Was ist maschinelles Lernen und warum ist es wichtig?
Veröffentlicht: 2018-06-12Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning sind heute drei der heißesten Schlagworte in der Branche. Und oft neigen wir dazu, die Begriffe Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) synonym zu verwenden. Diese beiden Begriffe sind jedoch sehr unterschiedlich – maschinelles Lernen ist einer der entscheidenden Aspekte des viel breiteren Feldes der KI.
Nidhi Chappell, Head of ML bei Intel , bringt es treffend auf den Punkt :
„KI ist im Grunde die Intelligenz – wie wir Maschinen intelligent machen, während maschinelles Lernen die Implementierung der Rechenmethoden ist, die es unterstützen. Ich denke so: KI ist die Wissenschaft und maschinelles Lernen sind die Algorithmen, die die Maschinen intelligenter machen.“
Um es in einfachen Worten auszudrücken, KI ist also ein Bereich, in dem es darum geht, Maschinen zu „intelligenten und intelligenten“ Einheiten zu machen, während ML ein Zweig der künstlichen Intelligenz ist, der sich damit befasst, dem Computer beizubringen, zu „lernen“, Aufgaben selbstständig auszuführen .
Der Unterschied zwischen Data Science, Machine Learning und Big Data!
Lassen Sie uns nun in das eintauchen, was maschinelles Lernen ist.
Inhaltsverzeichnis
Was ist maschinelles Lernen?
Laut SAS ist „maschinelles Lernen eine Methode der Datenanalyse, die den Aufbau analytischer Modelle automatisiert. Es ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der auf der Idee basiert, dass Systeme mit minimalem menschlichen Eingriff aus Daten lernen, Muster erkennen und Entscheidungen treffen können.“
Auch wenn der Begriff des maschinellen Lernens erst seit kurzem im Rampenlicht steht, existiert das Konzept des maschinellen Lernens schon seit langer Zeit, das früheste Beispiel dafür ist Alan Turings Enigma-Maschine , die er während des Zweiten Weltkriegs entwickelt hat. Heutzutage ist maschinelles Lernen fast überall um uns herum, von den gewöhnlichen Dingen in unserem Leben bis hin zu den komplizierteren Berechnungen mit Big Data. Beispielsweise sind das selbstfahrende Auto von Google und die personalisierten Empfehlungen auf Websites wie Netflix, Amazon und Spotify allesamt Ergebnisse des maschinellen Lernens.
Wie lernen Maschinen?
Um die Frage „Was ist maschinelles Lernen“ besser zu verstehen, müssen wir die Techniken kennen, mit denen Maschinen selbst „lernen“ können. Es gibt drei Hauptwege, auf denen Geräte lernen können, Dinge zu tun – überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen. Während fast 70 % des maschinellen Lernens überwacht werden, sind nur etwa 10–20 % des maschinellen Lernens unüberwachtes Lernen.
Überwachtes Lernen
Betreutes Lernen befasst sich mit klar definierten und umrissenen Eingaben und Ausgaben, und die Algorithmen werden hier durch gekennzeichnete Tags trainiert. Beim überwachten Lernen erhält der Lernalgorithmus sowohl den definierten Satz von Eingaben als auch den korrekten Satz von Ausgaben. Der Algorithmus würde dann die Struktur entsprechend dem Muster modifizieren, das er in den empfangenen Eingaben und Ausgaben wahrnimmt. Dies ist ein Mustererkennungsmodell des Lernens, das Methoden wie Klassifizierung, Regression, Vorhersage und Gradientenverstärkung umfasst.
Überwachtes Lernen wird normalerweise in Fällen angewendet, in denen historische Daten verwendet werden. Beispielsweise kann überwachtes Lernen anhand der historischen Daten von Kreditkartentransaktionen die zukünftigen Möglichkeiten fehlerhafter oder betrügerischer Kartentransaktionen vorhersagen.
Neuronale Netze: Anwendungen in der realen Welt
Unbeaufsichtigtes Lernen
Im Gegensatz zum überwachten Lernen, das historische Datensätze verwendet, handelt es sich beim unüberwachten Lernen um Apps, denen jegliche historische Daten fehlen. Bei dieser Methode geht der Lernalgorithmus über die Daten hinaus, um die passende Struktur zu finden – obwohl die Daten keine Tags enthalten, zerlegt der Algorithmus die Daten in kleinere Stücke entsprechend ihrer jeweiligen Eigenschaften, am häufigsten mit Hilfe eines Entscheidungsbaums. Unüberwachtes Lernen ist ideal für Transaktionsdatenanwendungen, wie z. B. die Identifizierung von Kundensegmenten und Clustern mit bestimmten Attributen.
Unüberwachte Lernalgorithmen werden meist verwendet, um personalisierte Inhalte für einzelne Benutzergruppen zu erstellen. Online-Empfehlungen auf Einkaufsplattformen und die Identifizierung von Datenausreißern sind zwei großartige Beispiele für unüberwachtes Lernen.
