Der Begriff maschinelles Lernen ist mittlerweile vielen vertraut, doch nur wenige verstehen wirklich, was sich dahinter verbirgt. Technologie wird von Tag zu Tag immer mehr in unseren Alltag integriert und dabei spielt auch das Konzept des maschinellen Lernens eine große Rolle.
Was ist maschinelles Lernen?
Es handelt sich dabei um einen Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der Algorithmen verwendet, um Muster und Zusammenhänge in Daten zu identifizieren und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. IT-Systeme werden auf Basis eines großen Datensatzes trainiert, um eigenständig künstliches Wissen zu erlangen.
Das Ziel von maschinellem Lernen besteht darin, aus extrem großen und komplexen Datenmengen in kürzester Zeit Zusammenhänge zu identifizieren, Rückschlüsse zu ziehen und Prognosen zu erstellen. Die momentan neumodern wirkende Technologie wird sich bereits in naher Zukunft als technologischer Standard herausstellen. In vielen Branchen kommt maschinelles Lernen bereits jetzt zum Einsatz und hat enorme Auswirkungen auf Produktions- und Geschäftsprozesse.
Wie unterscheidet sich maschinelles Lernen zur künstlichen Intelligenz?
Die beiden Begriffe gehen oft Hand in Hand und werden im gleichen Zusammenhang verwendet. Jedoch unterscheiden sie sich in ihrer Bedeutung grundlegend.
Während die Technologie hinter der künstlichen Intelligenz darauf abzielt die menschliche Intelligenz nachzuahmen und autonom Aufgaben zu erfüllen, werden mit maschinellem Lernen mathematische Modelle und Algorithmen beschrieben, die es braucht, damit ein IT-System lernen kann.
Wie funktioniert Maschinelles Lernen?
Beim maschinellen Lernen muss das IT-System vorab von einem Menschen mit einem vorgegebenen Datensatz trainiert werden. Dieser Datensatz wird anschließend vom IT-System über Algorithmen nach Mustern und Zusammenhängen analysiert. Der Prozess wird dann so lange wiederholt, bis ein qualitativ hochwertiges Ergebnis entsteht.
Sobald der Lernprozess abgeschlossen ist, soll das IT-System in der Lage sein, eigenständig neue Daten zu analysieren und zu bewerten.
Teilbereiche von maschinellem Lernen
Überwachtes maschinelles Lernen (Supervised Learning)
Bei dieser Methode lernt das IT-System auf Basis eines Trainingsdatensatzes, bei dem die korrekten Antworten bereits existieren. Aufgrund der gegebenen Datensätze lernt der Algorithmus die bekannte Zielvariable zu erreichen und Regeln sowie Muster aufzustellen. Anschließend wird die Vorhersage bewertet und der Prozess wiederholt sich, bis die gewünschte Qualität erreicht wurde. Nach jedem Durchlauf werden die gesammelten Erfahrungen in den Lernprozess eingebunden.
Sobald das Modell, basierend auf den gegebenen Datensätzen, die beabsichtigen Resultate liefert, kann diese in Folge auf unbekannte Daten angewendet werden.
Das Ziel des überwachten Lernens ist es primär Vorhersagen und Empfehlungen zu generieren.
Dabei kann man zwischen Klassifikation und Regression unterscheiden.
Klassifikation
Über die Klassifikation soll das Modell Strukturen erkennen und Daten bestimmten Klassen zuweisen. Diese Methode findet bei vielen E-Mail-Anbietern bereits Verwendung. Die überwachten Lernverfahren werden angewandt, um eingehende E-Mails zu überprüfen. Jede Mail wird auf Spam untersucht und automatisch in eine von zwei Kategorien gegliedert: Spam oder Nicht Spam.
Regression
Anders als bei der Klassifikation, wird die Regression für Prognosen und Erkennung von Trends eingesetzt. Das Modell lernt dabei Beziehungen zwischen realen Datensätzen wie Alter, Gehalt oder Preis herzustellen und versucht anhand vorgegebener Zielvariablen Muster und Zusammenhänge zu erkennen.
Anwendung findet dies beispielsweise bei diversen Streaming-Dienste, welche auf Basis der Interessen ähnlicher User sowie dem Benutzer selbst, personalisierte Content-Empfehlungen vorschlagen.
Unüberwachtes maschinelles Lernen (Unsupervised Learning)
Unüberwachtes Lernen heißt in diesem Zusammenhang, dass der Algorithmus lernt, selbstständig Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Das Modell erkennt dabei Muster jeder Art und hilft dabei neue Kategorisierungen zu finden. Große Vorteile des unüberwachten maschinellem Lernen sind, dass Daten auch in Echtzeit verwendet werden können und der manuelle Aufwand minimiert wird, da diese Daten auch unbearbeitet verwendet werden können.
