Machine Learning ist zweifellos einer der spannendsten Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz. Es erfüllt die Aufgabe, aus Daten mit spezifischen Eingaben für die Maschine zu lernen. Es ist wichtig zu verstehen, wie das maschinelle Lernen funktioniert und welche Arten davon es gibt. Dieser Blogbeitrag gibt daher Aufschluss darüber wie Machine Learning grundsätzlich konzipiert ist, um gezielten Mehrwert für die Anwender zu erzeugen.

Der Prozess des maschinellen Lernens beginnt mit der Eingabe von Trainingsdaten in den ausgewählten Algorithmus. Bei diesen handelt es sich sowohl um bekannte als auch unbekannte Daten zur Entwicklung des endgültigen Algorithmus für Machine Learning. Die Art der eingegebenen Trainingsdaten wirkt sich auf den Algorithmus aus. Um zu testen, ob der Algorithmus korrekt funktioniert, werden neue Eingabedaten in den Algorithmus für maschinelles Lernen eingespeist. Die Vorhersage und die Ergebnisse werden dann überprüft. Stimmt die Vorhersage nicht mit den Erwartungen überein, wird der Algorithmus so oft neu trainiert, bis die gewünschte Ausgabe vorliegt. Auf diese Weise lernt der Algorithmus kontinuierlich dazu und findet die optimale Antwort, deren Genauigkeit mit der Zeit immer weiter zunimmt.

Arten des maschinellen Lernens

Machine Learning ist an sich schon komplex, weshalb es in zwei Hauptbereiche unterteilt wurde: überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen. Jedes dieser Verfahren hat einen bestimmten Zweck und eine bestimmte Wirkung innerhalb des maschinellen Lernens, liefert bestimmte Ergebnisse und nutzt verschiedene Formen von Daten. Ungefähr 70 Prozent des maschinellen Lernens ist überwachtes Lernen, während der Anteil des unüberwachten Lernens bei 10 bis 30 Prozent liegt. Eine weitere Methode, die jedoch seltener verwendet wird, ist zudem das sogenannte Reinforcement Learning.

Überwachtes Lernen

Beim überwachten Lernen werden bekannte oder markierte Daten als Trainingsdaten verwendet. Da die Daten bekannt sind, ist das Lernen also überwacht, d. h. es wird auf eine erfolgreiche Ausführung ausgerichtet. Die Eingabedaten durchlaufen den Algorithmus für maschinelles Lernen und werden zum Trainieren des Modells verwendet. Sobald das Modell auf der Grundlage der bekannten Daten trainiert ist, können unbekannte Daten in das Modell einfügt werden, sodass eine neue Antwort verfügbar wird.

Unüberwachtes Lernen

Beim unüberwachten Lernen sind die Trainingsdaten unbekannt und unbeschriftet, d. h. niemand hat sich die Daten zuvor angesehen. Ohne das Element der bekannten Daten können die Eingaben nicht an den Algorithmus weitergeleitet werden, daher der Begriff unüberwachtes Lernen. Diese Daten werden in den Algorithmus für maschinelles Lernen eingespeist und zum Trainieren des Modells verwendet. Das angelernte Modell versucht, nach einem Muster zu suchen und die gewünschte Antwort zu geben. In diesem Fall ist es oft so, als würde der Algorithmus versuchen, einen Code zu knacken. Er tut dies aber ohne dass der menschliche Verstand direkt beteiligt ist, sondern eher eine Maschine.

Reinforcement Learning

Wie bei den traditionellen Arten der Datenanalyse entdeckt der Algorithmus hier Daten durch einen Prozess von Versuch und Irrtum und entscheidet dann, welche Aktion zu höheren Belohnungen führt. Das Verstärkungslernen setzt sich aus drei Hauptkomponenten zusammen: dem Agenten, der Umgebung und den Aktionen. Der Agent ist der Lernende oder Entscheidungsträger, die Umgebung umfasst alles, mit dem der Agent interagiert, und die Aktionen sind das, was der Agent tut.

Verstärkungslernen findet statt, wenn der Agent Handlungen wählt, die die erwartete Belohnung in einer bestimmten Zeit maximieren. Dies ist am einfachsten zu erreichen, wenn der Agent innerhalb eines soliden Regelwerks arbeitet.

Maschinelles Lernen hat das Potenzial, auch Ihr Geschäft zum Positiven zu verändern. Suchen Sie das Gespräch mit einem unserer Experten für Machine Learning und lassen Sie sich beraten.

Tags:
#Basics

Über den Autor

Mathias Herrmann

CEO bei ALLEHERZEN

Mathias Herrmann ist Internetunternehmer der ersten Stunde mit einem tiefen Interesse für digitale und Zukunftstechnologien. Seit über 20 Jahren hilft er Unternehmen dabei, mit innovativen Lösungen das Beste aus Ihren Daten zu machen – ohne dabei die Menschen hinter den Daten zu vergessen.

Buchen Sie jetzt direkt einen kostenlosen VideoCall von 30 oder 60 Minuten:

Buchen mit Google Meet
Buchen mit MS Teams