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Was ist maschinelles Lernen?

Mithilfe von maschinellem Lernen können Unternehmen Daten dazu nutzen, das System anhand von Algorithmen für maschinelles Lernen das Problem lösen zu lassen und dabei mit der Zeit immer besser zu werden.

Unternehmen werden heutzutage mit Daten bombardiert. Um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, müssen sie diese erst einmal verstehen. Aufgrund ihrer Menge und Komplexität ist die Analyse von Daten mit herkömmlichen Tools jedoch schwierig. Analysemodelle zu erstellen, zu testen und bereitzustellen, um Muster und Erkenntnisse in den Daten zu finden, kosten die Mitarbeiter sehr viel Zeit. Nach der Bereitstellung müssen diese Modelle auch überwacht und fortlaufend an die Marktsituation oder die Daten selbst angepasst werden. Maschinelles Lernen ist die Lösung.

Weitere Informationen zu maschinellem Lernen finden Sie unter AI Platform von Google Cloud.

Maschinelles Lernen definiert

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, mit der ein System mithilfe neuronaler Netzwerke und Deep Learning autonom lernen und sich verbessern kann, ohne dafür explizit programmiert zu werden. Dazu werden ihm große Datenmengen übertragen.

Maschinelles Lernen ermöglicht Computersystemen, sich fortlaufend anzupassen und zu verbessern, während sie "Erfahrung" sammeln. Je mehr Daten es dafür gibt, desto genauer sind die Ergebnisse.

Tatsächlich automatisiert das maschinelle Lernen das Erstellen statistischer Modelle. Das maschinelle Lernen von Python ist ein gutes Beispiel für maschinelles Lernen, da dabei aus Daten gelernt, Muster identifiziert und Entscheidungen mit minimalem menschlichem Eingreifen getroffen werden.

Welche Vorteile bietet maschinelles Lernen?

Ermöglicht Echtzeit-Entscheidungsfindung

Es kann schwierig sein, die richtigen Daten aus einem großen, komplexen Dataset zu extrahieren und dann Entscheidungen zu treffen. Mit Anwendungen für maschinelles Lernen können Unternehmen Daten in Echtzeit in verwertbare Informationen umwandeln.

Mit maschinellem Lernen können große Datenmengen geprüft und Muster und Trends ermittelt werden, die für Menschen vielleicht nicht sichtbar sind. Dies führt zur Entdeckung von Ideen und zu Entscheidungen, die die geschäftliche Wettbewerbsfähigkeit fördern können.

Wird im Laufe der Zeit verbessert

Da immer mehr Daten in die Algorithmen für maschinelles Lernen eingespeist werden, werden Systeme "erfahrener" und können effizienter und präziser werden. Die Ergebnisse können dazu verwendet werden, noch bessere Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen.

Automatische Anpassung

Selbst wenn ein ML-Algorithmus in die Produktion übergeht, können sich die Dinge ändern. Die Daten können sich ändern oder die Marktsituation kann sich ändern. Anwendungen für maschinelles Lernen ermöglichen die sofortige Anpassung an Änderungen, ohne dass der menschliche Eingriff erforderlich ist.

Fehler bei der Dateneingabe werden beseitigt

Fehler bei der Dateneingabe aufgrund der manuellen Codierung sind häufig und kostspielig. Wenn Sie beim Erstellen und Auffüllen von Analysemodellen maschinelles Lernen einsetzen, vermeiden Sie solche Fehler.

Erhöht die betriebliche Effizienz

Anwendungen für maschinelles Lernen können die operative Effizienz steigern, indem sie Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen und Fehler in Prozessen reduzieren. Dies lässt sich beispielsweise mithilfe von Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen erreichen.

Benötigen Sie maschinelles Lernen?

Modelle des maschinellen Lernens sind am besten geeignet, große Datenmengen zu analysieren, die für den Menschen zu groß oder zu komplex sind. Das zeigt sich vor allem, wenn komplizierte Probleme mit unstrukturierten Daten wie Text, Bildern oder Sprache zu lösen sind.

Maschinelles Lernen wird häufig in Verbindung mit anderen KI-Technologien eingesetzt und diskutiert. Allerdings sind sich diese Begriffe trotz Überschneidungen voneinander verschieden. 

  • Deep Learning und maschinelles Lernen: Beides sind Bereiche der künstlichen Intelligenz. Deep Learning ist jedoch ein Bereich des maschinellen Lernens, der von komplexerer mathematischer Programmierung abhängt.
  • Mustererkennung und maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen lernt aus Daten, während die Mustererkennung dafür programmiert wird, das Muster in Daten erkannt werden.
  • Maschinelles Lernen mit TensorFlow: TensorFlow ist eine End-to-End-Open-Source-Plattform, die sowohl Anfängern als auch Experten das Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen erleichtert.

Neuronale Netzwerke und Deep Learning: Neuronale Netzwerke imitieren die Art und Weise, wie das Gehirn funktioniert, und ermöglichen Computern, von Beobachtungsdaten zu lernen. Neuronale Netzwerke in Deep-Learning-Modellen werden unter anderem für die Bilderkennung, Spracherkennung und für Natural Language Processing verwendet.

Wofür wird maschinelles Lernen verwendet?

Hier sind einige Beispiele für maschinelles Lernen:

Robotic Process Automation (RPA)

RPA und maschinelles Lernen ermöglichen zusammen eine intelligente Automatisierung, die komplexe Aufgaben automatisieren kann, beispielsweise die Verarbeitung von Hypothekenanwendungen.

Verkaufsoptimierung

Mit Kundendaten können Algorithmen des maschinellen Lernens für die Sentimentanalyse für Kunden, für Analysen von Umsatzprognosen und für Vorhersagen zur Kundenabwanderung trainiert werden.

Kundenservice

Beispiele für maschinelles Lernen umfassen Chatbots und automatisierte virtuelle Assistenten, um Aufgaben des Routine-Kundenservices zu automatisieren und die Problemlösung zu beschleunigen.

Sicherheit

Durch maschinelles Lernen können Unternehmen ihre Bedrohungsanalysefunktionen weiter verbessern und besser auf Cyberangriffe, Hacker und Malware reagieren.

Digitales Marketing

Mit maschinellem Lernen können Werbetreibende neue Kunden identifizieren und den richtigen Personen zur richtigen Zeit die passenden Marketingmaterialien zur Verfügung stellen.

Betrugsprävention

Maschinelles Lernen hilft Kreditkartenunternehmen und Banken, riesige Mengen von Transaktionsdaten zu prüfen, um verdächtige Aktivitäten in Echtzeit zu erkennen.

Google bietet eine Reihe innovativer Produkte für maschinelles Lernen sowie Lösungen und Dienste auf einer vertrauenswürdigen Cloud-Plattform an, mit der Unternehmen ganz einfach Algorithmen und Modelle für maschinelles Lernen entwickeln und implementieren können. 

Mit Produkten wie AI Hub, AI Platform und KI-Bausteinen können Unternehmen alle Daten, die sie erstellen, erfassen oder anderweitig ermitteln, unabhängig davon, in welchem Format sie vorliegen, für fundiertere Geschäftsentscheidungen nutzen.