Auch beim unüberwachten maschinellem Lernen stehen verschiedene Arten zur Verfügung.
Clustering: Beim Clustering werden in nicht kategorisierten Daten Strukturen und Muster gefunden und in Cluster gruppiert.
Assoziation: Die Assoziation sucht nach Regeln, die die Verbindung zwischen Datenpunkten abbilden.
Dimensionsreduktion: Hierbei werden alle vorhandenen Variablen auf die wesentlichsten reduziert.
Unüberwachtes maschinelles Lernen wird im Bereich der Spracherkennung eingesetzt. Umso öfter die Sprachassistenten, Siri, Alexa und Co. vom Benutzer bedient werden, desto präziser können sie auf die individuellen Sprachgewohnheiten eingehen.
Ähnlich funktioniert dies auch mit Chatbots: durch das Eingeben von Fragen von Usern erlernen sie den sozialen Umgang und erkennen selbstständig Beleidigungen oder rassistische Äußerungen.
Semi überwachtes Lernen (semi-supervised Machine Learning)
Hierbei handelt es sich um eine Kombination aus überwachtem und unüberwachtem maschinellen Lernen. Für diesen Lernprozess reicht bereits ein geringer Datensatz aus, um das Modell zu trainieren.
Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)
Anders als bei den anderen Methoden basiert das bestärkende Lernen nicht auf einem Trainingsdatensatz. Vielmehr wird das künstliche Wissen im Rahmen von Trial- und Error-Durchläufen erlernt.
Das Modell ist dabei dem menschlichen Gehirn nachempfunden und löst Probleme gestützt auf einem Belohnungsprinzip. Es gibt zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für bestärkendes Lernen. So auch der von Google verwendete Algorithmus RankBrain. RankBrain ist ein Algorithmus, welcher auf maschinellem Lernen basiert, und bearbeitet Suchanfragen, die noch nie gestellt worden sind. Dabei werden Suchanfragen mit Wörtern, die eine ähnliche Bedeutung haben in Cluster abgebildet und gespeichert. Durch Wiederholen des Prozesses werden immer bessere Suchergebnisse zur Verfügung gestellt.
Einsatzgebiete von maschinellem Lernen
Cybersecurity
Im Bereich der Cybersecurity, also der Informationssicherheit und dem Schutz vor Cyberangriffen, findet maschinelles Lernen bereits vermehrt Anwendung. Für die Erkennung von Bedrohungen, der Identifizierung von Anomalien und für die Abwehr von Angriffen spielt diese Technologie eine große Rolle. Cyberkriminelle entwickeln ständig neue Methoden, um Sicherheitssysteme zu umgehen und Schaden anzurichten. Traditionelle Sicherheitsmaßnahmen allein reichen oft nicht aus, um mit der sich ständig verändernden Bedrohungslandschaft mitzuhalten.
Maschinelles Lernen ermöglicht es Sicherheitssystemen, große Mengen von Daten in Echtzeit zu analysieren und Muster zu erkennen. Durch das Training mit bekannten Bedrohungsindikatoren kann das System lernen, verdächtiges Verhalten zu identifizieren und potenzielle Angriffe zu erkennen.
Gesundheitswesen
Aus einer Vielzahl von medizinischen Daten können mithilfe von maschinellem Lernen große Datenmengen analysiert werden, um Krankheitsverläufe schneller zu erkennen und früher zu behandeln. Dadurch eröffnen sich neue Möglichkeiten, die Gesundheitsversorgung zu verbessern und medizinische Fachkräfte zu unterstützen. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen in der medizinischen Diagnostik können Diagnoseverfahren verbessert, Behandlungen optimiert und die Patientenversorgung individualisiert werden.
Unterhaltung und Gaming
Im Bereich der Unterhaltung werden maschinelle Lernalgorithmen verwendet, um personalisierte Empfehlungen für Filme, Musik und Bücher zu geben. Auch in der Gaming-Industrie spielt maschinelles Lernen eine immer größere Rolle, beispielsweise bei KI-gesteuertem Gegnerverhalten.
Maschinelles Lernen ist auch für weitere Branchen relevant und kann in vielen Bereichen eingesetzt werden. Es hat das Potenzial, Geschäftsprozesse zu optimieren, neue Erkenntnisse zu generieren und Entscheidungsfindungen zu verbessern. Maschinelles Lernen revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und ihre Ziele erreichen. Daher wird es in zunehmendem Maße zu einem wesentlichen Bestandteil des technologischen Fortschritts.