Machine Learning, was ist das?

Nachdem wir in einem früheren Artikel definiert haben, was künstliche Intelligenz ist, ist es nun an der Zeit, in einen ihrer zentralsten und faszinierendsten Bereiche einzutauchen: Machine Learning, auf Deutsch "maschinelles Lernen".

Machine Learning wird oft in Diskussionen über KI erwähnt und manchmal mit ihr verwechselt, ist jedoch ein ganz bestimmtes Konzept mit sehr konkreten Anwendungen. In diesem Artikel erklären wir Ihnen, was es ist, wie es funktioniert, wozu es dient und warum alle darüber reden.

Was ist Machine Learning?

Machine Learning ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der es einer Maschine ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit für jede Aufgabe programmiert zu werden.

Anstatt alle Regeln, die eine Maschine braucht, um eine Aktion auszuführen (z. B. eine Katze auf einem Foto zu erkennen), manuell zu kodieren, wird ein maschineller Lernalgorithmus mit einer großen Anzahl von Beispielen (in diesem Fall Katzenfotos) versorgt, aus denen er die Regeln selbstständig ableitet. Er lernt, Muster, gemeinsame Merkmale und Wiederholungen zu erkennen.

Kurz gesagt: Machine Learning bedeutet, durch Erfahrung zu lernen.

Die verschiedenen Arten des Lernens

Es gibt verschiedene Arten des maschinellen Lernens, die alle ihre eigenen Besonderheiten haben:

1. Überwachtes Lernen

Dies ist die am häufigsten verwendete Methode. Man gibt dem Algorithmus Ein-/Ausgabedaten: z. B. Bilder (Eingaben) mit Beschriftungen, die angeben, was sie darstellen (Ausgaben). Das Ziel ist, dass der Algorithmus lernt, zu verallgemeinern, um die Ausgaben neuer Daten vorherzusagen.

Beispiel: Anhand des Inhalts einer E-Mail vorhersagen, ob es sich um Spam handelt oder nicht.

2. Unüberwachtes Lernen

Hier gibt es keine fertigen Antworten. Der Algorithmus erhält nur Rohdaten und muss daraus Strukturen oder Gruppierungen herausarbeiten (man spricht von Clustering).

Beispiel: Automatische Gruppierung der Kunden einer E-Commerce-Website nach ihren Kaufgewohnheiten.

3. Lernen durch Verstärkung

In diesem Fall lernt der Algorithmus, in einer Umgebung zu agieren, indem er je nach seinen Handlungen Belohnungen oder Strafen erntet. Er verbessert sein Verhalten im Laufe der Zeit, um seine Gesamtbelohnung zu maximieren.

Beispiel: Ein Roboter, der laufen lernt, oder eine KI, die lernt, ein Videospiel zu spielen.

Wie funktioniert das konkret?

Der Prozess des maschinellen Lernens folgt in der Regel mehreren Schlüsselschritten:

1. Datensammlung: Je mehr relevante Daten vorhanden sind, desto besser kann der Algorithmus lernen.
2. Bereinigung und Vorbereitung: Die Daten müssen formatiert und bereinigt werden.
3. Wahl des Algorithmus: abhängig von der Aufgabe (Klassifizierung, Regression, Clustering...).
4. Training: Der Algorithmus wird anhand eines Beispieldatensatzes trainiert.
5. Testen und Validieren: Es wird überprüft, ob er auf neue Daten verallgemeinert.
6. Kontinuierliche Verbesserung: Man passt an, fügt Daten hinzu und optimiert.

Dieser Zyklus ist das Herzstück vieler moderner Anwendungen.

Konkrete Beispiele

Hier sind einige Bereiche, in denen Machine Learning im Alltag eingesetzt wird :

• Gesundheit: KI-gestützte Diagnose, Erkennung von Krankheiten durch medizinische Bildgebung
• Finanzwesen: Betrugserkennung, Risikoanalyse, automatisierter Handel
• E-Commerce: Produktempfehlungen, Kundensegmentierung
• Verkehr: Optimierung von Fahrten, autonome Fahrzeuge
• Industrie: vorausschauende Wartung, automatisierte Qualitätskontrolle

Und natürlich begegnen Sie ihm auch über Ihre Google-Suche, die Vorschläge von Netflix oder die Spamfilter Ihrer E-Mails.

Warum ist es wichtig, Machine Learning zu verstehen?

Machine Learning ist nicht nur etwas für Datenwissenschaftler oder Ingenieure: Es gestaltet bereits unsere Welt. Das Verständnis seiner Grundprinzipien ermöglicht :

• Entmystifizierung der Technologie
• Seine Chancen und Grenzen erkennen
• Besser mit alltäglichen Hilfsmitteln interagieren
• sich an den von ihm aufgeworfenen gesellschaftlichen und ethischen Debatten beteiligen

Und wie kann man sich konkret einarbeiten?

Der beste Weg, maschinelles Lernen zu verstehen, ist immer noch, es zu manipulieren. Bei Learning Robots haben wir AlphAI entwickelt, ein Werkzeug, das es Schülern, Lehrern und Berufstätigen ermöglicht, die Mechanismen des maschinellen Lernens auf intuitive Weise mit oder ohne Code zu visualisieren und konkret zu testen.

Neugierig auf weitere Informationen? Erkunden Sie unsere Lösung auf. https://www.learningrobots.ai/solution-alphai

‍