Machine Learning

Machine Learning

Machine Learning ist in aller Munde, denn Big Data erlangt immer mehr Relevanz in unserer heutigen Gesellschaft. Daten füttern entsprechende Algorithmen, die daraus lernen und letztlich Entscheidungen treffen. Nicht zu verwechseln mit der regelbasierten künstlichen Intelligenz (KI), bei der Menschen im Vorfeld Regeln für Entscheidungen fixieren.

Inhaltsverzeichnis

  1. Was ist Machine Learning?

  2. Machine Learning: Das steckt dahinter

  3. Die 3 Methoden des Machine Learnings (ML)

  4. Einsatzgebiete von Machine Learning

  5. Der Prozess des maschinellen Lernens

  6. Die wichtigsten Rollen im ML Prozess 

  7. Unterschied zu verwandten Begriffen

  8. Potenzielle Risiken & Herausforderungen im ML

  9. FAQ

Was ist Mashine Learning?

Als ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz beschäftigt sich maschinelles Lernen mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen. Diese ermöglichen es Computern, automatisch aus großen Datensätzen (Big Data) zu lernen und Vorhersagen zu treffen oder Aufgaben zu erledigen – ohne explizit vom Menschen programmiert zu werden. 

Der Fokus von Machine Learning liegt darauf, Muster und Zusammenhänge in Daten zu entdecken, um Entscheidungen oder Handlungen zu optimieren. Ein einfaches Beispiel ist ein Bilderkennungsalgorithmus, der zwischen Hund und Katze differenziert. Mit Beispieldaten wird das System trainiert, anschließend kann es Bilder der Tiere in die entsprechende Kategorie einteilen.

Mashine Learning: Das steckt dahinter

Während bei der traditionellen Softwareentwicklung, der Fokus auf der Programmierung eines festen Codes liegt, basiert Machine Learning auf dem selbstständigen Lernen aus Daten. Der Algorithmus lernt also aus Daten und erstellt selbst seinen Programmcode. 

Maschinelles Lernen kann eine Vielzahl von Aufgaben erledigen, wie beispielsweise: 

  • Die Vorhersage von Werten auf Basis der analysierten Daten

  • Die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Ereignisse 

  • Die Erkennung von Gruppen und Clustern in einem Datensatz

  • Das Erkennen von Zusammenhängen in Sequenzen 

  • Die Reduktion von Dimensionen ohne großen Informationsverlust 

  • Die Optimierung von Geschäftsprozessen

Damit maschinelles Lernen funktioniert und die Software selbstständig Entscheidungen trifft, muss ein Mensch den Algorithmus trainieren. Durch das Bereitstellen von Trainings- und Beispieldaten erkennt der Algorithmus Muster sowie Zusammenhänge und lernt somit aus den Datensätzen. Das Modell kann dann auf neue Daten angewendet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Data-Mining und Predictive Analytics nutzen letztlich die Verfahren des maschinellen Lernens.

Zudem wird Machine Learning in verschiedenen Bereichen wie z. B. der Bild- und Spracherkennung, Medizin, Finanzindustrie und vielen anderen genutzt. In den letzten Jahren hat Machine Learning aufgrund der Verfügbarkeit von großen Datenmengen und der Fortschritte in der Computerhardware und -software stark an Bedeutung gewonnen und wird voraussichtlich in Zukunft noch wichtiger werden.

Die 3 Methoden des Machine Learnings (ML)

Es gibt drei grundlegende Machine Learning Algorithmen. Darunter fallen Supervised Machine Learning, bei dem aus vorhandenen Daten gelernt und daraus Vorhersagen getroffen werden. Als zweites Unsupervised Learning, welches Muster innerhalb von Datensets identifiziert und als Letztes das Reinforcement Learning, bei dem ein optimaler Lösungsweg vom Algorithmus erlernt wird. 

  1. Supervised Machine Learning

Beim überwachten Lernen wird ein Algorithmus mit Daten trainiert, die bereits mit den richtigen Antworten oder Labels versehen sind. Das Modell lernt Muster oder Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und kann dann auf neue, nicht gekennzeichnete Daten angewendet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Anwendungsbeispiele sind Face Recognition oder auch Sales-Forecast. 

