5 bahnbrechende Anwendungen des maschinellen Lernens

Machine Learning ist das neueste Schlagwort, das herumschwirrt, und das völlig zu Recht. Es ist eines der interessantesten und am schnellsten wachsenden Teilgebiete der Informatik. Einfach ausgedrückt: Maschinelles Lernen macht Ihre Künstliche Intelligenz intelligent. Die meisten Menschen finden das Innenleben des maschinellen Lernens mysteriös – aber das ist weit von der Wahrheit entfernt. Wenn Sie gerade erst anfangen, maschinelles Lernen zu verstehen, lassen Sie es uns mit einer Analogie einfacher machen:
Du versuchst, eine Papierkugel in einen Mülleimer zu werfen.

Nach einem Versuch erhalten Sie eine ungefähre Vorstellung davon, wie viel Kraft Sie aufbringen müssen. Beim zweiten Versuch bringen Sie die erforderliche Kraft auf, aber der Winkel scheint falsch zu sein. Was hier im Wesentlichen passiert, ist, dass Sie mit jedem Wurf etwas lernen und Ihr Ergebnis dem gewünschten Ergebnis näher bringen. Das liegt daran, dass wir Menschen von Natur aus darauf programmiert sind, aus unseren Erfahrungen zu lernen und zu wachsen.
Angenommen, Sie ersetzen sich selbst durch eine Maschine. Jetzt haben wir zwei Möglichkeiten, um voranzukommen:

Nicht-maschineller Lernansatz

Ein generischer Ansatz ohne maschinelles Lernen wäre, den Winkel und den Abstand zu messen und dann eine Formel zu verwenden, um die erforderliche optimale Kraft zu berechnen. Nehmen wir nun an, wir fügen eine weitere Variable hinzu – einen Ventilator, der etwas Windstärke hinzufügt. Unser Nicht-ML-Programm wird aufgrund der hinzugefügten Variablen mit ziemlicher Sicherheit fehlschlagen. Wenn wir es zum Laufen bringen wollen, müssen wir es neu programmieren und dabei den Windfaktor und die Formel berücksichtigen.

Ansatz des maschinellen Lernens

Wenn wir nun für dasselbe Problem einen auf maschinellem Lernen basierenden Ansatz entwickeln würden, würde dieser ebenfalls mit einer Standardformel beginnen – aber nach jeder Erfahrung würde er die Formel aktualisieren/refraktieren. Die Formel wird kontinuierlich verbessert, indem mehr Erfahrungen verwendet werden (in der Welt des maschinellen Lernens als „Datenpunkte“ bekannt) – dies wird auch zu Verbesserungen des Ergebnisses führen. Sie erleben diese Dinge täglich in Form Ihres Facebook-Newsfeeds oder individuell kuratierter YouTube-Vorschläge oder anderer Dinge dieser Art – Sie verstehen, worauf es ankommt.
Der Unterschied zwischen Data Science, Machine Learning und Big Data!

Was ist maschinelles Lernen?

Die obige Analogie sollte deutlich machen, dass maschinelles Lernen einfach Algorithmen und Prozesse verwendet, um Ihr System zu trainieren, um mit Erfahrung besser zu werden. Um einer technischen Definition willen wird jedoch gesagt, dass ein System aus den Erfahrungen in Bezug auf eine Reihe von Aufgaben lernt, wenn sich seine Leistung bei den genannten Aufgaben mit der Zeit und der Erfahrung verbessert.

Dies bedeutet im Wesentlichen, dass das System beim maschinellen Lernen seine Leistung mit der Erfahrung verbessert. Genau das ist uns auch in unserer Analogie aufgefallen.

