Was ist Maschinelles Lernen?
Einführung in das Maschinelle Lernen
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der sich darauf konzentriert, Computern das Lernen aus Daten zu ermöglichen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Mit anderen Worten, es ist eine Methode, Maschinen beizubringen, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, genau wie es Menschen tun. Häufige Anwendungen von maschinellem Lernen umfassen Facebook und andere soziale Medienplattformen, die maschinelles Lernen nutzen, um Freunde, Gruppen und Inhalte basierend auf den Interessen und Aktivitäten der Nutzer vorzuschlagen. Dies ist nur die Spitze des Eisbergs, aber maschinelles Lernen wird immer prominenter in verschiedenen Bereichen wie medizinischer Diagnose, Sicherheitsanalyse, Fingerabdruckerkennung, Sprachverarbeitung, Online-Shopping, Wettervorhersage und vielen anderen.
Wie Maschinelles Lernen funktioniert
Die Grundidee hinter maschinellem Lernen ist es, Algorithmen zu erstellen, die aus Daten lernen können, und dieses Wissen dann zu nutzen, um Vorhersagen oder Entscheidungen über neue Daten zu treffen. Dieser Prozess umfasst mehrere Schritte:
Datensammlung
Der erste Schritt besteht darin, Daten zu sammeln, die verwendet werden können, um den Algorithmus zu trainieren. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie zum Beispiel Sensoren, Datenbanken oder Benutzerinteraktionen.
Datenvorverarbeitung
Sobald die Daten gesammelt sind, müssen sie vorverarbeitet werden, um sie für den maschinellen Lernalgorithmus nutzbar zu machen. Dies kann das Bereinigen der Daten, das Entfernen irrelevanter Informationen und das Umwandeln der Daten in ein Format umfassen, das leicht verarbeitet werden kann.
Modelltraining
Der nächste Schritt besteht darin, das maschinelle Lernmodell mit den vorverarbeiteten Daten zu trainieren. Während des Trainings lernt der Algorithmus, Muster in den Daten zu erkennen und Vorhersagen basierend auf diesen Mustern zu treffen.
Modellevaluation
Nachdem das Modell trainiert wurde, muss es evaluiert werden, um zu bestimmen, wie gut es auf neuen Daten funktioniert. Dies geschieht, indem das Modell an einem separaten Datensatz getestet wird, der während des Trainings nicht verwendet wurde.
Modellbereitstellung
Schließlich wird das trainierte Modell bereitgestellt und verwendet, um Vorhersagen oder Entscheidungen über neue Daten zu treffen.
Arten des Maschinellen Lernens
Obwohl maschinelles Lernen oft im Kontext der Künstlichen Intelligenz diskutiert wird, beinhalten nicht alle KI-Anwendungen maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen ist dem menschlichen Lernen ähnlich, da es Trainingsdaten benötigt, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Maschinelles Lernen wird in vier Typen unterteilt: überwachte Lernverfahren, unüberwachte Lernverfahren, halbüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen.
Überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der Daten gekennzeichnet werden, um der Maschine beizubringen, wie sie die richtigen Antworten identifizieren kann. Zum Beispiel müssen bei der Bildkennung von Katzen und Hunden die Bilder zunächst von Menschen gekennzeichnet werden, um die Merkmale zu identifizieren, die Katzen und Hunde unterscheiden, wie Ohren, Beine und Körperform. Die Maschine analysiert dann die Daten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Überwachtes Lernen erfordert eine große Menge an Daten, um eine hohe Genauigkeit zu erreichen, ist jedoch effektiv bei Aufgaben, bei denen eine große Menge an gekennzeichneten Daten verfügbar ist.
