Machine Learning

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Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Durch das Erkennen von Mustern in vorliegenden Datenbeständen sind IT-Systeme in der Lage, eigenständig Lösungen für Probleme zu finden.

Jeder kennt es: Man macht eine positive oder negative Erfahrung, zieht dadurch Rückschlüsse und beruht sich bei weiteren Entscheidungen aus diesen gewonnenen Erkenntnissen. Dasselbe Prinzip findet man beim maschinellen Lernen wieder. Dabei werden Datenbestände und Algorithmen von den IT-Systemen erkannt und entwickeln aus den Mustern und Gesetzmäßigkeiten Lösungen. Künstliches Wissen, aus künstlicher Erfahrung. Und wie auch beim Menschen, werden gewonnen Erkenntnisse verallgemeinert und für neue Problemlösungen oder für Analysen von bisher unbekannten Daten verwendet. Easy oder?

Anfangs ist es auf jeden Fall notwendig die Systeme mit den für das Lernen relevanten Daten und Algorithmen zu versorgen. Auch Regeln, wie der Datenbestand zu analysieren ist und welche Muster erkannt werden sollen, müssen anfangs definiert werden. Nach all dieser Vorarbeit profitieren Sie von folgenden Leisten:

  • Relevante Daten werden gefunden, extrahiert und zusammengefasst
  • Vorhersagen auf Basis der analysierten Daten werden getroffen
  • Wahrscheinlichkeiten für das Eintreten bestimmter Ereignisse werden berechnet
  • Eigenständige Anpassung an Entwicklungen
  • Prozesse werden auf Basis der erkannten Muster optimiert

Die verschiedenen Arten des Machine Learnings

Wir wissen jetzt, dass durch Algorithmen Muster erkannt werden und passende Lösungen generiert werden können. Diese Algorithmen lassen sich jedoch in verschiedene Lernkategorien unterteilen:

  • Überwachtes Lernen (Supervised Learning)
  • Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)
  • Teilüberwachtes Lernen (Semi-Supervised Learning)
  • Bestärkendes Lernen (Reinforced Learning)

In unserem nächsten Blogbeitrag erklären wir die Lernkategorien ausführlich und geben nennenswerte Beispiele aus der Praxis! Machine Learning hat ein sehr großes Spektrum an Anwendungsmöglichkeiten. Wenn wir uns unsere Homepage als Beispiel vorknüpfen, dann kann Machine Learning dabei helfen, selbständig Spam-Mails zu erkennen und geeignete Filter zu entwickeln. Auch die Relevanz von Webseiten für Suchbegriffe kann ein gut ausgereiftes IT-System bestimmen. Social-Media-Kanäle legen sehr viel Wert darauf, Internetaktivität von natürlichen Personen und Bots zu unterscheiden.

Durch die Entwicklung im Bereich der Big-Data-Technik hat das maschinelle Lernen einen enormen Schub erhalten. Denn mit ihren großen Datenmengen, bilden sie die ideale Basis. Machine Learning Algorithmen funktionieren nämlich besser, je mehr Eingabedaten existieren

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