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machine learning einfach erklärt

Was ist Machine Learning? Algorithmen, Methoden und Beispiele

Angeregt und inspiriert von neuronalen Prozessen im Gehirn, entstanden bereits vor einem halben Jahrhundert erste Ideen und Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz. Bereits frühzeitig hat sich das maschinelle Lernen daraus als Schlüsseltechnlogie herausgebildet. In Form von personalisierten Produktempfehlungen beim Online-Shopping, als Gesichtserkennung beim Entsperren unseres Smartphones oder Spamfilter für unsere E-Mail-Programme – durch die sprunghaft angestiegene Rechenkapazität und enorm großen Datenmengen prägt Machine Learning heute unseren Alltag und das Berufsleben. Wir erklären Dir, was sich hinter Machine Learning verbirgt und wie auch Dein Unternehmen mit diesem Innovationstreiber rasant Fahrt für die Zukunft aufnehmen kann.

Was bedeutet Machine Learning?

Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und versetzt technische Systeme wie Computer in die Lage, automatisch aus Erfahrungen zu lernen und sich nach und nach zu verbessern. Je mehr Datenpunkte hinzukommen und je öfter gelernt wird, desto besser werden die Modelle.

Die Grundlage für diese automatischen Lernprozesse bilden ausgefeilte Algorithmen. Darunter kann man sich eine Art Bauanleitung als Abfolge von Schritten und Regeln vorstellen, mithilfe derer ein Problem gelöst wird. Diese Algorithmen werden auf vorhandene Datensets angewendet und erkennen selbstständig Muster und Gesetzmäßigkeiten, um im Anschluss passende Lösungsansätze abzuleiten. Die gewonnenen Erkenntnisse lassen sich verallgemeinern und können dann auch auf neue, unbekannte Datensets angewendet werden, um beispielsweise Vorhersagen zu treffen.

Die Modelle des Machine Learnings generieren also Wissen auf Basis von bereits gemachten Erfahrungen. Diese Eigenschaft bietet enormes Potenzial und unterscheidet maschinelles Lernen von der traditionellen Programmierung. Dort werden die Regeln, nach denen Algorithmen Lösungen für Probleme generieren, vom Menschen per Hand programmiert und angewendet. Im Zuge der Digitalisierung und im Zeitalter von Big Data ist die Menge an produzierten Daten allerdings viel zu groß, um für jede Problemstellung händisch geeignete Algorithmen zu entwickeln. Daher setzen immer mehr Unternehmen “lernende Maschinen” ein, um effizienter und kreativer zu arbeiten.  

Bild 1: Von Daten zu Vorhersagen: Die Funktionsweise von Machine Learning

Welche Arten des Machine Learnings gibt es?

Um verschiedenste Problemstellungen mit Machine Learning zu lösen, haben sich unterschiedliche Arten des selbstständigen Lernens herausgebildet. Es werden grundlegend drei Arten unterschiedenen:

  • Supervised Learning
  • Unsupervised Learning
  • Reinforcement Learning

Supervised Learning, auch überwachtes Lernen genannt, nutzt bereits bekannte Daten mit im Vorfeld definierten Beispielmodellen. Diese Daten werden zunächst durch den Menschen, entsprechend einer bekannten Logik mit der Lösung beschriftet, bevor sie in die Machine-Learning-Modelle eingespeist werden. Der Algorithmus lernt anschließend anhand eines Trainingsdatensatzes, Muster und Zusammenhänge zu erkennen und erhält ein Grundwissen, wie er bei neuen Eingaben entscheiden sollte. Je besser die Qualität der Trainingsdaten ist, desto zuverlässiger kann der Algorithmus die richtige Antwort liefern. Supervised Learning wird in der Praxis für Klassifikationen oder Regressionen angewendet. Auf diese Weise können beispielsweise Kunden auf Grundlage ihres Kaufverhaltens bestimmten Käufergruppen zugeordnet oder der Stromverbrauch eines Haushaltes mit Hilfe von Vergangenheitsdaten vorhergesagt werden.

Unsupervised Learning, auch unüberwachtes Lernen genannt, bekommt im Gegensatz zum Supervised Learning keine bereits beschrifteten Lösungen. Hier ist es die Aufgabe des Algorithmus, selbstständig Strukturen innerhalb Daten anhand ihrer Werte zu erkennen, zu strukturieren und zu differenzieren. Damit können automatisch interessante oder versteckte Gruppen und Muster erkannt werden, welche dem Menschen verborgen geblieben wären. Allerdings müssen die gefundenen Gruppen im Nachhinein durch den Menschen eingeordnet und bewertet werden, denn der Algorithmus liefert keine Begründung, warum er auf diese Weise gruppiert hat. Angewendet wird Unsupervised Learning beispielsweise in der Spracherkennung zur Ableitung von Sprachgewohnheiten für Assistenzsysteme wie Siri oder Alexa. Außerdem können zum Beispiel Funktionsprobleme bei Maschinen durch unüberwachte Verfahren zur Erkennung von Anomalien oder durch vorausschauende Wartung behoben werden.

