Machine Learning (ML) » Definition & Arten von maschinellem Lernen

Machine Learning (ML) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI, Artificial Intelligence) und eine der spannendsten und dynamischsten Forschungsdisziplinen der Gegenwart. Machine Learning-Anwendungen sind heute in aller Munde und die Technologie erobert immer mehr Branchen.

Maschinelles Lernen beschäftigt sich mit der Erstellung, dem Training und der Anwendung von Algorithmen. Diese lernen selbstständig aus grossen Datenmengen (Big Data), um ein vorgegebenes Ziel zu erreichen. Der Einsatz von ML-Systemen im Rahmen von Künstlicher Intelligenz führt zu vielen praktischen Problemlösungen im Geschäftsalltag wie der Früherkennung von technischen Problemen, der besseren Vernetzung von Geräten (Internet of Things) oder der Optimierung des Kundenmanagements.

Hier erfahren Sie, welcher Ansatz hinter Machine Learning steckt und wo die Vorteile von ML-Algorithmen liegen.



Was ist Machine Learning?

Beim Machine Learning geht es um die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die aus Daten lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. ML-Prozesse ermöglichen es Computern und Maschinen, unbekannte Muster, Abhängigkeiten, Strukturen und Zusammenhänge in grossen Datenmengen zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu fällen. Dabei lernen die Systeme, bestimmte Probleme anhand von Beispielen – den Daten – zu lösen. Der ML-Algorithmus trainiert sich mit den verfügbaren Daten und erstellt seinen Programmcode selbstständig. Nach erfolgreichem Abschluss des Lernprozesses können die erkannten Muster und Zusammenhänge auf neue Datensätze und unbekannte Daten angewendet werden, um:

 
  • Werte vorherzusagen (Umsatz, Energieverbrauch, Zugriffe)
  • Wahrscheinlichkeiten zu berechnen (Kaufwahrscheinlichkeiten, Nachfrage, Produkterfolg, Trends, Suchergebnisse bei Google)
  • Gruppen in Datensätzen zu identifizieren und zu clustern (Nutzer, Regionen, Marktsegmentierung)
  • Prozesse zu optimieren
  • Informationen zu verdichten und zu visualisieren (K-Means-Clustering)
  • Sensordaten auszuwerten (Robotik)
  • Systeme zu überwachen, zu steuern oder zu regeln (autonomes Fahren, IT-Sicherheit, digitale Assistenten).

Die hohe Wissensqualität macht maschinelles Lernen zu einer Schlüsseltechnologie für die Digitalisierung von Geschäftsprozessen, die agile Transformation und die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. ML-Methoden für Künstliche Intelligenz helfen Unternehmen, Datenbestände besser zu nutzen und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.

Ziel ist es, aus immer mehr Daten automatisch und ohne menschliches Zutun zu lernen und das Handeln dynamisch an die neuesten Erkenntnisse anzupassen. ML-Modelle bilden damit die wesentliche Grundlage für moderne KI-Anwendungen, weshalb ML und KI im allgemeinen Sprachgebrauch häufig gleichgesetzt werden.

Damit maschinelles Lernen fundierte Erkenntnisse liefern und Entscheidungen treffen kann, muss  der richtige Algorithmus zum Einsatz kommen und der Algorithmus mit einer ausreichenden Menge an Beispieldaten trainiert werden (Modelltraining).

Bis das ML-System steht und Erkenntnisse in der gewünschten Qualität und mit hinreichender Zuverlässigkeit liefert, müssen erstens die Ergebnisse in Entwicklungsschleifen evaluiert und validiert werden und zweitens muss der Algorithmus immer wieder angepasst und verbessert werden (Retraining). Auch darüber hinaus ist eine Machine Learning-Umgebung kein Selbstläufer.



Weshalb ist ML für Unternehmen wichtig?

