Machine Learning ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI), bei der Algorithmen entwickelt werden, um Modelle zu erstellen. Diese Modelle nutzen Daten und Erfahrungen, um Muster zu identifizieren und Entscheidungen zu treffen, ohne direkte Programmierung. Neuronale Netze, eine Art von Algorithmus, sind besonders beim maschinellen Lernen von Bedeutung. Teilüberwachtes Lernen ermöglicht es Systemen, aus begrenzten Datensätzen zu lernen, während lernalgorithmische Systeme auf große Datenmengen wie Big Data zugreifen können. Diese intelligenten Systeme nutzen lernende Algorithmen zur Mustererkennung, um vielfältige Probleme zu lösen und menschenähnliches Verhalten in bestimmten Bereichen zu simulieren.

Wie funktionieren Machine Learning Algorithmen? Deep Learning und mehr

Das maschinelle Lernen umfasst verschiedene Techniken und Ansätze, von denen einige wie folgt erklärt werden können:

1. Überwachtes Lernen: Beim überwachten Lernen, auch bekannt als Supervised Learning, werden Maschinen mit gelabelten Daten trainiert, das heißt, die Eingabedaten sind mit den gewünschten Ausgabewerten verknüpft. Die Maschine lernt aus den Beispielen, indem sie Muster in den Daten und im Datensatz erkennt und eine Funktion entwickelt, um zukünftige Eingaben zu verarbeiten und die gewünschten Ausgaben vorherzusagen. Dieser Ansatz wird oft für Aufgaben wie Klassifikation und Regression verwendet.
2. Unüberwachtes Lernen: Im Gegensatz zum überwachten Lernen werden Maschinen beim unüberwachten Lernen, auch bekannt als Unsupervised Learning, mit nicht gelabelten Daten trainiert. Die Maschine identifiziert selbstständig Muster und Strukturen in den Daten, ohne dass ihr die gewünschten Ausgaben bekannt sind. Unüberwachtes Lernen wird häufig für Clustering-Aufgaben und zur Datenerkundung eingesetzt.
3. Verstärkendes Lernen: Beim verstärkenden Lernen, auch bekannt als Reinforcement Learning, lernt die Maschine durch Interaktion mit einer dynamischen Umgebung. Sie erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen für ihre Aktionen und passt ihre Strategien an, um die Belohnungen zu maximieren oder die Strafen zu minimieren. Verstärkendes Lernen findet in Anwendungen wie Robotik, Spieltheorie und autonomem Fahren Anwendung.
4. Deep Learning: Machine Learning und Deep Learning basieren auf künstlichen neuronalen Netzwerken und Lernalgorithmen basieren. Diese Netzwerke bestehen aus mehreren Schichten von künstlichen Neuronen, die miteinander verbunden sind. Deep Learning ermöglicht es Maschinen, komplexe Muster zu lernen und hochdimensionale Daten zu verarbeiten, wie zum Beispiel in der Erkennung von Bild und Sprache.

Wer braucht Maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen findet in einer Vielzahl von Bereichen Anwendung und bietet zahlreiche Vorteile für Unternehmen und Forschungseinrichtungen. Einige Beispiele, wer von maschinellem Lernen profitieren kann:

1. E-Commerce und Marketing: Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um personalisierte Empfehlungen für Kunden zu erstellen. Der Algorithmus hilft dabei das Online-Shopping-Erlebnis zu verbessern.
2. Gesundheitswesen: Im medizinischen Bereich kann maschinelles Lernen dazu beitragen, Diagnosen zu stellen, Patientendaten zu analysieren und personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln.
3. Finanzwesen: Banken und Versicherungen nutzen maschinelles Lernen für Risikoanalysen, Betrugserkennung und automatisierte Entscheidungsprozesse.
4. Autonome Fahrzeuge: In der Automobilindustrie spielt maschinelles Lernen eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge, die selbstständig navigieren und Verkehrsbedingungen erkennen können.
5. Forschung und Wissenschaft: Maschinelles Lernen wird in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen eingesetzt, um komplexe Datenanalysen, Mustererkennung und Simulationen durchzuführen.

Machine Learning vs. KI

Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz (KI) sind eng miteinander verbunden. ML, ein KI-Teilbereich, nutzt Algorithmen, um aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen. KI umfasst Systeme, die menschenähnliche Intelligenz imitieren, während ML die Methoden bereitstellt, um diese Intelligenz zu erlangen. KI nutzt ML, um Entscheidungen zu treffen, Muster zu erkennen und Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung zu meistern. KI geht über ML hinaus und umfasst auch symbolisches Wissen und strategisches Denken. Insgesamt unterstützt ML die Weiterentwicklung von KI, indem es Algorithmen und Modelle liefert, die das System befähigen, eigenständig zu lernen und sich zu verbessern.