Arten des maschinellen Lernens

Abhängig von Ihrer Problemstellung können Sie eine der drei Techniken verwenden, um Ihr System zu trainieren:

Überwachtes Lernen

Überwachtes maschinelles Lernen sollte auf Datensätze angewendet werden, bei denen die Bezeichnung/Klasse der einzelnen Daten bekannt ist. Stellen wir uns vor, wir wollen unserem System beibringen, wie es zwischen den Bildern eines Hundes und eines Menschen unterscheiden kann. Angenommen, wir haben eine Sammlung von Bildern, die entweder als Mensch oder als Hund gekennzeichnet sind (die Kennzeichnung erfolgt durch menschliche Kommentatoren, um eine bessere Datenqualität sicherzustellen). Jetzt können wir diesen Datensatz und die Datenklassen verwenden, um unseren Algorithmus so zu trainieren, dass er den richtigen Weg lernt. Sobald unser Algorithmus gelernt hat, Bilder zu klassifizieren, können wir ihn auf verschiedene Datensätze anwenden, um die Bezeichnung jedes neuen Datenpunkts vorherzusagen.
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Unbeaufsichtigtes Lernen

Wie Sie dem Namen entnehmen können, gibt es beim unüberwachten maschinellen Lernen keine überwachenden Klassen oder Bezeichnungen. Wir versorgen unser System lediglich mit einer großen Menge an Daten und Merkmalen jedes Datenstücks. Nehmen wir zum Beispiel an, wir hätten in unserem früheren Beispiel nur eine Reihe von Bildern (von Menschen und Hunden) in unser System eingegeben und jedem Bild eine Eigenschaft gegeben. Natürlich werden die Eigenschaften von Menschen denen von Hunden ähneln und sich von ihnen unterscheiden. Anhand dieser Merkmale können wir unser System trainieren, Daten in zwei Kategorien zu gruppieren. Eine nicht überwachte Version der „Klassifizierung“ wird als „Clustering“ bezeichnet. Beim Clustering haben wir keine Labels. Wir gruppieren die Datensätze nach gemeinsamen Merkmalen.

Verstärkungslernen

Beim bestärkenden Lernen gibt es keine Klassen oder Merkmale, es gibt nur einen Endpunkt – bestanden oder nicht bestanden. Um dies besser zu verstehen, betrachten Sie das Beispiel des Erlernens des Schachspiels. Nach jedem Spiel wird das System über den Gewinn/Verlust-Status informiert. In einem solchen Fall weist unser System nicht jeden Zug als „richtig“ oder „falsch“ aus, sondern nur das Endergebnis. Wenn unser Algorithmus während des Trainings mehr Spiele spielt, wird er der Kombination dieser Züge, die zu einem Gewinn führten, immer größere „Gewichte“ (Wichtigkeit) beimessen.
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Bahnbrechende Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens

Aus unserer obigen Diskussion geht hervor, dass maschinelles Lernen tatsächlich viele Probleme lösen kann, die herkömmliche Computer einfach nicht können. Schauen wir uns einige der Anwendungen des maschinellen Lernens an, die die Welt, wie wir sie kennen, verändert haben:

1. Bekämpfung von Webspam

Google verwendet „Deep Learning“ – sein neuronales Netzwerk, um Spam sowohl online als auch offline zu bekämpfen. Deep Learning verwendet Daten von den Benutzern und wendet die Verarbeitung natürlicher Sprache an, um Rückschlüsse auf die E-Mails zu ziehen, auf die es gestoßen ist. Es hilft nicht nur den Webbenutzern, sondern auch den SEO-Unternehmen, die versuchen, legitimen Websites mit White-Hat-Techniken zu helfen, einen höheren Rang einzunehmen.

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2. Imitationslernen

Imitationslernen ist dem Beobachtungslernen sehr ähnlich – etwas, das wir als Säuglinge tun. Dies wird in großem Umfang in der Feldrobotik und in Branchen wie Landwirtschaft, Suche, Bauwesen, Rettung, Militär und anderen eingesetzt. In all diesen Situationen ist es äußerst schwierig, die Roboter manuell zu programmieren. Um dies zu unterstützen, wird die Programmierung durch Demonstration – auch bekannt als kollaborative Methoden – in Verbindung mit maschinellem Lernen verwendet. Schauen Sie sich dieses vom Bundesstaat Arizona veröffentlichte Video an , das einen humanoiden Roboter zeigt, der lernt, verschiedene Objekte zu greifen.