Unüberwachtes Lernen
Wie der Name schon sagt, beinhaltet unüberwachtes Lernen das Trainieren einer Maschine, ohne vorab gekennzeichnete Trainingsbeispiele bereitzustellen. Stattdessen wird die Maschine automatisch die Merkmale der Daten identifizieren und sie eigenständig klassifizieren. Zum Beispiel kann der Maschine eine große Anzahl von Bildern von Katzen und Hunden zur Verfügung gestellt werden, ohne ihr vorher zu sagen, welche welche sind. Die Maschine unterscheidet dann automatisch potenzielle Merkmale von Katzen und Hunden und klassifiziert sie entsprechend. Zu den gängigen Funktionen des unüberwachten Lernens gehören Clustering, Assoziation und Dimensionsreduktion, die nützliche Werkzeuge für die Datenexploration in den frühen Phasen des Data Mining sind. Während unüberwachte Lernmethoden weniger menschliche Eingaben erfordern, können sie für KI-Modelle Probleme verursachen. Dies liegt daran, dass irrelevante Merkmale zu viel Gewicht erhalten können, was zu voreingenommenen Vorhersageergebnissen führen kann.
Halbüberwachtes Lernen
Halbüberwachtes Lernen beinhaltet das Kennzeichnen eines kleinen Teils der Daten, um einen Standard für die maschinellen Lernentscheidungen bereitzustellen. Diese Methode ermöglicht genauere Vorhersagen und ist derzeit die am häufigsten verwendete Art des maschinellen Lernens. Zum Beispiel kann eine zufällige Auswahl von 100 Bildern von Katzen und Hunden getroffen werden, von denen 10 dieser Bilder gekennzeichnet werden, um der Maschine die Merkmale von Katzen oder Hunden zu vermitteln. Die Maschine lernt dann, die Beziehung zwischen den Merkmalen in den Bildern selbstständig zu erkennen, wobei sie die 10 gekennzeichneten Bilder als Referenz verwendet. In der Regel sind maschinelle Vorhersagen aus halbüberwachtem Lernen genauer als die aus unüberwachtem Lernen.
Verstärkendes Lernen
Die Funktionsweise des verstärkenden Lernens beinhaltet die direkte Interaktion mit der Umgebung, um zu lernen, wie man gewünschte Ergebnisse erzielt. Diese Lernmethode erfordert keine Kennzeichnung, sondern gibt dem Computer an, welche Handlungen korrekt und welche inkorrekt sind, sodass die Maschine aus ihren Fehlern lernen kann, um zunehmend effizienter ihre Ziele zu erreichen. Im Kontext des unüberwachten Lernens ist verstärkendes Lernen besonders wichtig. Zum Beispiel, wenn die Maschine autonom lernt, verschiedene Merkmale zu erkennen und fälschlicherweise ein Bild eines Hundes als Katze identifiziert, kann sie von einem Menschen angeleitet werden, aus dem Fehler zu lernen und ihre Fähigkeit zu verbessern, korrekt zu klassifizieren und zu identifizieren, was zu genaueren und zuverlässigeren Vorhersagen führt.
Anwendungen des maschinellen Lernens
Maschinelles Lernen hat eine breite Palette von Anwendungen, einschließlich:
Bildverkennung
Maschinelle Lernalgorithmen können darauf trainiert werden, Objekte, Personen und andere Merkmale in Bildern zu erkennen.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um die menschliche Sprache zu analysieren und zu verstehen, wodurch Anwendungen wie Chatbots und Sprachassistenten ermöglicht werden.
Prädiktive Analyse
Maschinelle Lernalgorithmen können verwendet werden, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Verhaltensweisen auf der Grundlage von Mustern in historischen Daten zu treffen.
Betrugserkennung
Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um Betrug in Finanztransaktionen zu erkennen und zu verhindern.
Medizinische Diagnose
Maschinelle Lernalgorithmen können trainiert werden, um medizinische Bilder zu analysieren und bei der Diagnose von Krankheiten zu helfen.
Zusammenfassung des maschinellen Lernens
Maschinelles Lernen ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das die Art und Weise revolutioniert hat, wie wir komplexe Probleme lösen. Indem wir Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen, können wir Algorithmen erstellen, die Vorhersagen und Entscheidungen treffen können, die für Menschen alleine unmöglich wären. In der Realität sind die vier genannten Arten des maschinellen Lernens – überwachtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen, halbüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen – nur grobe Klassifikationen. Die Wahl des zu verwendenden Algorithmus in einem Projekt hängt von vielen Überlegungen ab, wie der tatsächlichen Menge an verfügbaren Daten und den Zielen des Projekts. Daher sollte unabhängig von der Lernmethode immer die erste Frage lauten: „Welches Problem versuchen wir zu lösen?“
