Machine Learning
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Machine Learning bedeutet auf Deutsch „Maschinelles Lernen“ und ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI). Durch das Identifizieren von Mustern in vorliegenden Datenbeständen sind IT-Systeme mithilfe von Algorithmen in der Lage, eigenständig Lösungen für Probleme zu finden. Maschinelles Lernen ist also eine Datenanalysemethode, die die automatische Erstellung von Analysemodellen möglich macht.
Inhaltsverzeichnis
Wie funktioniert Machine Learning?
Bei maschinellem Lernen wird künstliches Wissen aus Erfahrungen generiert. Damit eine Software eigenständig lernen und auch Lösungen finden kann, ist im Voraus das Handeln von Menschen notwendig. Sie müssen die Systeme mit den für das maschinelle Lernen notwendigen Daten und Algorithmen versorgen. Zunächst müssen jedoch die Regeln für die Analyse des Datenbestands und das Erkennen von Mustern definiert werden. Dadurch sind Systeme in der Lage die folgenden Tätigkeiten auszuüben:
- Optimierung von Prozessen aufgrund erkannter Muster.
- eigenständige Anpassung an Entwicklungen.
- Vorhersagen, basierend auf analysierten Daten, treffen.
- Berechnung von Wahrscheinlichkeiten bestimmter Ereignisse.
- relevante Daten finden, zusammenfassen und extrahieren.
Durch die Entwicklungen im Bereich Big Data hat auch maschinelles Lernen große Fortschritte gemacht, da beim Machine Learning große Datenmengen vorhanden sein müssen, um diese effizient verarbeiten zu können. So sind Big-Data-Systeme eine ideale Basis für maschinelles Lernen.
Verschiedene Arten des maschinellen Lernens
Eine zentrale Rolle beim Machine Learning spielen Algorithmen, da sie für das Erkennen von Mustern und das Generieren von passenden Lösungen zuständig sind. Grundsätzlich gilt jedoch: Wiederholungen sind ein wesentlicher Aspekt des maschinellen Lernens, denn dieses beruht darauf, dass Modelle sich selbstständig anpassen, wenn man sie mit immer neuen Daten füttert. Algorithmen lassen sich in fünf verschiedene Kategorien unterteilen:
- Überwachtes Lernen: Beim überwachten Lernen werden im Vorfeld Beispielmodelle definiert und spezifiziert, um Informationen passend den Modellgruppen der Algorithmen zuzuordnen. Die Überwachung bezieht sich also nur auf die Trainingsdaten im Voraus. Ziel ist es, dem System im Rahmen von aufeinanderfolgenden Rechengängen mit verschiedenen Eingaben und Ausgaben anzutrainieren Zusammenhänge herzustellen.
- Unüberwachtes Lernen: Beim unüberwachten Lernen werden die Modellgruppen aufgrund eigenständig erkannter Muster automatisiert. Der Algorithmus kann also nicht trainiert werden. Die Maschine versucht, die eingegebenen Daten nach gewissen Merkmalen zu strukturieren und zu sortieren.
- Teilüberwachtes Lernen: Das teilüberwachte Lernen stellt eine Mischung aus beiden Methoden dar.
- Bestärkendes Lernen: Diese Art des Lernens basiert auf Belohnungen und Bestrafungen. Durch diese Interaktion wird dem Algorithmus mitgeteilt, wie er auf verschiedene Situationen zu reagieren hat, was der Lernweise des Menschens sehr ähnelt.
- Aktives Lernen: Das aktive Lernen bietet dem Algorithmus die Möglichkeit, für bestimmte Eingangsdaten die gewünschten Ergebnisse zu erfragen. Um die Anzahl von Fragen zu minimieren, erfolgt eine Auswahl relevanter Fragen mit hoher Ergebnisrelevanz durch den Algorithmus selbst. Im Allgemeinen kann die Datenbasis in Abhängigkeit des entsprechenden Systems entweder offline oder online vorliegen.
