Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist eine KI-gestützte Methode, die es Systemen ermöglicht, durch einen Prozess der Datenanalyse und Mustererkennung Aufgaben zu erledigen.
Ziel von maschinellem Lernen ist es, dass Systeme KI-ML-Modelle verwenden, um dynamisch auf neue Daten zu reagieren, ohne zusätzliche Programmierung oder andere menschliche Eingriffe zu benötigen. Diese Anpassungsfähigkeit zusammen mit kontinuierlicher Iteration führt im Laufe der Zeit zu verbesserten Reaktionen und Aktionen des Systems.
ML-Anwendungen setzen sich rasch durch, mit tiefgreifenden Auswirkungen auf verschiedenste Branchen und Bereiche wie Gesundheitswesen, Bildungswesen, Automobilindustrie, Alltag und Kommunikation.
Klassisches maschinelles Lernen
Bis vor Kurzem war maschinelles Lernen auf Datenmodellierungs- und Analysetechniken wie Regression, Support Vector Machines, Entscheidungsbäume und andere statistische Methoden angewiesen. Dieser Ansatz wird als klassisches maschinelles Lernen bezeichnet.
Beim klassischen maschinellen Lernen wird menschliches Fachwissen benötigt, um aus einem Datensatz relevante Funktionen zu entwerfen und auszuwählen und jene Daten, die für das Trainieren von ML-Algorithmen verwendet werden, zu kennzeichnen oder anderweitig zu strukturieren.
Klassisches maschinelles Lernen ist bei strukturierten, kleineren Datensätzen besonders effektiv und in der Regel weniger rechenintensiv als fortgeschrittene ML-Ansätze (wie z. B. Deep Learning).
Ein Merkmal von klassischem maschinellen Lernen ist, dass es interpretierbar ist. Das bedeutet, dass Entwickler meist nachvollziehen können, warum ein KI-ML-Modell bestimmte Entscheidungen oder Vorhersagen getroffen hat. So lassen sich Parameter oder Prozesse bei Bedarf leichter anpassen.
Deep Learning und neuronale Netzwerke
Die übergeordnete Kategorie des maschinellen Lernens umfasst zudem moderne Ansätze, die komplexer, datenintensiver und weniger leicht interpretierbar sind.
Deep Learning, ein Teilbereich des maschinellen Lernens, kann vielschichtige Muster in komplexen Datensätzen modellieren. Deep-Learning-Algorithmen können Merkmale in Rohdaten erkennen und klassifizieren, sodass Entwickler kein menschliches Fachwissen anwenden müssen, um einzelne Merkmale zu identifizieren oder zu kennzeichnen.
Für gute Ergebnisse erfordert Deep Learning in der Regel sehr große Datenmengen. Das liegt daran, dass die entsprechenden Algorithmen viele Parameter identifizieren und kategorisieren müssen. Zum Trainieren des Modells müssen alle von ihnen im Datensatz in erheblicher Zahl vorhanden sein. Deep-Learning-Systeme mit mehr als drei Schichten werden als neuronale Netzwerke bezeichnet, da sie die miteinander verbundenen Knoten des menschlichen Nervensystems nachahmen.
Deep-Learning-Modelle, insbesondere tiefe neuronale Netzwerke, mögen undurchsichtig (wie „Black Boxes“) erscheinen, da die Algorithmen so komplex sind, dass es nur schwer nachzuvollziehen ist, wie sie zu einer bestimmten Entscheidung gekommen sind. Verschiedene Prozesse und Methoden, die als eXplainable AI (XAI) bezeichnet werden, dienen dazu, Entscheidungen von Deep-Learning-Modellen transparenter zu machen. Das ist für die Schaffung von Vertrauen und Verantwortlichkeit bezüglich solcher KI-Systeme wichtig, insbesondere in regulierten Branchen.
Vorteile von maschinellem Lernen
Maschinelles Lernen ist eine grundlegende Komponente aller KI-Anwendungsfälle. Die entsprechenden Fähigkeiten transformieren die Art und Weise, wie Menschen arbeiten und kreativ sind und wie Unternehmen operieren.