Reinforcement Learning, auch bestärkendes Lernen genannt, bildet eine besondere Form des maschinellen Lernens. Der Algorithmus interagiert mit seiner Umwelt und lernt durch Versuch und Irrtum. Er bekommt allerdings nicht gezeigt, welche Aktion oder Handlung in welcher Situation richtig ist. Dafür werden ein Belohnungssystem und eine Kostenfunktion festgelegt, die verschiedene Aktionen entweder mit zusätzlichen Punkten bestärken oder mit dem Abziehen von Punkten bestrafen. Der Algorithmus muss nun selbstständig eine Strategie zur Lösung des Problems erlernen, indem er die Punktzahl maximiert und so das beste Ergebnis liefert. Reinforcement Learning wird in der Praxis beispielsweise bei Einparkassistenzen angewendet, die Objekte in der Umwelt erkennen und darauf abgestimmt den optimalen Weg zum Einparken anzeigen. Andere Anwendungen bilden verschiedene Optimierungsprobleme beispielsweise in der Logistik oder Energiewirtschaft ab. 

Bild 2: Arten und Einsatzgebiete des Machine Learnings

Welche Einsatzbereiche für Machine Learning gibt es?

Bereits in vielen Bereichen unseres Lebens bestimmt Machine Learning unseren Alltag, auch wenn wir es oftmals nicht direkt merken. Ob beim Navigieren durch die Stadt, beim Ausführen immer gleicher Tätigkeiten, die dennoch stets neue Entscheidungen erfordern oder bei der Optimierung komplexer automatisierter Prozesse in der Industrie. Die Anwendungsmöglichkeiten von Machine Learning sind vielfältig.

Im Bereich des autonomen Fahrens und der Mobilität der Zukunft bilden die aus Sensoren, wie Radaren oder Kameras, gesammelten Daten eine umfangreiche Datenbasis. Machine-Learning-Algorithmen erfüllen in diesem Zusammenhang verschiedene Aufgaben. Beispielsweise müssen autonom fahrende Autos Objekte in der Umgebung erkennen und identifizieren, um dann vorherzusagen, ob und in welche Richtung sich diese Objekte in den nächsten Sekunden bewegen werden.

Auch im Bereich der Medizin werden täglich durch Bluttests, Röntgenaufnahmen oder ärztlichen Berichten Unmengen an Daten produziert. Mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen können Ähnlichkeitsanalysen von Patientendaten dabei unterstützen, Muster und Zusammenhänge in Krankheitsverläufen zu erkennen. Außerdem sind Algorithmen mittlerweile sogar in der Lage, basierend auf bildgebenden Verfahren, Vorstufen von Krebszellen zu erkennen und somit die Qualität der Früherkennung zu verbessern.

Ein weiteres Anwendungsgebiet bildet das Marketing und die individualisierte Kundenkommunikation. Das Kaufverhalten von Kunden liefert neben geographischen oder zeitbezogenen Daten auch Informationen zu Präferenzen und Vorlieben. Basierend darauf können Verhaltensmuster gefunden und Zielgruppen segmentiert werden. Machine-Learning-Algorithmen helfen darüber hinaus die personalisierte Kundenkommunikation zum richtigen Zeitpunkt zu optimieren. Durch individuelle und auf die Kunden abgestimmte Produkte und Maßnahmen, kann die Loyalität und Kundenzufriedenheit einfach gesteigert werden.

Möchtest nun auch Du das Entwickeln und Implementieren von Machine Learning Algorithmen lernen und Dein Team mit zukunftsrelevanten Fähigkeiten ausstatten? Melde Dich gerne und wir helfen Dir, die Potenziale des Maschinellen Lernens für Dich zu nutzen.

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Rebecca Marzahn

Rebecca Marzahn

Rebecca gehört bei StackFuel fast schon zum alten Eisen. Mehr als 2 Jahre ist sie jetzt an Bord und Assistentin für Marketing und Vertrieb. Wenn Sie nicht gerade Beiträge für Social Media oder den Blog schreibt, jongliert sie geschickt zwischen den beiden Abteilungen. Als echte Powerfrau ist sie nebenbei noch in den letzten Zügen ihres Masterstudiums. In ihrer Freizeit widmet sich Rebecca leidenschaftlich dem Hundesport und nimmt mit ihren beiden Hunden an Wettkämpfen teil.

Was ist Machine Learning? Algorithmen, Methoden und Beispiele

Durch die sprunghaft angestiegene Rechenkapazität und enorm großen Datenmengen prägt Machine Learning heute unseren Alltag und das Berufsleben. Wir erklären Dir, was sich hinter Machine Learning verbirgt und wie auch Dein Unternehmen mit diesem Innovationstreiber rasant Fahrt für die Zukunft aufnehmen kann.

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