Was ist eigentlich Machine Learning?
Machine Learning ist eine Anwendung der künstlichen Intelligenz (KI). Dadurch geben wir Systemen die Fähigkeit, automatisch aus Erfahrungen zu lernen. Der Hintergrund dieses Lernprozesses ist es, dass sich diese Systeme automatisch verbessern, ohne sie explizit zu programmieren.
Das Thema Machine Learning konzentriert sich auf die Entwicklung von Programmen, die auf Daten zugreifen, diese verarbeiten und sie dann selbst für sich nutzen um zu lernen.
Wie können ML-Anwendungen dazulernen?
Der Lernprozess beginnt über Beobachtungen oder Daten. Du kannst einer ML-Anwendung Anweisungen geben, damit sie nach Mustern in bereitgestellten Daten sucht. Dadurch kann die Anwendung in Zukunft bessere Entscheidungen treffen, wenn wir bspw. neue Daten bereitstellen.
Das Hauptziel einer Machine Learning Anwendung ist es, dass die Anwendung so ausgereift ist, dass sie automatisch lernt, ohne dass der Software-Entwickler weitere Handlungen an der Anwendung vornimmt.
An dieser Stelle solltest du einen groben Überblick darüber haben, was Machine Learning ist und welches Hauptziel man damit verfolgt.
Beliebte Machine Learning Methoden
Schauen wir uns nachfolgend einige Methoden des Machine Learning an.
ML-Algorithmen können grob in zwei Kategorien eingeordnet werden:
- Überwachtes Lernen (supervised) oder
- Unüberwachtes Lernen (unsupervised).
Diese Formen des Lernens lassen sich wie folgt erklären.
1. Algorithmen für überwachtes Lernen
Algorithmen des überwachten Lernens (Supervised Learning) können das, was in der Vergangenheit gelernt wurde, auf neue Daten anwenden. Dafür benutzen sie hauptsächlich gelabelte Beispiele verwenden, um zukünftige Vorhersagen zu treffen.
Ausgehend von der Analyse eines bekannten Datensatzes aus dem Trainingsprozess des Modells, erstellt der Lernalgorithmus eine abgeleitete Funktion, um Vorhersagen über die Ausgabewerte zu treffen.
Das System ist in der Lage, nach ausreichendem Training Ziele für jede neue Eingabe zu liefern. Der Lernalgorithmus kann auch seine Ausgabe mit der korrekten, beabsichtigten Ausgabe vergleichen und Fehler finden, um das Modell entsprechend zu modifizieren.
2. Algorithmen für unüberwachtes Lernen
Im Gegensatz dazu werden unüberwachte Lernalgorithmen (Unsupervised Learning) verwendet, wenn die Informationen, die zum Training verwendet werden, weder klassifiziert noch gelabelt sind.
Unüberwachtes Lernen untersucht, wie Systeme aus unmarkierten (nicht-gelabelten) Daten eine Funktion ableiten können, um ein verstecktes Muster zu beschreiben. Das System findet nicht den richtigen Output, aber es erforscht die Daten und kann Rückschlüsse aus Datensätzen ziehen, um versteckte Strukturen aus unmarkierten Daten zu beschreiben.
3. Algorithmen für semi-überwachtes Lernen
Semi-überwachte Algorithmen (Semi-Supervised) für Machine Learning sind ein Hybrid aus überwachtem und unüberwachten Lernen. Die Trainingsdaten enthalten sowohl gelabelte als auch ungelabelte Daten. In der Praxis nimmt man normalerweise eine kleine Menge an Daten mit Label und eine große Menge an Daten ohne Label.
Systeme, die diese Methode verwenden, sind in der Lage, die Lerngenauigkeit erheblich zu verbessern. In der Regel wird Semi-Supervised Learning benutzt, wenn die gewonnenen gelabelten Daten qualifizierte und relevante Ressourcen erfordern, um sie zu trainieren bzw. aus ihnen zu lernen.
Andernfalls erfordert die Gewinnung von unmarkierten Daten in der Regel keine zusätzlichen Ressourcen.
4. Reinforcement Learning
Reinforcement Machine Learning Algorithmen stellen eine Lernmethode dar, die mit ihrer Umgebung interagiert. Dafür führt sie Aktionen aus, um Fehler oder Belohnungen zu entdecken. Das Trial-and-Error-Prinzip sowie die verzögerte Belohnung sind die wichtigsten Merkmale des Reinforcement Learning.
Diese Methode erlaubt es Anwendungen und Entwicklern, automatisch das ideale Verhalten innerhalb eines bestimmten Kontextes zu bestimmen, um die Leistungsfähigkeit zu maximieren. Damit der Entwickler lernt, welche Aktion am besten ist, ist ein einfaches Belohnungsfeedback erforderlich, das als Reinforcement-Signal (Verstärkungssignal) bezeichnet wird.
Fazit: "Was ist Machine Learning?"
Machine Learning ermöglicht die Analyse von großen Datenmengen (Big Data). Während es im Allgemeinen schnellere und genauere Ergebnisse liefert, um profitable Chancen oder gefährliche Risiken zu identifizieren, kann es zusätzliche Zeit und Ressourcen erfordern, um die Modelle richtig zu trainieren.
Eine Kombination aus maschinellem Lernen in Verbindung mit anderen Kompetenzen der KI wird die Datenverarbeitung von Big Data in Zukunft noch effektiver machen.
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