Verstärkungslernen
Reinforcement Learning ist der traditionellen Datenanalysemethode sehr ähnlich, bei der die Algorithmen durch Trial-and-Error-Methode lernen und anschließend die Ergebnisse mit den bestmöglichen Ergebnissen deklarieren. Reinforcement Learning besteht aus drei grundlegenden Komponenten – Agent, Umgebung und Aktionen. Der Agent bezieht sich hier auf den Lernenden/Entscheidungsträger; die Umgebung besteht aus all dem, mit dem der Agent interagiert, und die Aktionen beziehen sich auf die Dinge, die der Agent ausführen kann.
Diese Art des Lernens trägt dazu bei, den Algorithmus im Laufe der Zeit zu verbessern, da der Algorithmus weiterhin angepasst wird, wenn Fehler darin erkannt werden. Google Maps-Routen sind eines der besten Beispiele für Reinforcement Learning.
Nachdem Sie nun wissen, was maschinelles Lernen ist, einschließlich der Arten, mit denen Sie die Maschinen lernen lassen können, wollen wir uns nun die verschiedenen Anwendungen des maschinellen Lernens in der heutigen Welt ansehen.
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Warum ist maschinelles Lernen in der heutigen Welt wichtig?
Nach dem, was maschinelles Lernen ist, kommt die nächste wichtige Frage – „Welche Bedeutung hat maschinelles Lernen?“
Das Hauptaugenmerk des maschinellen Lernens liegt darauf, Organisationen dabei zu helfen, ihre allgemeine Funktionsweise, Produktivität und ihren Entscheidungsprozess zu verbessern, indem sie in die riesigen Mengen an Datenreserven eintauchen. Wenn Maschinen beginnen, durch Algorithmen zu lernen, wird dies Unternehmen dabei helfen, solche Muster in den Daten zu enträtseln, die ihnen helfen können, ohne menschliches Eingreifen bessere Entscheidungen zu treffen. Abgesehen von diesem Vorabvorteil hat maschinelles Lernen die folgenden Vorteile:
Zeitnahe Analyse und Bewertung
Durch das Sichten riesiger Datenmengen wie Kundenfeedback und -interaktionen können ML-Algorithmen Ihnen helfen, zeitnahe Analysen und Bewertungen Ihrer Unternehmensstrategien durchzuführen. Wenn Sie ein Geschäftsmodell erstellen, indem Sie mehrere Datenquellen durchsuchen, haben Sie die Möglichkeit, die relevanten Variablen zu sehen. Auf diese Weise kann Ihnen maschinelles Lernen dabei helfen, das Kundenverhalten zu verstehen, wodurch Sie Ihre Kundengewinnungs- und digitalen Marketingstrategien entsprechend optimieren können.
Echtzeitvorhersagen durch schnelle Verarbeitung möglich
Eine der beeindruckendsten Eigenschaften von ML-Algorithmen ist, dass sie superschnell sind, wodurch die Datenverarbeitung aus mehreren Quellen schnell erfolgt. Dies wiederum hilft bei der Erstellung von Echtzeitvorhersagen, die für Unternehmen sehr vorteilhaft sein können. Zum Beispiel,
- Abwanderungsanalyse – Es geht darum, die Kundensegmente zu identifizieren, die Ihre Marke wahrscheinlich verlassen werden.
- Kundenkontakte und Konversion – ML-Algorithmen liefern Einblicke in das Kauf- und Ausgabeverhalten verschiedener Kundensegmente und ermöglichen es Unternehmen, Strategien zu entwickeln, die Verluste minimieren und Gewinne steigern können.
- Kundenbindung – ML-Algorithmen können helfen, die Rückstände in Ihren Kundenakquisitionsrichtlinien und Marketingkampagnen zu identifizieren. Mit solchen Erkenntnissen können Sie Ihre Geschäftsstrategien anpassen und das allgemeine Kundenerlebnis verbessern, um Ihren Kundenstamm zu halten.
Wandelnde Industrien
Maschinelles Lernen hat bereits damit begonnen, Branchen zu verändern, da es wertvolle Erkenntnisse in Echtzeit liefern kann. Finanz- und Versicherungsunternehmen nutzen ML-Technologien, um aussagekräftige Muster in großen Datensätzen zu identifizieren, Betrug zu verhindern und maßgeschneiderte Finanzpläne für verschiedene Kundensegmente bereitzustellen. Im Gesundheitswesen ermöglichen Wearables und Fitnesssensoren, die auf ML-Technologie basieren, Einzelpersonen, die Verantwortung für ihre Gesundheit zu übernehmen, wodurch der Druck auf Gesundheitsfachkräfte minimiert wird. Maschinelles Lernen wird auch von der Öl- und Gasindustrie verwendet, um neue Energiequellen zu finden, die Mineralien im Boden zu analysieren, Systemausfälle vorherzusagen und so weiter.
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Ingenieure für maschinelles Lernen: Mythen vs. Realitäten
All dies ist natürlich nur die Spitze des Eisbergs. Wenn Sie neugierig sind, was maschinelles Lernen im Detail ist, ist es besser, sich eingehender mit der Technologie zu befassen. Wir hoffen, dass wir Ihnen dabei helfen konnten, zumindest oberflächlich zu verstehen, was maschinelles Lernen ist. Es gibt immer so viel mehr zu tun und zu lernen, dass die Frage „Was ist maschinelles Lernen?“ nur wenig hilft. Es ist Ihre Zeit, tiefer zu graben und sich mit der Technologie vertraut zu machen!