Maschinelles Lernen kann automatisierte, personalisierte Interaktionen wie Chatbots und Empfehlungssysteme ermöglichen, um Kunden dabei zu helfen, Informationen zu finden und schneller fundierte Entscheidungen zu treffen.
Durch eine Automatisierung von Routineaufgaben kann maschinelles Lernen Zeit sparen und für mehr Effizienz sorgen. Oft sind ML-gestützte Prozesse schneller und genauer als von Menschen durchgeführte äquivalente Prozessarbeit. So lassen sich bessere Ergebnisse erzielen. Außerdem erhalten Mitarbeiter die Möglichkeit, sich auf anregendere und kreativere Aufgaben zu konzentrieren, die von Computern nicht erledigt werden können.
Außerdem kann maschinelles Lernen dazu dienen, Muster und Trends zu identifizieren, um Anomalien zu erkennen oder zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Solche Fähigkeiten ermöglichen die Implementierung einer Vielzahl innovativer Lösungen, um Prozesse wie in der Fertigung zu optimieren oder anzupassen bzw. Daten für die Planung zu liefern (z. B. im Energiesektor, um Stromnetze an die prognostizierte Nachfrage anzupassen).
Wie maschinelles Lernen funktioniert
Maschinelles Lernen nutzt statistische Verfahren, um Muster in Daten ohne menschliches Zutun zu erkennen und praktisch anzuwenden. Dazu wird ein ML-Algorithmus trainiert, bestimmte Aufgaben zu erledigen, indem er einem relevanten Datensatz ausgesetzt wird. Während des Trainierens kann der Algorithmus iterativ optimiert werden, um die Genauigkeit der Vorhersagen und Entscheidungen zu erhöhen. Die Qualität und Quantität der Daten sowie die Anpassungsfähigkeit des Algorithmus sind für den Erfolg des daraus resultierenden KI-Modells von entscheidender Bedeutung.
ML-Methoden
Es gibt vier Hauptmethoden oder -arten von maschinellem Lernen:
- Überwachtes Lernen: Der Algorithmus wird mit einem gekennzeichneten Datensatz trainiert, was bedeutet, dass jedes Trainingsbeispiel mit einem Output-Label kombiniert wird. Der Algorithmus lernt, um aus den Eingabedaten die Ausgabe vorherzusagen.
- Unüberwachtes Lernen: Der Algorithmus erhält ohne explizite Befehle nicht gekennzeichnete Daten. Das System muss die Muster und Struktur aus den Daten selbst erlernen.
- Halb-überwachtes Lernen: Bei diesem Ansatz werden zum Trainieren sowohl gekennzeichnete als auch nicht gekennzeichnete Daten genutzt. In der Regel wird dabei eine kleine Menge gekennzeichneter Daten mit einer größeren Menge an nicht gekennzeichneten Daten kombiniert.
- Verstärkendes Lernen: Der Algorithmus lernt, indem er versucht, in einer dynamischen Umgebung bestimmte Ziele zu erreichen. Beispiele dafür sind das Fahren eines Autos oder Spielen eines interaktiven Spiels. Das System erhält Feedback zu seinen Aktionen, während es die Aufgabenstellung navigiert.
Wie maschinelles Lernen verwendet wird
KI-gestütztes maschinelles Lernen wird für eine Reihe von Computing-Aufgaben genutzt, die zu komplex sind, um durch explizite, regelbasierte Algorithmen verwaltet zu werden. Beispiele für solche komplexen Anwendungen sind Spracherkennung, Computervision, Empfehlungssysteme und Betrugserkennung.
Anwendungsfälle für maschinelles Lernen
Kundenservice
Maschinelles Lernen wird verwendet, um verschiedene Aspekte im Kundenservice zu optimieren und zu verbessern, insbesondere bei Anbietern von Onlinediensten.
