.
• Weitere Einsatzmöglichkeiten sind intelligentes Marketing, die Diagnose von Krankheiten und die Überwachung der Anwesenheit in Schulen.
• Er definierte es als „das Studiengebiet, das Computern die Fähigkeit verleiht, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.“

Bereitstellungsumgebungen können sich in der Cloud, am Rand oder vor Ort befinden. Ziel ist es, das Wissen der Gruppe über das Geschäftsproblem und die Projektziele in eine geeignete Problemdefinition für maschinelles Lernen umzusetzen. Für Systeme des maschinellen Lernens wurden verschiedene Modelltypen verwendet und erforscht. Die Auswahl des besten Modells für eine Aufgabe wird als Modellauswahl bezeichnet. Der Begriff „Maschinelles Lernen“ wurde von Arthur Samuel geprägt, einem Informatiker bei IBM und Pionier im Bereich KI und Computerspiele. Je mehr das Programm spielte, desto mehr lernte es aus der Erfahrung und nutzte Algorithmen, um Vorhersagen zu treffen.

Dadurch entfällt ein Teil der erforderlichen menschlichen Eingriffe und die Nutzung großer Datenmengen wird ermöglicht. Sie können sich Deep Learning als „skalierbares maschinelles Lernen“ vorstellen, wie Lex Fridman in dieser MIT-Vorlesung anmerkt (Link befindet sich außerhalb von ibm.com). Beim maschinellen Lernen werden mithilfe künstlicher Intelligenz Algorithmen und statistische Modelle eingesetzt, um Daten zu untersuchen, Muster und Trends zu erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Was maschinelles Lernen von der herkömmlichen Programmierung unterscheidet, ist, dass es lernende Maschinen ermöglicht und ihre Leistung verbessert, ohne dass explizite Anweisungen erforderlich sind.

Unser Expertenteam kann Sie dabei unterstützen, Daten zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen oder innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Ein Mangel an Transparenz kann bei der Anwendung des maschinellen Lernens zu mehreren Problemen führen. Aufgrund ihrer Komplexität ist es für Benutzer schwierig zu bestimmen, wie diese Algorithmen Entscheidungen treffen, und daher ist es schwierig, die Ergebnisse richtig zu interpretieren. Melden Sie sich für ein professionelles Zertifizierungsprogramm an oder lesen Sie diesen informativen Leitfaden, um mehr über verschiedene Algorithmen zu erfahren, darunter überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen. Bei vielen Anwendungen ist die Datenmenge für Training und Test jedoch begrenzt. Um gute Modelle zu erstellen, möchten wir möglichst viele der verfügbaren Daten für das Training verwenden. Wenn der Validierungssatz jedoch klein ist, ergibt sich eine relativ ungenaue Schätzung der Vorhersageleistung.

Weitere Anwendungen des maschinellen Lernens im Transportwesen sind die Nachfrageprognose und das autonome Flottenmanagement von Fahrzeugen. Dieser Ansatz wird häufig in verschiedenen Anwendungen wie Spiel-KI, Robotik und selbstfahrenden Autos verwendet. Reinforcement Learning ist ein Lernalgorithmus, der es einem Agenten ermöglicht, mit seiner Umgebung zu interagieren https://chat.openai.com/ durch Versuch und Irrtum lernen. Der Agent erhält Feedback durch Belohnungen oder Bestrafungen und passt sein Verhalten entsprechend an, um Belohnungen zu maximieren und Strafen zu minimieren. Reinforcement Learning ist ein zentrales Thema, das in professionellen Zertifikatsprogrammen und Online-Lernprogrammen für angehende Ingenieure im Bereich maschinelles Lernen behandelt wird.

Mithilfe von maschinellem Lernen können medizinische Bilder wie Röntgen- und MRT-Bilder analysiert werden, um Krankheiten zu diagnostizieren und Anomalien zu erkennen. Dies ist eine wirksame Möglichkeit, die Behandlungsergebnisse der Patienten zu verbessern und gleichzeitig die Kosten zu senken. Wenn das Modell weniger Funktionen hat, kann es nicht sehr gut aus den Daten lernen.

Viele der Algorithmen und Techniken sind nicht auf nur einen der hier aufgeführten primären ML-Typen beschränkt. Sie werden oft an mehrere Typen angepasst, je nach zu lösendem Problem und Datensatz. Beispielsweise werden Deep-Learning-Algorithmen wie Convolutional Neural Networks und Recurrent Neural Networks je nach Problemstellung und Datenverfügbarkeit in überwachten, unüberwachten und Reinforcement-Learning-Aufgaben eingesetzt.