Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) sind Schlagworte, die zunehmend verwendet werden, um kommende Trends in Data Science und anderen Technologien zu diskutieren. Sind diese beiden Konzepte jedoch wirklich Erbsen in derselben Schote?
Künstliche Intelligenz ist ein umfassenderes Konzept von intelligenten Maschinen, die verschiedene Aufgaben selbstständig ausführen. Während maschinelles Lernen eine Anwendung der künstlichen Intelligenz ist, bei der Maschinen aus Daten lernen, die ihnen mithilfe verschiedener Arten von Algorithmen bereitgestellt werden. Maschinelles Lernen ist daher eine Methode der Datenanalyse, die den Aufbau analytischer Modelle automatisiert und es Computern ermöglicht, verborgene Erkenntnisse zu finden, ohne explizit dafür programmiert zu werden. Klingt nach der perfekten Lösung für all unsere technologischen Probleme, nicht wahr?

Evolution des maschinellen Lernens

Arthur Samuel, ein amerikanischer Pionier auf dem Gebiet des Computerspiels und der künstlichen Intelligenz, prägte 1959 bei IBM den Begriff „Machine Learning“. In seinen Anfängen entstand maschinelles Lernen aus der Mustererkennung mit der Theorie, dass Computer aus Mustern in Daten lernen können, ohne für die Ausführung bestimmter Aufgaben programmiert zu sein. An Künstlicher Intelligenz interessierte Forscher entwickelten später Algorithmen, mit denen Computer oder Maschinen aus Daten lernen konnten. Dadurch konnten sich die Maschinen, wann immer sie neuen Daten ausgesetzt wurden, ebenfalls selbstständig anpassen.

Es ist eine Wissenschaft, die nicht neu ist, aber eine neue Dynamik gewinnt, hauptsächlich dank neuer Computertechnologien, die sich in den letzten Jahrzehnten entwickelt haben.
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Viele Machine-Learning-Algorithmen gibt es schon lange. Aber die Fähigkeit, komplexe mathematische Berechnungen automatisch auf große Datenmengen anzuwenden, ist eine neue Entwicklung, die beobachtet wird. Hier sind einige Beispiele für Anwendungen des maschinellen Lernens, mit denen Sie vielleicht vertraut sind:

• Online-Empfehlungen von Amazon und Netflix.
• YouTube erkennt und entfernt terroristische Inhalte auf der Plattform.
• Wissen, was Kunden auf Twitter über Sie sagen

Der Aufstieg des maschinellen Lernens

Das Aufkommen des Internets sowie die massive Zunahme digitaler Informationen, die generiert, gespeichert und zur Analyse zur Verfügung gestellt werden, werden als die beiden wichtigsten Faktoren angesehen, die zur Entstehung des maschinellen Lernens geführt haben. Angesichts des Umfangs qualitativ hochwertiger Daten aus dem Internet, kostengünstiger Datenspeicheroptionen und verbesserter Datenverarbeitungsfunktionen werden maschinelle Lernalgorithmen in letzter Zeit als ein Vehikel angesehen, das die Entwicklung der künstlichen Intelligenz in rasantem Tempo vorantreibt.