ML bietet Unternehmen im Bereich der Digitalisierung die Möglichkeit, komplexe Problemstellungen zu lösen, die sich nicht für konventionelles Programmieren eignen. Maschinelles Lernen eröffnet neue Anwendungsfelder unter anderem in der automatischen Verarbeitung natürlicher Sprache, Bildanalyse, Diagnostik, Prozesssteuerung und im Kundenmanagement.

Doch was genau ist das Besondere an Künstliche Intelligenz auf Basis von Machine Learning?

In der traditionellen Softwareentwicklung erstellen Programmiererinnen und Programmierer die Logik ihrer Systeme auf der Grundlage der bestehenden Prozesse, Produkte, Dienstleistungen und Kundenanforderungen. Erst wenn die Logik steht, werden die Daten hinzugefügt. Das Problem: Klassische Systeme können nicht vorhersehen, wie sich der Markt und die Marktteilnehmer verändern werden. In Zeiten volatiler Märkte müssen sich Unternehmen aber ständig anpassen, um mit den veränderten Rahmenbedingungen Schritt halten zu können. Hier setzen ML-Systeme an: Sie erkennen Muster und Anomalien in Daten und können auf dieser Basis wahrscheinliche Entwicklungen vorhersagen.

So können Unternehmen ihre Prozesse und Entscheidungen kontinuierlich optimieren. Da ständig neue Daten hinzukommen, sorgen maschinelle Lernsysteme dafür, dass die Lösungen immer auf dem neuesten Stand sind.



Welche Anwendungsbereiche gibt es für Machine Learning?

Machine Learning kommt in immer mehr Bereichen zum Einsatz, zum Beispiel bei Spracherkennung, Bildverarbeitung, Finanzanalyse, Empfehlungssystemen, Übersetzungen oder autonomem Fahren. Hier ein Überblick über konkrete Einsatzmöglichkeiten:

Unternehmen

Marketingabteilungen eines Unternehmens können auf Basis von Machine Learning das Kundenverhalten analysieren, personalisierte Empfehlungen oder Angebote erstellen, Betrug erkennen, Zielgruppenanalysen durchführen, Anforderungen priorisieren, Feedback auswerten und Marketingstrategien optimieren.

Industrie

Im industriellen Bereich kann Machine Learning eingesetzt werden, um Produktionsprozesse zu überwachen, den Rohstoffbedarf zu reduzieren, Anomalien zu erkennen, den Wartungsbedarf vorherzusagen (Predictive Maintenance), Maschinen auszulasten, die Energieeffizienz zu verbessern oder neue Produkte zu entwickeln.

Handwerk

Maschinelles Lernen kann helfen, Materialbedarf zu prognostizieren, Qualitätskontrollen durchzuführen, Fehler zu vermeiden, Arbeitsabläufe zu planen oder Ressourcen zu verwalten.



Wie setzen Unternehmen maschinelles Lernen erfolgreich ein?

Ein typischer Machine Learning-Prozess besteht aus mehreren Schritten, die je nach Anwendung und Zielsetzung variieren können. Hier ist eine Checkliste:

1. Ziele definieren

Definieren Sie das Problem und Ihr Ziel. Was wollen Sie mit maschinellem Lernen erreichen? Welche Daten sind verfügbar? Welche Metriken wollen Sie verwenden, um den Erfolg zu messen?


2. Datenbeschaffung

ML ist eine datengetriebene Technologie und dementsprechend wichtig ist die Menge und Qualität der Trainingsdaten, die dem Lernalgorithmus zur Verfügung stehen. Der erste Schritt besteht darin, relevante Daten zu sammeln, die die zu lösende Aufgabe repräsentieren.

Die Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, zum Beispiel von Sensoren, Datenbanken, Webseiten, Shop- oder CRM-Systemen oder aus dem Kundenservice. Stichwort Big Data: Je mehr Daten verwendet werden, desto besser kann sich das System anpassen und desto geringer ist die Fehlerquote.


