Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI), das sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen konzentriert, die es Computern ermöglichen, zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. ML-Algorithmen sind darauf ausgelegt, komplexe Muster und Beziehungen in Daten zu analysieren und zu interpretieren und dieses Wissen dann zu nutzen, um fundierte Vorhersagen zu treffen oder Maßnahmen zu ergreifen.
Im Kern geht es bei ML um die Erstellung mathematischer Modelle, die aus Daten lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern können. Diese Modelle werden mithilfe großer Mengen gekennzeichneter Daten trainiert, bei denen die gewünschte Ausgabe oder das gewünschte Ergebnis bekannt ist. Durch die Analyse dieser Daten können ML-Algorithmen Muster und Beziehungen identifizieren, die es ihnen ermöglichen, ihr Wissen zu verallgemeinern und genaue Vorhersagen zu neuen, unsichtbaren Daten zu treffen.
Es gibt verschiedene Arten von ML-Algorithmen, jeder mit seinen eigenen Stärken und Anwendungen. Überwachtes Lernen ist ein gängiger Ansatz, bei dem der Algorithmus anhand gekennzeichneter Daten trainiert wird, was bedeutet, dass die gewünschte Ausgabe zusammen mit den Eingabedaten bereitgestellt wird. In einem Spam-E-Mail-Klassifizierungssystem würde der Algorithmus beispielsweise anhand eines Datensatzes von E-Mails trainiert, die entweder als Spam oder nicht als Spam gekennzeichnet sind. Durch die Analyse der Eigenschaften dieser E-Mails kann der Algorithmus lernen, zwischen den beiden Kategorien zu unterscheiden und neue, ungesehene E-Mails entsprechend zu klassifizieren.
Beim unüberwachten Lernen hingegen werden Algorithmen auf unbeschrifteten Daten trainiert, bei denen die gewünschte Ausgabe unbekannt ist. Ziel ist es, verborgene Muster oder Strukturen in den Daten zu entdecken. Clustering-Algorithmen können beispielsweise ähnliche Datenpunkte basierend auf ihren Merkmalen oder Merkmalen gruppieren. Dies kann bei der Kundensegmentierung nützlich sein, wo der Algorithmus verschiedene Kundengruppen mit ähnlichen Vorlieben oder Verhaltensweisen identifizieren kann.
Eine weitere wichtige Art von ML-Algorithmus ist das Reinforcement Learning. Bei diesem Ansatz lernt ein Agent, mit einer Umgebung zu interagieren und durch das Ergreifen von Maßnahmen ein Belohnungssignal zu maximieren. Der Agent erhält auf Grundlage seiner Handlungen Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen und nutzt dieses Feedback, um die optimale Richtlinie oder Strategie zu erlernen. Reinforcement Learning wurde in verschiedenen Bereichen erfolgreich angewendet, beispielsweise in der Robotik und beim Spielen. Beispielsweise nutzte AlphaGo, entwickelt von DeepMind, Reinforcement Learning, um den Go-Weltmeister zu besiegen.
ML-Algorithmen können auch anhand ihres Lernstils kategorisiert werden. Beim Batch-Lernen wird der Algorithmus anhand eines festen Datensatzes trainiert und anschließend mithilfe des erlernten Modells Vorhersagen zu neuen Daten getroffen. Online-Lernen hingegen ermöglicht es dem Algorithmus, sein Modell kontinuierlich zu aktualisieren, sobald neue Daten verfügbar werden. Dies ist besonders nützlich in Szenarien, in denen die Daten dynamisch sind und sich im Laufe der Zeit ändern.
ML hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Branchen. Im Gesundheitswesen können ML-Algorithmen medizinische Bilder analysieren, um Krankheiten zu erkennen oder Patientenergebnisse vorherzusagen. Im Finanzwesen kann ML zur Betrugserkennung, Börsenprognose und Kreditbewertung eingesetzt werden. ML wird auch in Empfehlungssystemen verwendet, wie sie beispielsweise von Online-Händlern und Streaming-Diensten eingesetzt werden, um Inhalte zu personalisieren und das Benutzererlebnis zu verbessern.
ML ist ein Teilgebiet der KI, das sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen konzentriert, die aus Daten lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können. Dabei werden Modelle mithilfe gekennzeichneter oder unbeschrifteter Daten trainiert, um Muster und Beziehungen zu erkennen, die dann für fundierte Vorhersagen oder die Ergreifung von Maßnahmen genutzt werden können. ML verfügt über verschiedene Arten von Algorithmen, darunter überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen, jeder mit seinen eigenen Stärken und Anwendungen. ML hat in zahlreichen Branchen breite Anwendung gefunden und ermöglicht Fortschritte im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, bei Empfehlungssystemen und vielen anderen Bereichen.
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