Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), dass es Systemen ermöglicht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen, ohne dafür explizit programmiert zu werden. Es nutzt statistischen Techniken, die Computern die Fähigkeit geben aus Erfahrungen bzw. Daten zu lernen.

Maschinelle Lernsysteme können Muster in großen Datensätzen erkennen und darauf basierend Entscheidungen treffen. Maschinelle Lernsysteme können Muster in großen Datensätzen erkennen und darauf basierend Entscheidungen treffen.

Definition Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen, im Englischen "Machine Learning" genannt, ist eine Teilgebiet der künstliche Intelligenz (KI). Maschinelles Lernen konzentriert sich dabei auf die Entwicklung von Algorithmen und statistische Modelle, die Computern die Fähigkeit geben, menschliche Intelligenz zu imitieren. Zu den Fähigkeiten der menschlichen Intelligenz zählen die Fähigkeit zu lernen, Entscheidungen zu treffen oder Vorhersagen zu machen. Maschinelle Lernsysteme entwickeln ihre Problemlösung basierend auf Daten, ohne explizit dafür programmiert zu sein. Machine Learning basiert auf dem Prinzip, dass Systeme Muster und Gesetzmäßigkeiten in Datensätzen erkennen und daraus Schlüsse ziehen können. Diese Fähigkeit aus Daten zu lernen, ermöglicht es Maschinen, ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern, basierend auf Erfahrung und neuen Informationen. Der Hauptfokus des Machine Learning liegt auf der Automatisierung des Lernprozesses und der Verbesserung der Lernleistung von Modellen durch Erfahrung. Maschinelles Lernen umfasst eine Vielzahl von Techniken, darunter überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen, die in unterschiedlichen Anwendungen von Bild- und Spracherkennung bis hin zu Vorhersagemodellen eingesetzt werden können. 

Arten von maschinellem Lernen

Überwachtes Lernen (Supervised Learning): Beim überwachten Lernen werden Machine-Learning-Modelle mit einem Datensatz trainiert, der aus Eingabe-Ausgabe-Paaren besteht. Jede Eingabe ist mit einer Ausgabe oder einem Ziel verbunden. Das Ziel des Trainings ist es, ein Modell zu entwickeln, das lernt, die Ausgabe basierend auf den Eingaben vorherzusagen. Die Überwachung erfolgt durch die gelabelten Daten, die dem Modell während des Trainings als Beispiele dienen. Vorteil des überwachten Lernens ist, dass das Modell auf Grund der gekennzeichneten Daten sehr genaue Vorhersagen machen kann, solange die Testdaten ähnlich zu den Trainingsdaten sind. Der Hauptnachteil von Supervised Learning ist, dass eine große Menge an gelabelten Daten benötigt wird, was zeitaufwendig und kostspielig sein kann. Darüber hinaus besteht bei überwachtem Lernen das Problem, dass bei einer Abweichung der Testdaten von den Trainingsdaten, die Vorhersagen nicht mehr genau sein können. Anwendung findet Supervised Learning in einer Vielzahl von Bereichen, wobei Klassifikation und Regression die bekanntesten Anwendungsbereiche sind. Unter Klassifikation fallen die Erkennung von Spam-E-Mails oder die Bildklassifikation, währen zu Regression die Vorhersage von Hauspreisen oder Aktienkursen zählen. 

Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning): Unüberwachtes Lernen verwendet Datensätze ohne gelabelte Antworten. Das Ziel ist es, Muster, Beziehungen oder Strukturen direkt aus den Daten zu extrahieren. Da es keine spezifischen Zielvariablen zum Vorhersagen gibt, konzentriert sich das unüberwachte Lernen darauf, die zugrunde liegende Struktur der Daten zu entdecken. Der Hauptvorteil des Unsupervised Learning ist, dass es keine gelabelten Daten benötigt, was es vielseitig und in Situationen anwendbar macht, in denen überwachtes Lernen oder gelabelte Daten nicht praktikabel sind. Es kann jedoch schwierig sein, die Leistung eines Modelles des unüberwachten Lernens zu bewerten, da keine offensichtlich "richtigen" Antworten zum Vergleich vorhanden sind. Eingesetzt wird unüberwachtes Lernen häufig in den Bereichen Clustering (z.B. Kundensegmentierung, Gruppierung von Dokumenten), Dimensionsreduktion (z.B. Feature-Extraktion, Rauschreduktion) und Anomalieerkennung (z.B. Betrugserkennung, Erkennung von Ausreißern in Daten).