Neuronale Netze

Ein neuronales Netz arbeitet auf einem Wahrscheinlichkeitssystem, indem es auf der Grundlage von Daten, die ihm zugeführt werden , Aussagen, Entscheidungen oder Vorhersagen treffen kann. Darüber hinaus ermöglicht eine Rückkopplungsschleife weiteres „Lernen“ durch Erfassen; es modifiziert auch den Lernprozess basierend darauf, ob seine Entscheidungen richtig oder falsch sind.
Ein künstliches neuronales Netzwerk ist ein Computersystem mit Knotennetzwerken, die von den Neuronen im Tiergehirn inspiriert sind. Solchen Netzwerken kann beigebracht werden, Muster zu erkennen und zu klassifizieren, indem sie Beispiele beobachten, anstatt dem Algorithmus zu sagen, wie genau er Muster erkennen und klassifizieren soll. Durch maschinelles Lernen abgeleitete Anwendungen neuronaler Netze können Textstücke lesen und die Art des Textes erkennen – ob es sich um eine Beschwerde oder einen Glückwunschbrief handelt. Sie können sich auch ein Musikstück anhören , entscheiden, ob es jemanden glücklich oder traurig machen könnte, und andere ähnliche Musikstücke finden. Darüber hinaus können sie sogar Musik komponieren, die dieselbe Stimmung oder dasselbe Thema zum Ausdruck bringt.
In naher Zukunft sollte es mit Hilfe von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz möglich sein, mit elektronischen Geräten und digitalen Informationen zu kommunizieren und zu interagieren, dank eines weiteren aufstrebenden KI-Bereichs namens Natural Language Processing (NLP). NLP hat sich in den letzten Jahren zu einer Quelle bahnbrechender Innovationen entwickelt, die stark auf maschinelles Lernen angewiesen ist.

NLP-Anwendungen versuchen, die menschliche Kommunikation zu verstehen, sowohl geschrieben als auch gesprochen, und kommunizieren in verschiedenen Sprachen. In diesem Zusammenhang hilft maschinelles Lernen Maschinen, die Nuancen in der menschlichen Sprache zu verstehen und so zu reagieren, dass ein bestimmtes Publikum es wahrscheinlich versteht.
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Also, wer benutzt es eigentlich?

Die meisten Branchen, die mit großen Datenmengen arbeiten, haben den Wert des maschinellen Lernens erkannt. Große Unternehmen gewinnen aus gespeicherten Daten wichtige, in Echtzeit umsetzbare Erkenntnisse und können so die Effizienz steigern oder sich einen Vorteil gegenüber ihren Mitbewerbern verschaffen.

Finanzdienstleistungen

Banken und andere Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um wichtige Erkenntnisse aus den generierten Daten zu gewinnen und dadurch Betrug zu verhindern. Diese Erkenntnisse können Investitionsmöglichkeiten identifizieren oder Anlegern helfen, zu wissen, wann sie handeln sollten. Data Mining kann auch Kunden mit Hochrisikoprofilen identifizieren oder Cyber-Überwachung nutzen, um Kunden vor Betrug zu warnen und dadurch Identitätsdiebstahl zu minimieren.

Marketing und Vertrieb

E-Commerce-Websites verwenden maschinelles Lernen, um die Kaufhistorie auf der Grundlage früherer Einkäufe zu analysieren, Artikel zu empfehlen, die Ihnen gefallen könnten, und andere Artikel zu bewerben. Die Einzelhandelsbranche nutzt die Fähigkeit von Websites, Daten zu erfassen, zu analysieren und sie zu verwenden, um ein Einkaufserlebnis zu personalisieren oder Marketingkampagnen durchzuführen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Künstliche Intelligenz und insbesondere das maschinelle Lernen heute sicherlich viel zu bieten haben. Mit seinem Versprechen, alltägliche Aufgaben zu automatisieren und kreative Einblicke zu bieten, profitieren Branchen in allen Sektoren vom Bankwesen über das Gesundheitswesen bis hin zur Fertigung von den Vorteilen.

Schließlich hoffen Wissenschaftler, eine menschenähnliche künstliche Intelligenz zu entwickeln, die in der Lage ist, die Geschwindigkeit verschiedener automatisierter Funktionen zu erhöhen, insbesondere mit dem Aufkommen von Chatbots im Internetbereich . Viele der aufregenden Fortschritte, die wir in den letzten Jahren gesehen haben, sind auf fortschreitende Veränderungen in der künstlichen Intelligenz zurückzuführen, die durch maschinelles Lernen hervorgerufen wurden. Aus diesem Grund ist maschinelles Lernen eindeutig bereit, das nächste große Ding im Bereich der Datenwissenschaften zu werden.
Machen Sie also weiter und aktualisieren Sie sich selbst, um der Kurve immer einen Schritt voraus zu sein.