Maschinelles Lernen – die Grundlagen, Vorteile und Herausforderungen des maschinellen Lernens

Arten des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen wird häufig danach kategorisiert, wie ein Algorithmus lernt, um die Genauigkeit seiner Vorhersagen zu verbessern. Die vier Grundtypen des maschinellen Lernens sind:

• Überwachtes Lernen
• Unüberwachtes Lernen
• Semi-überwachtes Lernen
• Verstärkungslernen

Viele Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens sind jedoch nicht auf nur eine Form des Lernens beschränkt. Sie werden oft an mehrere Arten angepasst, je nach Datensatz und dem zu lösenden Problem.

Überwachtes Lernen

Beim überwachten Lernen erhältst du markierte Trainingsdaten und definierst Variablen, die der Algorithmus auswerten soll, um Korrelationen herzustellen. Sowohl die Eingaben als auch die Ausgaben des Algorithmus sind festgelegt.

Algorithmen des überwachten Lernens werden für Aufgaben wie die binäre Klassifizierung, bei der Daten in zwei Kategorien aufgeteilt werden, die Multiklassenklassifizierung, bei der aus mehreren Antworttypen ausgewählt wird, das Ensemble-Lernen, bei dem die Vorhersagen mehrerer ML-Modelle kombiniert werden, um genauere Ergebnisse zu erzielen, und die Regressionsmodellierung, bei der kontinuierliche Werte auf der Grundlage von Beziehungen in Datensätzen vorhergesagt werden, eingesetzt.

Zu den beliebtesten Algorithmen für das überwachte Lernen gehören die Support-Vektor-Methode, neuronale Netze (manchmal auch als Deep Learning bezeichnet), Bayes’sche Klassifikatoren und Entscheidungsbäume.

Unüberwachtes Lernen

Die meisten Algorithmen für maschinelles Lernen arbeiteten ursprünglich mit überwachtem Lernen, aber unüberwachte Ansätze werden immer beliebter.

Unüberwachte Lernalgorithmen benötigen keine markierten Daten. Sie durchforsten die unmarkierten Daten und suchen nach Mustern, die zur Gruppierung von Datenpunkten in Teilmengen verwendet werden können.

Algorithmen für unüberwachtes Lernen werden für folgende Aufgaben eingesetzt:

• Clustering, bei dem ein Datensatz auf der Grundlage von Ähnlichkeiten in Gruppen eingeteilt wird.
• Anomalie-Erkennung, die ungewöhnliche Datenpunkte in Datensätzen identifiziert.
• Assoziationsregel-Mining.
• Entdeckung von Gruppen von Objekten, die häufig zusammen auftreten.
• Dimensionalitätsreduktion, die die Anzahl der Variablen in Datensätzen reduziert.

Einer der am häufigsten verwendeten Algorithmen für das Clustering ist K-means, für die Assoziation ist es der Apriori-Algorithmus für die Generierung von Assoziationsregeln.

Semi-überwachtes Lernen

Beim semi-überwachten Lernen wird der Algorithmus mit einer kleinen Menge markierter Daten trainiert. Daraus lernt er Merkmale des Datensatzes, die er dann auf neue, nicht markierte Daten anwendet. Die Leistung von Algorithmen verbessert sich in der Regel, wenn sie auf markierten Datensätzen trainiert werden, aber das Markieren von Daten kann zeitaufwändig und teuer sein.

Diese Art des maschinellen Lernens schafft ein Gleichgewicht zwischen der Leistung des überwachten Lernens und der Effizienz des unüberwachten Lernens. Semi-überwachtes Lernen kann in Bereichen wie der Übersetzung von Sprachen auf der Grundlage eines unvollständigen Wörterbuchs, der Erkennung von Täuschungen, wenn es nur wenige positive Beispiele gibt, und der Anwendung von Kennzeichnungen auf größere Datensätze anhand kleiner Trainingsdaten verwendet werden.

Verstärkungslernen

Beim Reinforcement Learning wird ein Algorithmus mit einem bestimmten Ziel und einer Reihe von Regeln programmiert, um dieses Ziel zu erreichen. Der Algorithmus kann so eingestellt werden, dass er Belohnungen für Aktionen erhält, die ihm helfen, das Ziel zu erreichen, und Bestrafungen für Aktionen vermeidet, die ihn vom Ziel wegführen.

Verstärkungslernen wird häufig eingesetzt, um Bots für die Ausführung von Aufgaben zu trainieren, KI-Bots das Spielen von Computerspielen beizubringen und Unternehmen bei der Lösung komplexer Probleme der Ressourcenzuweisung zu helfen. Ein Musterbeispiel für Reinforcement Learning ist das Schachspiel, bei dem wir einen Agenten erstellen, seine erlaubten Züge und eine Regel für den Sieg festlegen. Wir belohnen ihn, wenn er die Figur seines Gegners abwirft oder gewinnt, und bestrafen ihn, wenn seine Figur abgeworfen wird oder verliert.