Teilüberwachtes Lernen (Semi-Supervised Learning): Teilüberwachtes Lernen ist eine Mischung aus überwachtem Lernen und unüberwachtem Lernen. Semi-Supervised Learning nutzt dementsprechend eine Mischung aus gelabelten und ungelabelten Daten für das Training von Modellen. Die Idee ist, dass gelabelte Daten - Daten, für die die Ausgabe oder das Ziel bekannt ist - dazu verwendet werden, den Lernprozess anzuleiten, während ungelabelte Daten - Daten ohne bekannte Ausgabe oder Ziel - genutzt werden, um die Menge der verfügbaren Trainingsdaten zu vergrößern und das Modell besser zu generalisieren. Teilüberwachtes Lernen ist besonders effektiv in Szenarien, in denen die ungelabelten Daten der gleichen Verteilung wie die gelabelten Daten folgen und somit zusätzliche Strukturinformationen zur Verfügung stellen, die zur Verbesserung der Lernleistung des Modells beitragen können. 

Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Bestärkendes Lernen zielt darauf ab, wie ein Modell in einer Umgebung handeln sollte, um eine bestimmte Form von Belohnung zu maximieren. Es basiert auf dem Prinzip des Versuchs und Irrtums, bei dem das Modell Entscheidungen trifft, die Auswirkungen beobachtet und aus diesen Erfahrungen lernt, um seine Strategie zur Zielerreichung zu verbessern. Bestärkendes Lernen wird unter anderem bei Spielen, wie Schach oder Go, in der Robotik (Navigation, Manipulation und Interaktion), in der automatisierten Finanzentscheidung sowie bei Steuerungssystemen angewendet.

Unterschiede zwischen maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz, Deep Learning, neuronalen Netzen und Data Mining

Künstliche Intelligenz (KI), ist das breiteste Konzept, das sich auf Maschinen bezieht, die menschenähnliche Intelligenz aufweisen können, einschließlich Verstehen, Lernen und Entscheidungsfindung. KI bezieht sich also auf den Einsatz von Technologien zum Erstellen von Maschinen und Computern, die die kognitiven Funktionen im Zusammenhang mit menschlicher Intelligenz imitieren können, wie beispielsweise die Fähigkeit auf gesprochene oder geschriebene Sprache zu reagieren, Daten zu analysieren oder Empfehlungen zu geben. KI kann selbst als System betrachte werden, jedoch handelt es sich in der Regel um eine Reihe von Technologien, die in einem System implementieren werden, um komplexe Probleme zu lösen.

Neuronale Netze sind Architekturen, die im Machine Learning und im Deep Learning verwendet werden und das menschliche Gehirn nachahmen. Künstliche Neuronen werden Knoten genannt und sind in mehreren Schichten gruppiert, die parallel arbeiten. Wenn ein künstliches Neuron ein Signal empfängt, verarbeitet es dieses und sendet Signale an die anderen mit ihm verbundenen Knoten. Wie in menschlichen Gehirnen führt die neuronale Verstärkung zu einer verbesserten Mustererkennung, Fachkenntnis und allgemeinen Lernen. 

Deep Learning ist ein spezialisierter Teilbereich des maschinellen Lernens und der neuronalen Netze, der sich auf tiefe neurale Netze konzentriert. Das heißt, Deep Learning konzentriert sich auf neuronale Netzwerke mit vielen Schichten, die komplexe Muster in großen Datensätzen erkennen können. Um Deep Learning zu ermöglichen, arbeitet sich der Algorithmus durch mehrere Schichten des neuronalen Netzwerkes und extrahiert immer höherwertige Ausgaben. 

