Machine Learning ist ein Teilbereich der KI, der Methoden und Technologien nutzt, durch die Algorithmen befähigt werden, aus Erfahrungen zu lernen und das erlangte Wissen anzuwenden.
Machine Learning bzw. maschinelles Lernen bezeichnet einen Prozess, bei dem Computer „trainiert“ werden, um mittels sich selbst anpassender Algorithmen datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Solche Algorithmen können sie anhand statistischer Methoden sowie spezieller Datensätze erlernen und anschließend auf unbekannte Daten anwenden.
Die Regeln werden nicht zuvor von Menschen festgelegt, was Machine Learning per Definition von einfachen Regelsystemen unterscheidet. Stattdessen werden sie im Prozess des Lernens vom Computer selbst aufgestellt. Es handelt sich um Algorithmen, die sich selbst verbessern. Je größer dabei die Datenmengen sind, desto detaillierter kann der Machine Learning-Prozess stattfinden und umso präziser werden die Ergebnisse oder Vorhersagen.
Machine Learning findet in vielen verschiedenen Bereichen und Branchen Anwendung. Maschinelles Lernen erlaubt:
Durch maschinelles Lernen können digitale Systeme selbstständig bestimmte Aufgaben erledigen. Die Arbeit mit Machine Learning findet zunehmend in Unternehmen Einzug. Die schnelle maschinengestützte Analyse verschiedenster Daten trägt zur Optimierung von Abläufen sowie zur Vermeidung von Risiken bei. Damit werden Unternehmen mittels Machine Learning auf ihrem Weg zur Data Driven Company unterstützt.
Beim Machine Learning handelt es sich um ein sehr breites Feld, bei dem mehrere unterschiedliche Varianten Anwendung finden. Die Entwicklung eines jeden Machine Learning Algorithmus beginnt mit der Aufnahme von Daten, die als Grundlage für das Lernen dienen.
Die folgenden Gruppen von ML Algorithmen sind besonders wichtig:
Der Begriff Deep Learning wird häufig in Zusammenhang mit maschinellem Lernen genannt. Dabei handelt es sich genau genommen um ein spezielles, weiterentwickeltes Teilgebiet des Machine Learnings, bei dem ein künstliches neuronales Netzwerk zum Einsatz kommt, das aus mehreren Schichten besteht und dementsprechend tiefer ist. So besitzen Deep Learning Methoden die Fähigkeit, tiefer und über mehrere Schichten hinweg zu abstrahieren. Dabei werden zwischen den einzelnen Schichten Informationen weitergereicht, die als solche nicht direkt in den Eingabedaten beobachtbar sind. Diese hochkomplexe Struktur über mehrere miteinander verbundene Layer sowie die Kommunikation über mehrere Ebenen hat dazu geführt, dass künstliche neuronale Netze oftmals mit der Funktionsweise des menschlichen Gehirns, mit all seinen Neuronen und Synapsen, verglichen wird. Die tiefe Architektur macht Deep Learning zu einem leistungsstärkeren Verfahren als andere Methoden des maschinellen Lernens.
Künstliche Intelligenz, kurz KI oder AI (Artificial Intelligence) bezeichnet bereits seit den 1950er-Jahren das Nachahmen des menschlichen Denkens und Problemlösens durch Maschinen. Hierbei spielt Machine Learning eine wichtige Rolle. Darüber hinaus kommen in dieser Disziplin aber noch viele weitere wissenschaftliche Fachbereiche zusammen. Dazu zählen unter anderem mathematische Logik und weitere Logik-Disziplinen, relationale Algebra sowie Suchverfahren. Eine tatsächlich mit dem Menschen vergleichbare KI ist derzeit noch nicht in greifbarer Nähe. Die sogenannte „schwache KI“ ist derzeit schon möglich und bereits in vielen Formen im Alltag anzutreffen. Dabei wird maschinelles Lernen eingesetzt, um selbstständig Lösungen für sehr spezifische und eng eingegrenzte Probleme zu finden.
Betrachtet man die drei Ansätze in einem Kreis mit mehreren Schichten, befindet sich KI in der äußersten Schicht, während sich Deep Learning in der Mitte ansiedelt. Somit kann Machine Learning als Teilbereich der Künstlichen Intelligenz bezeichnet werden; Deep Learning wiederum fungiert als Teilgebiet des maschinellen Lernens.
Mit immer größer werdenden Rechenkapazitäten und stetig wachsenden Datenbeständen finden sich inzwischen viele Einsatzbereiche für maschinelles Lernen und Deep Learning. Viele Unternehmen profitieren bereits im geschäftlichen Alltag von den spezifischen Möglichkeiten zur schnellen Datenanalyse und basieren ihre Entscheidungen auf Informationen, die ihnen maschinelles Lernen liefert. Mit Anwendungen wie lernfähigen Spam-Filtern, Suchmaschinen sowie der frühen Generation von sprachgesteuerten digitalen Assistenten hat sich Machine Learning zudem auch im privaten Alltag etabliert.
Unternehmen nutzen zunehmend Empfehlungssysteme sowie die Segmentierung von Kund:innen und Märkten auf Basis von maschinellem Lernen. Außerdem kann Machine Learning bei der Evaluation von Kampagnen, in der Prozessoptimierung und -automatisierung sowie bei der Betrugserkennung nützlich sein – bspw. bei der Aufdeckung von Anomalien, etwa bei der Unterscheidung von natürlichen Personen und Bots.
Darüber hinaus sind mit ausreichend großen und qualitativ hochwertigen Datenmengen Umsatzvorhersagen und Nachfrageprognosen möglich. Ein weiterer Anwendungsbereich für ML ist das Gesundheitswesen: Bild- und Sprachverarbeitung kann in der medizinischen Diagnostik bei der Früherkennung von Krankheiten helfen.
In der Industrie wird maschinelles Lernen z. B. im Rahmen von Predictive Maintenance eingesetzt. Hierbei werden Algorithmen trainiert, um aus Sensordaten den Zustand von Maschinen vorherzusagen und so Wartungsarbeiten proaktiv zu planen. Dadurch können Ausfallzeiten reduziert und die Effizienz gesteigert werden.
Insgesamt verändert Machine Learning grundlegend, wie wir Systeme entwickeln und nutzen. Es ermöglicht, Muster und Zusammenhänge zu identifizieren, Werte aus Daten zu extrahieren, automatisierte Aktionen zu realisieren sowie komplexe Probleme zu lösen.
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Dürsin Kurt
CEO Cloud Analytics
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