Datensatz

Ein Datensatz ist eine Sammlung von Trainingsdaten, aus denen ein Model lernt, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen. Ein Datensatz besteht immer aus zwei Gruppen von Elementen – Merkmale (Features) und Kennzeichnungen (Labels).

Features sind die untersuchten Eigenschaften eines Objekts. Nicht alle möglichen Eigenschaften müssen im Datensatz enthalten sein – es reichen diejenigen aus, die Objekte zuverlässig voneinander unterscheiden können.
Labels sind die Zuordnungen der Objekteigenschaften bzw. die Zielwerte des Modells. Diese Kennzeichnungen sind im Datensatz bekannt, damit das Modell lernen kann, Vorhersagen zu treffen. Reale Daten haben jedoch keine Labels – das Programm muss sie selbst berechnen können.

Beispiel: Die Identifizierung von Obst anhand seiner Form, Farbe und Größe. Features (Merkmale): Form – rund, Farbe – rot, Größe – mittelgroß, Gewicht – 200 g. Label (Kennzeichnung): Apfel. Die Form würde ihn z. B. von einer Banane unterscheiden, die Farbe von einer Orange und die Größe sowie das Gewicht von einer Erdbeere. Wenn das Modell mit ausreichend hochwertigen Daten trainiert wurde, könnte es das Obst anhand dieser vier Merkmale korrekt identifizieren.

Der Prozess der Erstellung eines Modells beim maschinellen Lernen

Die Entwicklung des richtigen maschinellen Lernmodells zur Lösung eines Geschäftsproblems erfordert Gründlichkeit, Experimentierfreude und Kreativität. Hier sind sieben Schritte zur Erstellung eines effektiven Modells:

1. Zuerst musst du das Geschäftsproblem verstehen und die Erfolgskriterien definieren. Das Ziel ist es, das Wissen über das Problem und die Projektziele in eine geeignete Problemdefinition für das maschinelle Lernmodell umzuwandeln.
2. Du musst in der Lage sein, die Struktur der erforderlichen Daten zu erkennen. Bestimme, welche Daten und wie viele davon für die Erstellung des Modells benötigt werden und ob die Daten in einem Zustand sind, der vom Modell verarbeitet werden kann.
3. Dann sammelst und bereitest du Daten vor, um das Modell zu trainieren. Oft musst du die Daten zunächst bereinigen und beschriften, falsche oder fehlende Daten ersetzen, die Daten anreichern und erweitern, Datenrauschen reduzieren und Mehrdeutigkeiten entfernen, persönliche Daten anonymisieren und die Daten in Trainings-, Test- und Validierungssätze aufteilen.
4. Sobald die Daten verarbeitet wurden, kannst du die Eigenschaften des Modells bestimmen und die richtigen Algorithmen und maschinellen Lerntechniken auswählen. Die Hyperparameter, die den Trainingsprozess steuern, werden festgelegt und angepasst, und das Modell wird trainiert, validiert und optimiert.
5. Nachdem du das Modell trainiert hast, musst du die Leistung des Modells bewerten und Benchmarks festlegen. Diese Arbeit umfasst Berechnungen der so genannten Konfusionsmatrix, wichtige Leistungsindikatoren, Metriken des maschinellen Lernens und Messungen der Modellqualität, um die Leistung zu analysieren und festzustellen, ob das Modell die Unternehmensziele erfüllen kann.
6. Jetzt kannst du das Modell in der Produktion einsetzen und seine Leistung überwachen. Nach der Bereitstellung wird das Modell kontinuierlich überwacht und bei Bedarf iteriert, um seine Leistung zu verbessern.
7. Auch wenn das Modell funktionsfähig ist, empfehlen wir, das Modell kontinuierlich zu ändern und zu verbessern. Auch nachdem das Modell bereitgestellt wurde, geht die Arbeit weiter. Geschäftsanforderungen, technologische Möglichkeiten und reale Daten können sich unerwartet ändern, wodurch neue Anforderungen entstehen können, die Anpassungen des Modells erfordern.

Anwendungsbereiche des maschinellen Lernens

Das maschinelle Lernen ist nicht nur in einer Vielzahl von Branchen anwendbar, sondern auch ein integraler Bestandteil der Software, mit der Unternehmen arbeiten. Im Folgenden findest du einige Beispiele dafür, wie verschiedene Geschäftsbereiche und Software-Tools maschinelles Lernen nutzen:

Business Intelligence

BI-Tools und prädiktive Analysesoftware verwenden Algorithmen des maschinellen Lernens, um signifikante Datenpunkte, Muster und Anomalien in großen Datensätzen zu identifizieren.

