Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI) und der Informatik, der das Sammeln großer Datenmengen und die Verwendung von Algorithmen umfasst, um der Maschine zu helfen, wie das menschliche Gehirn zu lernen. Je mehr die Maschine „lernt“, desto genauer wird sie. Der Begriff „maschinelles Lernen“ wurde in den 1950er Jahren von Arthur Samuels von IBM geprägt. ML ist ein entscheidender Aspekt des schnell wachsenden Bereichs der Datenwissenschaft, in dem die Verarbeitung massiver Datensätze es Computern ermöglicht, Klassifikationen und Vorhersagen zu treffen, um Geschäftseinblicke in Data-Mining-Projekten zu entwickeln.
Es gibt mehrere Produktkategorien auf der Website von G2, die ML verwenden, darunter, aber nicht beschränkt auf Textanalyse-Software, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen und KI- & maschinelles Lernen-Operationalisierungssoftware. Zusätzlich zu Plattformen, die speziell für maschinelles Lernen entwickelt wurden, integrieren viele Softwarelösungen auch maschinelles Lernen in die Gesamtfunktionalität des Tools. Zum Beispiel wandelt medizinische Transkriptionssoftware Wörter in Text um und Talent-Intelligence-Software hilft HR-Profis, potenzielle Kandidaten während des Rekrutierungsprozesses zu entdecken.
Arten des maschinellen Lernens
Es gibt drei Hauptarten des ML—überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen.
- Überwachtes Lernen: Diese Art des ML verwendet bekannte Informationsquellen, um die Daten zu trainieren, was der Prozess ist, bei dem Computer massive Datenmengen durch Algorithmen verarbeiten, um zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Sobald der Algorithmus und das maschinelle Lernmodell auf bekannten Datenquellen trainiert sind, können unbekannte Quellen in den Algorithmus eingegeben werden, um neue Antworten zu generieren. Die am häufigsten verwendeten Algorithmen im überwachten Lernen sind polynomiale Regression, Random Forest, lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume, K-nächste Nachbarn und Naive Bayes.
- Unüberwachtes Lernen: Bei dieser Art des ML werden nicht gekennzeichnete Datenquellen, die zuvor nicht überprüft wurden, in Algorithmen eingegeben, um das Modell zu trainieren. Die Maschine wird dann versuchen, Muster zu finden. Alan Turing brach die Enigma-Maschine während des Zweiten Weltkriegs mit unüberwachtem Lernen. Die am häufigsten verwendeten Algorithmen im unüberwachten Lernen sind partielle kleinste Quadrate, unscharfe Clusteranalyse, singuläre Wertzerlegung, k-Means-Clusteranalyse, Apriori, hierarchische Clusteranalyse und Hauptkomponentenanalyse.
- Verstärkendes Lernen: Verstärkendes Lernen beinhaltet die Verwendung von Algorithmen, die durch Versuch und Irrtum in einer spielähnlichen Situation bestimmen, welche Aktion basierend auf den Spielregeln die höchste Belohnung bringt. Die drei Komponenten des verstärkenden Lernens sind der Agent, die Umgebung und die Aktionen. Der Agent ist der Lernende, die Umgebung sind die Daten, mit denen der Agent interagiert, und Aktionen sind das, was der Agent tut.
Vorteile des maschinellen Lernens
Das explosive Wachstum von Big Data zeigt die Nützlichkeit von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Nachfolgend sind einige der wichtigsten Vorteile der Verwendung von ML und KI aufgeführt:
- Ermöglicht es Unternehmen, agil zu bleiben und sich an Marktveränderungen anzupassen: ML-Algorithmen ermöglichen die nahezu unbegrenzte Sammlung von Daten, was nützlich ist, wenn Geschäftsentscheidungen als Reaktion auf Marktveränderungen und Vorhersagen getroffen werden müssen. Ein Beispiel dafür könnte die bessere Vorbereitung globaler Lieferketten sein, wenn bestimmte geografische Geschäftsregionen stärker von Klimaveränderungen betroffen sind.
- Verbessert die Logistik und Geschäftsabläufe: ML kann Logistikfachleuten helfen, die Verbrauchernachfrage vorherzusagen, Lagerbestände zu bewerten und strategische Inventarentscheidungen zu treffen.
- Bietet robuste Benutzeranalysen für Marketing und Zielgruppenansprache: ML-Algorithmen können auch helfen, den Erfolg von Marketingkampagnen zu messen, um Empfehlungen zur Optimierung zu erstellen. Darüber hinaus kann die Massenanalyse von Verbraucherdaten helfen, aufschlussreichere Zielprofile zu entwickeln.
- Unterstützt bei medizinischer Bildgebung und Diagnose: Das Gebiet der Bioinformatik nutzt Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, um bei der medizinischen Bildgebung und Diagnose sowie bei der Vorhersage des Risikos für zukünftige Krankheiten, wie Krebs, zu helfen.
Maschinelles Lernen vs. natürliche Sprachverarbeitung vs. neuronale Netze vs. tiefes Lernen
ML wird manchmal synonym mit tiefem Lernen verwendet und ist auch mit neuronalen Netzen und natürlicher Sprachverarbeitung verbunden. Es ist jedoch wichtig, die wesentlichen Unterschiede zwischen diesen Konzepten hervorzuheben.
Wie oben erwähnt, ist ML ein Zweig der künstlichen Intelligenz und der Informatik. Die natürliche Sprachverarbeitung ist eine Disziplin innerhalb des ML, die sich darauf konzentriert, KI zu helfen, die natürliche Sprache der Menschen, sowohl gesprochen als auch geschrieben, zu lernen. Dieses Feld des ML hilft, Chatbots und Assistenten wie Alexa und Siri zu betreiben.
Neuronale Netze sind Klassen von ML-Algorithmen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Bei neuronalen Netzen bewegt sich die Information durch Algorithmen wie elektrische Impulse durch das Gehirn. Schließlich ist tiefes Lernen ein neuronales Netz mit vielen Schichten, und jede Schicht bestimmt das „Gewicht“ jeder Verbindung im Netzwerk.
Diskussionen über maschinelles Lernen auf G2
Anthony Orso
Anthony is a Market Research Analyst specializing in supply chain and logistics, as well as data science applications in the industry. Prior to joining G2, Anthony worked in the research and strategy department of advertising. When Anthony isn't studying for his master's program in data science, he enjoys film criticism, true crime, and playing classical music on his violin.