Large Language Models (LLMs) – Deep-Learning-Modelle, die menschenähnliche Sprache verstehen, übersetzen und generieren sollen – sind die grundlegenden Kraftpakete hinter Sprach- und Text-orientierten Tools wie Voice-to-Text, Sprachassistenten, Chatbots und generativen KI (GenAI)-Anwendungen, die Aufgaben im Kundenservice automatisieren.
Außerdem stellen Onlinehändler und Dienstleister Empfehlungssysteme bereit, um den Kundenservice und Interaktionen zu verbessern. Empfehlungssysteme nutzen maschinelles Lernen und Datenfiltertechniken, um genaue Vorhersagen über die Arten von Inhalten zu treffen, die Benutzer sehen möchten. Dazu werden frühere Entscheidungen, Feedback, Interaktionen und ähnliche Muster von anderen Benutzern mit ähnlichen Profilen herangezogen.
Fertigungsbranche
In der Fertigungsbranche wird durch Computervision-Lösungen, die wiederum auf maschinellem Lernen und Deep Learning beruhen, die Qualitätskontrolle unterstützt. Computervision interpretiert visuelle Daten in industriellen Umgebungen, um Fehler und Anomalien zu erkennen, Prozesse zu überwachen und zu steuern, Reaktionen zu beschleunigen und wertvolle Erkenntnisse zu generieren – oft in nahezu Echtzeit.
Finanzdienstleistungen
Maschinelles Lernen erkennt im Finanzdienstleistungs- und Bankensektor Muster, um verschiedene Aktivitäten wie Betrugserkennung, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, personalisiertes Bankwesen, Zahlungsverarbeitung oder auch automatisierten Aktienhandel zu ermöglichen und zu optimieren.
Herausforderungen beim maschinellem Lernen
Manche ML-Lösungen lassen sich mit Unterstützung von vortrainierten Modellen und Open-Source-Tools implementieren. In den meisten Fällen sind jedoch selbst bei einfachen Implementierungen Anpassungen erforderlich. Für Unternehmen, die gerade erst mit der Nutzung von KI beginnen, kann es schwierig werden, Teammitglieder mit den erforderlichen Fähigkeiten zu rekrutieren.
Sobald es entsprechende Mitarbeiter gibt, besteht die nächste Herausforderung darin, ein effektives und effizientes Modell zu entwickeln bzw. anzupassen. Es können viele Iterationen erforderlich sein, um Überanpassungen – wenn die Interpretation der Trainingsdaten durch das Modell zu präzise ist und keine neuen Daten umfasst – oder Unteranpassungen – wenn ein Modell zu simpel ist, um zugrunde liegende Datenmuster zu erfassen – zu verhindern. In manchen Fällen wird das Modell große Datenmengen erfordern, damit sich die Genauigkeit der Vorhersagen erhöhen lässt. Die Erfassung zusätzlicher Daten kann jedoch schwierig, kostspielig oder zeitraubend sein.
Datenschutz stellt eine weitere Herausforderung dar. Manche ML-Anwendungen wie z. B. Empfehlungssysteme nutzen Browser- und Kaufhistorien von Benutzern sowie demografische Daten. Vielschichtige Sicherheitslösungen, einschließlich solcher, die KI nutzen, können die Privatsphäre und personenbezogenen Daten von Benutzern sowie die vertraulichen Daten und das geistige Eigentum von Unternehmen schützen.
Neue KI-ML-Implementierungen sollten außerdem Praktiken für verantwortungsvolle KI einhalten, um zu gewährleisten, dass das verwendete System auf sichere, vertrauenswürdige und ethische Weise verwendet wird.
Die Zukunft des maschinellen Lernens
Die Einführung von KI steckt erst in den Kinderschuhen. Schnelle Fortschritte bei KI-ML und unterstützenden Technologien machen ML für Unternehmen jedoch immer leichter zugänglich und eröffnen so weltweit unbegrenzte Anwendungsmöglichkeiten. Die Zukunft des maschinellen Lernens wird so aussehen, dass ML-Lösungen in neuen Bereichen und Kontexten Anwendung finden werden.