3. Datenaufbereitung

Die Qualität der Trainingsdaten hat einen grossen Einfluss auf die Qualität des Modells. Durch Bereinigung, Filterung, Transformation und Anreicherung werden die Rohdaten für ML-Systeme nutzbar gemacht. Typische Arbeitsschritte sind das Entfernen fehlerhafter oder unspezifischer Werte, die Normalisierung oder Skalierung von Merkmalen und die Anpassung der Dimensionalität der Daten.


4. Modellauswahl

Die Auswahl eines geeigneten Algorithmus oder einer Kombination von Algorithmen, die die Aufgabe am besten lösen können. Es gibt verschiedene Arten von Machine Learning Algorithmen, die sich etwa nach der Art des Lernens unterscheiden – also damit, wie die Algorithmen ihre Parameter anpassen.

Entwickler unterscheiden hier zwischen überwachtem Lernen (Supervised Learning, Algorithmus trainiert mit gelabelten Daten), unüberwachtem Lernen (Unsupervised Learning, Training mit ungelabelten Daten) und bestärkendem Lernen (verstärkendes Lernen, Reinforcement Learning, Training durch Interaktion mit der Umgebung).


5. Modellanpassung

Ihr Unternehmen muss die Parameter oder Gewichtung des ausgewählten Machine-Learning-Modells an die vorliegenden Daten anpassen, um die Vorhersagegenauigkeit zu maximieren.


6. Modellevaluierung

Ein ML-Modell muss flexibel genug sein, um neue Daten, die nicht im Trainingsset enthalten waren, fehlerfrei zu verarbeiten. Testen Sie den Output und damit die Leistungsfähigkeit des ML-Modells mit zusätzlichen Daten, die Sie nicht zur Modellanpassung verwendet haben. Nutzen Sie verschiedene Datensätze und prüfen Sie, wie gut das Modell generalisiert. Die Evaluierung stellt sicher, dass das angepasste ML-Modell die gestellte Aufgabe zuverlässig lösen kann.


7. Deployment

Im Rahmen der Modellbereitstellung wird das System in bestehende Software, IT-Systeme oder Prozesse integriert. Nach der Inbetriebnahme können Sie es auf neue Daten anwenden, um Vorhersagen oder Empfehlungen zu generieren.



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Wie hängen Deep Learning und maschinelles Lernen zusammen?

Deep Learning (DL, tiefes Lernen, auch Repräsentationslernen genannt) ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens und damit von Künstlicher Intelligenz. Er befasst sich mit der Verwendung künstlicher neuronaler Netze. Deep-Learning-Modelle unterscheiden sich vom klassischen maschinellen Lernen durch die komplexere Art der Datenverarbeitung und Datenanalyse. 

Beim Deep Learning findet die Vorauswahl und Gewichtung problemrelevanter Merkmale (Feature Selection oder Feature Engineering) automatisch statt. Das setzt leistungsfähige neuronale Netze voraus, die sehr komplexe Muster in den Daten erkennen und mit hoher Genauigkeit analysieren können. Über so ein neuronales Netzwerk kann ein Deep Learning-Algorithmus beispielsweise lernen, Gesichter und gesprochene Texte zu erkennen oder Stimmen zu imitieren.



Zusammenfassung der wichtigsten Informationen

Beim maschinellen Lernen werden Methoden entwickelt, die es Systemen ermöglichen, bestimmte Probleme auf der Grundlage grosser Mengen von Beispieldaten zu lösen. Das Ergebnis sind Entscheidungsmodelle, die flexibel auf neue Dateneingaben reagieren und Entscheidungen treffen. Künstliche Intelligenz, die auf maschinellem Lernen basiert, kann Unternehmen viele Vorteile bringen, darunter die Steigerung der Produktivität, die Verbesserung der Effizienz und der Qualität von Prozessen und Produkten. Weitere Vorteile sind die Automatisierung von Routineaufgaben und die Unterstützung bei komplexen Entscheidungen. Dies macht Machine Learning zu einer Schlüsselkompetenz für Unternehmen, die ihre Prozesse optimieren und Wettbewerbsvorteile erzielen wollen.