  1. Unsupervised Machine Learning

Beim unüberwachten Lernen gibt es keine vorgegebenen Labels oder Antworten. Das Modell lernt, Muster oder Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und kann dann diese Informationen nutzen, um Gruppen und Cluster zu bilden oder Zusammenhänge zu identifizieren. Dies ist hilfreich, um Kunden Produktempfehlungen auszuspielen oder eine Kundensegmentierung vorzunehmen. 

  1. Reinforcement Learning 

Beim verstärkenden oder bestärkenden Lernen interagiert der Algorithmus mit seiner Umgebung und lernt mithilfe eines Belohnungssystems selbständig. Es trifft Entscheidungen und erhält dann Feedback vom Nutzer darüber, ob diese Entscheidungen richtig oder falsch waren. Anschließend passt es seine Strategie an, um bessere Ergebnisse zu erzielen

Einsatzgebiete von Machine Learning

Maschinelles Lernen wird in vielen Bereichen eingesetzt. Die unterschiedlichen Arten sogar in verschiedenen Teilbereichen:

  • Überwachtes Lernen beispielsweise wird hauptsächlich zur Klassifikation und Prognose eingesetzt. Bei Wetterprognose, Umsatzprognose oder Stromverbrauchsprognose. Auch bei der Klassifikation, zur Texterkennung oder zum Predictive Targeting kommt es zum Einsatz.

  • Unüberwachtes Lernen wird in der Clusteranalyse oder Dimensionsreduktion eingesetzt. Zum Beispiel um Strukturen zu erkennen, zur Marktsegmentierung, Kundensegmentierung oder Big Data Visualisierung.

  • Das verstärkende Lernen wird hauptsächlich zur Personalisierung und Werbung verwendet. Darunter fallen beispielsweise das autonome Fahren, die Verkehrssteuerung, Robotics und Spiel-KIs.

Der Prozess des maschinellen Lernens

Ein praktischer Machine Learning Prozess setzt sich aus den folgenden Teilschritten zusammen. Dieser Prozess wird so oft durchlaufen, bis die gewünschten Ergebnisse erreicht werden: 

  1. Problemdefinition, Zieldefinition und Wissensaustausch: Die Ziele und Einsatzzwecke von Machine Learning müssen im Vorfeld klar festgelegt werden. Es ist wichtig, das zu optimierende Ziel zu definieren und das erforderliche Wissen auszutauschen.

  2. Datenbeschaffung, Transformation und Feature-Extraktion: Dieser Schritt ist in der Regel der zeitaufwändigste, da qualitativ hochwertige Daten von entscheidender Bedeutung sind. Hier kann ein ML-Feature-Store hohe Effizienz schaffen.

  3. Lernphase: In diesem Schritt findet das eigentliche maschinelle Lernen statt und der Algorithmus wird trainiert. 

  4. Interpretation der Ergebnisse: Die Interpretation von Ergebnissen und Modellen ist essenziell für den Prozess. Dies ist ein wichtiger Schritt, um auch Akzeptanz für maschinelles Lernen in einem Fachbereich zu schaffen. Denn, der Mensch möchte verstehen, was der Algorithmus macht.

  5. Produktive Nutzung: Maschinelles Lernen allein in Innovationslaboren zu entwickeln und nicht in realen Prozessen zu nutzen, bietet keinen Mehrwert. Die technischen Anforderungen für Machine Learning sind komplex, daher ist die Produktivnahme nicht immer ganz einfach.

Die wichtigsten Rollen im ML Prozess 

Für einen optimierten Machine Learning Prozess bedarf es eine Vielzahl an Mitarbeitenden. Diese übernehmen spezifische Rollen und Aufgabengebiete:

Rolle 

Aufgaben

Business Stakeholder

Beschäftigen sich mit kundenzentrierter Arbeit und deren Bedürfnisse sowie Erfahrungswerte in den Prozess einzubinden

Data Analyst

Nehmen die Voranalyse, das Feature Engineering oder die Visualisierung der Ergebnisse vor → Datenvorbereitung

Data Engineer

Prüfen die Anbindung von Datenquellen, managen die Infrastruktur und stellen Daten bereit → eine der wichtigsten Rollen