3. Hilfs- und Medizintechnik

Assistenzroboter sind Roboter, die in der Lage sind, sensorische Informationen zu verarbeiten und in Zeiten der Not Aktionen auszuführen. Der Smart Tissue Autonomous Robot (STAR) wurde mithilfe dieser Art von maschinellem Lernen und realer Zusammenarbeit entwickelt. STAR verwendet ML- und 3D-Erkennung und kann Schweinedärme (die zum Testen verwendet werden) besser zusammennähen als jeder Chirurg. Obwohl STAR nicht entwickelt wurde, um die Chirurgen zu ersetzen, bietet es eine kollaborative Lösung für heikle Schritte in medizinischen Verfahren.
Machine Learning findet auch Anwendungen in Form von prädiktiven Maßnahmen. So wie ein Kollege auf ein ärztliches Rezept schauen und herausfinden kann, was er vielleicht übersehen hat, kann auch ein künstlich intelligentes System die fehlenden Glieder in einem Rezept finden, wenn es gut trainiert ist. Nicht nur das, KI kann auch nach Mustern suchen, die auf eine mögliche Herzinsuffizienz hindeuten. Dies kann sich für Ärzte als äußerst hilfreich erweisen, da sie mit der virtuellen Roboter-KI zusammenarbeiten können, um eine tödliche Herzerkrankung besser zu diagnostizieren, bevor sie auftritt. Das zusätzliche Paar Augen (und Intelligenz) kann mehr nützen als schaden. Bisherige Studien versprechen auch die zukünftige Anwendung dieser Technologie.

4. Automatische Übersetzung/Erkennung

Obwohl es wie ein einfaches Konzept aussieht, kann ML auch verwendet werden, um Text (sogar aus Bildern) in jede Sprache zu übersetzen. Die Verwendung neuronaler Netze hilft bei der Extraktion von Text aus einem Bild, der dann in die erforderliche Sprache übersetzt werden kann, bevor er wieder in das Bild eingefügt wird. Abgesehen davon wird ML auch in allen Anwendungen verwendet, die sich mit jeglicher Art von Erkennung befassen – Sprache, Bilder, Text, was auch immer!

5. Videospiele automatisch spielen

Dies ist eine der coolsten Anwendungen des maschinellen Lernens, obwohl es möglicherweise nicht so viel sozialen Nutzen hat wie die anderen in der Liste genannten. Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um neuronale Netze zu trainieren, die Pixel auf einem Bildschirm zu analysieren und entsprechend ein Videospiel zu spielen. Einer der ersten Versuche dazu war Deepmind von Google.
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Abschließend…
Allerdings ist maschinelles Lernen nicht die Lösung für alle Ihre Probleme. Sie brauchen kein maschinelles Lernen, um das Alter einer Person anhand ihres Geburtsdatums zu ermitteln, aber Sie benötigen sicherlich ML, um das Alter einer Person anhand ihrer Musikpräferenzen zu ermitteln. Zum Beispiel werden Sie feststellen, dass Fans von Johnny Cash and the Doors meistens über 35 Jahre alt sind, während die meisten Fans von Selena Gomez unter 20 sind. Maschinelles Lernen *kann* für jedes Problem um Sie herum verwendet werden, aber sollte es? Nicht wirklich. Verwenden Sie maschinelles Lernen niemals als Lösung für Ihre Probleme, ohne sicher zu sein, dass Ihre Maschine wirklich lernen muss. Andernfalls wäre es, als würde man Mücken mit Maschinengewehren töten – sie könnten getötet werden, vielleicht auch nicht, aber am Ende des Tages, war es das wert?
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