Data Mining und Machine Learning sind eng verwandte, aber unterschiedliche Bereiche im Umgang mit Datenanalyse und Dateninterpretation. Obwohl sich beide Felder überschneiden und Methoden sowie Techniken miteinander teilen, zielen sie auf unterschiedliche Ergebnisse ab. Data Mining ist allgemein ein Prozess der Entdeckung von Mustern, Korrelationen, Trends und Anomalien in großen Datenmengen durch die Anwendung von Methoden aus Statistik, maschinellem Lernen und Datenbankmanagement. Es geht darum, wertvolle Informationen aus einem Datensatz zu extrahieren, die zuvor unbekannt waren. Data Mining konzentriert sich auf die Entdeckung neuer, bedeutender Muster und Beziehungen in Datenbeständen, während Machine Learning sich hauptsächlich auf die Entwicklung von Systemen, die aus Daten lernen und verbesserte Entscheidungen oder Vorhersagen treffen. 

Beispiele: Chatbots und virtuelle Assistenten

Chatbots und virtuelle Assistenten sind bekannte Beispiele für die Anwendung maschineller Lernverfahren. Sie nutzen verschiedene Techniken des Machine Learnings, um natürliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren, was ihnen ermöglicht, menschähnliche Konversationen zu führen. Chatbots werden vorrangig im Kundenservice und im Support eingesetzt, während virtuelle Assistenten in Smartphones und Smart-Home-Geräten eingesetzt werden. 

Die zwei zentralen Grundlagen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz sind das maschinelle Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Vor allem Chatbots setzen verschieden Machine Learning Algorithmen ein um aus großen Mengen von Konversationsdaten zu lernen. Durch Techniken wie überwachtes Lernen und neuronale Netze in Verbindung mit Deep Learning können Chatbots Muster in der Art und Weise erkennen, wie Menschen kommunizieren. Indem Chatbots ihre Antwort auf dem Kontext der Konversation generieren, können sie sinnvoll auf die Eingaben von Nutzern reagieren.

FAQ

Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz?

KI ist das übergeordnete Feld, das Technologien und Konzepte umfasst, die es Maschinen ermöglichen, Aufgaben auszuführen, die menschliche Intelligenz erfordern, wie Lernen, Verstehen und Probleme lösen. Maschinelles Lernen ist ein spezifischer Bereich innerhalb der KI, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die Computern das Lernen aus Daten ermöglichen, ohne explizit programmiert zu sein, wie sie jede Aufgabe ausführen sollen. 

Kann maschinelles Lernen ohne menschliches Eingreifen funktionieren?

Während maschinelles Lernen darauf abzielt, Maschinen das selbstständige Lernen aus Daten zu ermöglichen, erfordert es zu Beginn menschliches Eingreifen, um die Algorithmen zu entwerfen, die Trainingsdaten vorzubereiten und die Modelle zu trainieren. Nachdem ein Modell trainiert wurde, kann es eigenständige Vorhersagen oder Entscheidungen treffen. Allerdings ist menschliche Überwachung notwendig, um die Leistung zu überprüfen und das Modell bei Bedarf anzupassen oder neu zu trainieren. 

Welcher Typ des maschinellen Lernens ist für welches Problem am besten geeignet?

Die Wahl des richtigen Machine Learning Verfahren hängt von der Art des Problems, der Verfügbarkeit und Art der Daten sowie den spezifischen Zielen des Projektes ab. Überwachtes Lernen (Supervised Learning) wird häufig eingesetzt, wenn gelabelte Trainingsdaten verfügbar sind und spezifische Vorhersagen gemacht werden sollen (z.B. Klassifizierung oder Regression). Bei gelabelten Trainingsdaten hat der Mensch den Eingabedaten die entsprechenden gewünschten Ausgabedaten hinzugefügt. Unüberwachtes Lernen eignet sich für Datenexploration, Mustererkennung oder wenn keine gelabelten Daten verfügbar sind. Bestärkendes Lernen wird bevorzugt, wenn ein Algorithmus durch Interaktion mit einer Umgebung lernen soll, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen, basierend auf Belohnungen und Strafen. Die Entscheidung erfordert daher ein tiefes Verständnis sowohl der Daten als auch des maschinellen Lernens.

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