Personalwesen (HR)

In HR-Informationssysteme integrierte Modelle für maschinelles Lernen erleichtern die Auswahl von Bewerbern, indem sie Bewerbungen filtern und die besten Kandidaten für offene Stellen identifizieren.

Kundenbeziehungsmanagement (CRM)

Zu den wichtigsten Anwendungen von CRM-Software gehören die Analyse von Kundendaten für die Kundensegmentierung, die Vorhersage von Kaufgewohnheiten, die Empfehlung von Produkten, die Festlegung von Preisen, die Optimierung von E-Mail-Kampagnen, die Bereitstellung von Support über Chatbots und die Erkennung von betrügerischen Transaktionen.

Sicherheit und Compliance

Hochentwickelte Algorithmen identifizieren Anomalien im Netzwerkverhalten, was für die Erkennung potenzieller Cyberangriffe entscheidend ist.

Management der Lieferkette

Techniken des maschinellen Lernens optimieren die Lagerbestände, rationalisieren die Logistik, verbessern die Lieferantenauswahl und gehen proaktiv auf Störungen in der Lieferkette ein.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Modelle für maschinelles Lernen ermöglichen es virtuellen Assistenten wie Alexa, Google Assistant und Siri, menschliche Sprache zu interpretieren und darauf zu reagieren.

Voraussetzungen für erfolgreiches maschinelles Lernen – Daten, Daten, Daten

Maschinelles Lernen ist ein hervorragendes Werkzeug zur Lösung vieler Probleme, zur Verbesserung von Geschäftsabläufen und zur Automatisierung von Aufgaben, aber es bringt auch seine eigenen Herausforderungen und Fallstricke mit sich:

Quellen

Maschinelles Lernen ist ein komplexer Prozess, der umfassende Fachkenntnisse und erhebliche materielle und finanzielle Ressourcen erfordert. Projekte zum maschinellen Lernen werden von hochbezahlten Datenwissenschaftlern geleitet und verwenden teure Hardware und Software, was die Kosten für die Entwicklung, Abstimmung und Ausführung von ML-Modellen erhöht.

Genauigkeit und Datenvolumen

Die Algorithmen werden auf Datensätzen trainiert, die unvollständig sind und durchaus Fehler enthalten können, die dann zu ungenauen Modellen führen können. Eine Voraussetzung für erfolgreiches ML ist daher ein qualitativ hochwertiger Datensatz, der ein möglichst breites Spektrum an Möglichkeiten repräsentiert.

Datenanalyse und Interpretation der Ergebnisse

Die Ergebnisse können schwer zu verstehen sein, insbesondere wenn sie von komplexen Algorithmen wie neuronalen Netzen beim Deep Learning, einer fortgeschrittenen Form von ML, erzeugt werden.

Voraussetzungen für das Erlernen von maschinellem Lernen

Wenn du von der faszinierenden Welt des maschinellen Lernens fasziniert bist, sind die folgenden Anforderungen nützlich für weitere Studien und Experimente mit maschinellem Lernen:

1. Grundkenntnisse in Programmiersprachen, insbesondere in Python, das in der ML-Welt am häufigsten verwendet wird.
2. Fortgeschrittene Kenntnisse in Mathematik, insbesondere in Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung.
3. Grundkenntnisse der linearen Algebra.
4. Wissen, wie man Rohdaten bereinigt und in das gewünschte Format bringt.
5. Der Schlüssel dazu ist natürlich eine leistungsfähige Hardware zur Verarbeitung und zum Training der Daten.

Maschinelles Lernen ist ein Schlüsselfaktor für den Fortschritt

Das maschinelle Lernen hat viele Innovationen und Veränderungen in verschiedenen Branchen vorangetrieben – von der Medizin bis zur Logistik, von der Finanzwelt bis zur Produktion. Moderne Hardware ermöglicht es heute, noch größere Datenmengen parallel zu verarbeiten und zu analysieren als jemals zuvor. Dadurch wurde die Forschung an Universitäten und in Unternehmen weltweit weiter beschleunigt, was uns in ein neues Zeitalter der künstlichen Intelligenz und autonomen Fahrzeuge geführt hat.

Für Unternehmen eröffnet maschinelles Lernen beispiellose Möglichkeiten: Es hilft dir, die Leistungsfähigkeit zu steigern, Trends präziser vorherzusagen, Wettbewerbsvorteile zu sichern und flexibel auf sich ändernde Marktanforderungen und Kundenbedürfnisse zu reagieren. In Zukunft wird maschinelles Lernen die Grenzen des technologisch Machbaren weiter verschieben. Es wird eine intelligentere, effizientere Welt mitgestalten, in der sich Automatisierung und menschliche Kreativität ideal ergänzen.