Data Scientist

Definieren Anwendungsfälle und die passenden Algorithmen, bereiten ebenfalls Daten vor und optimieren den gesamten Prozess → Hauptakteure

ML Engineer / Specialist 

Implementieren Modelle, entwickeln Methoden des ML weiter

Data Translator / Data Ambassador

Übersetzen der Anwendungen und Resultate sowie Informationsübertragung Richtung Domain

Unterschied zu verwandten Begriffen

Es entsteht oft Verwirrung darüber, wie sich Machine Learning ins große Ganze einordnen lässt und von anderen verwandten Begriffen abzugrenzen ist. 

  • Data Analytics: Beschränkt auf die statistische Analyse von Daten, Grenzen verschwimmen jedoch immer weiter, denn die Vorabanalyse von ML ist essenziell. 

  • Data Science: Maschinelles Lernen ist ein Bestandteil von Data Science.

  • KI & AI: KI beinhaltet alle algorithmischen Funktionen, die menschliches Verhalten imitieren. ML ist ebenfalls ein Teilbereich hiervon. 

  • Neuronale Netzwerke: Sie werden für eine Vielfalt an Anwendungsfällen im ML eingesetzt. Darunter fallen beispielsweise Klassifikationen oder Vorhersagen. Demnach stellen sie eine Ausprägung von ML dar. 

  • Deep Learning: Ist eine Art von Neuronalen Netzwerken, die über mehrere Ebenen verfügen. Demnach lässt es sich als Implementierung bezeichnen. 

  • Big Data: Große Datenmengen bieten ML die Möglichkeit bessere Schlüsse zu ziehen als aus kleineren Datenmengen. Zwar funktioniert ML auch mit wenigen Daten, doch die Datenvielfalt sorgt für eine qualitative Steigerung des Prozesses. 

  • Data Mining: Hierbei werden Muster in Daten untersucht, wodurch Data Mining ebenfalls Methoden des ML nutzt. Trotzdem sind beide Herangehensweisen nicht äquivalent. 

  • Prescriptive Analytics: Dieses Verfahren beschreibt den Teil vom maschinellen Lernen, der für die Vorhersage zuständig ist. Durch verschiedene Vorhersagen wird eine Aktion empfohlen. 

Potenzielle Risiken & Herausforderungen im ML

Machine Learning bietet eine Vielfalt an Vorteilen und praktischen Anwendungsbereichen, doch es gibt auch Schattenseiten. Vor allem die Gefahr, dass ein Algorithmus nicht die Realität widerspiegelt oder dass sich übermäßig auf Ergebnisse verlassen wird, steht häufig in der Kritik. 

Falsche oder fehlerhafte Daten führen beispielsweise dazu, dass der Algorithmus am Ende fehlerhafte Ergebnisse ausspuckt. Besonders, wenn vor Beginn keine nutzerzentrierte Recherche durchgeführt wird oder die Daten nicht zuverlässig transformiert werden, entstehen am Ende Fehler. 

Ein weiteres Risiko ist ein Bias durch die Daten selbst: Sehr prägnante Muster aus der Vergangenheit können einen negativen Einfluss auf den Algorithmus haben. Darüber hinaus haben ML Algorithmen oft eine undurchschaubare Arbeitsweise. Besonders weil es so viele Parameter und Teilergebnisse gibt, wirft dies oft Vertrauensfragen beim Menschen auf. 

Auch wenn die Arbeit mit ML einige Gefahren und Herausforderungen birgt, bietet es doch viele technische Vorteile zur Optimierung von Prozessen und wird dadurch auch in Zukunft ein wichtiger Teil zum Verständnis von Big Data sein. 

FAQ

Was ist Machine Learning?

Machine Learning (ML) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, automatisch aus Erfahrung zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.

Welche Arten von Machine Learning gibt es?

Es gibt drei Arten von Machine Learning: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen.

Welche Anwendungen gibt es für Machine Learning?

Machine Learning kann in vielen Anwendungen eingesetzt werden, darunter Bild- und Spracherkennung, Textanalyse, Empfehlungssysteme, Predictive Maintenance, Cybersecurity und andere.