Vorteile von Machine Learning
Machine Learning trägt dazu bei, dass Menschen einfacher und effizienter arbeiten können. Durch maschinelles Lernen können eher eintönige und dennoch aufwendige Arbeiten an den Computer delegiert werden. Dazu zählen beispielsweise das Scannen, Speichern und Ablegen von Papierdokumenten aber auch das Organisieren und Bearbeiten von Bildern. Neben diesen eher einfach Aufgaben, können Maschinen auch eher komplexe Aufgaben wie das Erkennen von Fehlermustern übernehmen. Es gibt zahlreiche Anwendungsbeispiele in den verschiedensten Bereichen, in denen Unternehmen von maschinellem Lernen profitieren können.
Anwendungsbeispiele für maschinelles Lernen
Machine Learning hat sehr weite Anwendungsgebiete und kommt beispielsweise im Internetumfeld bei der selbstständigen Erkennung von Spam-Mails und Entwicklungen geeigneter Spam-Filter, Sprach- und Texterkennung für digitale Assistenten und Text-To-Speech-Systeme sowie der Bestimmung der Relevanz von Websites für Suchbegriffe zum Einsatz. Es gibt jedoch eine Vielzahl weitere Anwendungsbereiche:
Vorausschauende Wartung
Maschinelles Lernen ist im Bereich der vorausschauenden Wartung von großer Bedeutung, um Wartungsinformationen auf der Basis von großen Datenquellen zu analysieren. Somit werden die Ausfallzeit oder Fehler von Maschinen und Anlagen auf ein Minimum reduziert.
Supply Chain Management
Mithilfe künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen können präzisere Prognosen über Lagerbestände und -auffüllungen getroffen werden. Somit besteht die Möglichkeit, fehlerhafte Bedarfsschätzungen zwischen 20 und 50 % zu reduzieren.
Künstliche Intelligenz (KI) ist in der heutigen Zeit ein sehr präsentes Thema – besonders für Unternehmen. Mithilfe von KI können Geschäftsprozesse optimiert und effizienter gestaltet werden. Weitere Informationen zum Thema KI und über unseren Potentialworkshop finden Sie hier.
Marketing
Auch das Marketing kann von maschinellem Lernen profitieren. Es lassen sich z. B. Kaufprognosen für einzelne Kunden oder auch Kundensegmente erstellen. Kaufen Kunden beispielsweise vermehrt zum Jahresbeginn Sportkleidung, so können ihnen genau in diesem Zeitraum passende Angebote unterbreitet werden.
Optimiertes Energiemanagement
Der Klimawandel und die Energiewende sind zwei der aktuell größten Herausforderungen für die Gesellschaft, Politik und die Industrie: Data-Science-Methoden wie maschinelles Lernen machen den immer komplexer werdenden Energiemarkt beherrschbar. Sie vereinfachen die Abstimmung von Angebot und Nachfrage, da ein voraussichtlicher Bedarf ermittelt wird. Eine intelligente Steuerung – in Echtzeit – sorgt für eine preisoptimierte Strategie für Stromerzeuger.
Die Programmiersprache Python macht Machine Learning möglich
Python wurde im Jahr 1991 entwickelt und ist die am häufigsten genutzte Programmiersprache, um Machine-Learning-Programme zu schreiben. Seit der Entstehung konnte Python mit einem übersichtlichen und einfachen Quellcode punkten und ermöglicht einen funktionalen als auch einen objektorientierten Code zu schreiben. Dabei handelt es sich um eine freie Programmiersprache, sodass viele unterschiedliche, frei nutzbare Pakete existieren.
Einführung und Best Practices
Sie haben Fragen zu den Themen Machine Learning oder künstliche Intelligenz (KI)? Gerne können Sie auch von den Best Practices unserer erfahrenen Experten profitieren. Mindsquare ist ein IT-Beratungsunternehmen, das es sich zur Aufgabe gemacht hat, im SAP- und Salesforce-Umfeld zu beraten und zu entwickeln. Unsere Experten beschäftigen sich intensiv mit dem Thema Machine Learning und können Sie auch bei der Automatisierung von Unternehmensprozessen unterstützen.
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