Was ist Machine Learning
Machine Learning ist ein Teil der künstlichen Intelligenz. Mithilfe von Machine Learning sind IT-Systeme in der Lage, Muster und Regelmäßigkeiten zu erkennen. Auf Basis vorhandener Datenbanken und Algorithmen erkennen sie dies und können Lösungen entwickeln. Tatsächlich generiert man künstliches Wissen aus Erfahrung. Denn aus Daten gewonnener Erkenntnisse kann man verallgemeinern und diese zur Lösung von neuen Problemen anwenden. Oder man kann sie zur Analyse bisher unbekannter Daten verwenden. Damit die Software selbstständig lernt und eine Lösung findet, ist zuvor ein menschliches Eingreifen erforderlich. Beispielsweise muss man dem System zunächst Daten und Algorithmen zum Thema Lernen zur Verfügung stellen. Außerdem muss man Regeln für die Analyse von Datenbanken und das Erkennen von Mustern aufstellen. Wenn die Informationen vorhanden und Regeln definiert sind, können die Systeme verschiedene Aufgaben erfüllen. Dazu gehört es bedeutsame Daten zu finden, extrahieren und zusammenfassen. Oder auch das man Vorhersagen auf Basis der analysierten Daten treffen kann.
Sie können aber auch die Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Ereignisse berechnen und sich an Veränderungen eigenständig anpassen. Zusätzlich können Sie Prozesse auf Basis erkannter Modelle optimieren. Michael C. Reiserer unterstützt ihr Unternehmen bei der Digitalisierung, um ihr Unternehmen zum Wachstum zu verhelfen. Vom Standort München aus unterstützt er als Investor, Speaker und Interim Manager. Für weitere Informationen nehmen Sie Kontakt auf zu Michael C. Reiserer.
Die verschiedenen Arten des Machine Learnings
Algorithmen spielen beim Machine Learning eine zentrale Rolle. Sie sind für das Erkennen von Mustern und das Generieren von Lösungen zuständig. Zudem kann man sie in verschiedene Lernkategorien einteilen. Dazu gehört überwachtes, unüberwachtes, halbüberwachtes, bestärkendes und aktives Lernen. Beim überwachten Lernen muss man Beispielmodelle vordefinieren und spezifizieren, um Informationen mit diesem abzugleichen. Dagegen ist beim unüberwachten Lernen der Modellsatz automatisch basierend auf unabhängig identifizierten Mustern gebildet. Dabei ist halbüberwachtes Lernen eine Mischung aus diesen beiden Ansätzen. Es basiert auf Belohnungen und Strafen. Diese Interaktion teilt dem Algorithmus mit, wie er auf verschiedene Situationen reagieren soll. Dieser Lernstil ist dem menschlichen Lernen sehr ähnlich. Aktives Lernen gibt dem Algorithmus die Möglichkeit, für bestimmte Eingangsdaten die erstrebten Ergebnisse zu ermitteln. Um die Anzahl von Fragen zu minimieren, erfolgt zuvor eine Auswahl mit hoher Ergebnisrelevanz durch den Algorithmus. Abhängig vom jeweiligen System kann die Datenbasis offline oder online vorhanden sein.
Auch kann sie wiederholbar sein oder nur einmalig für das Machine Learning zur Verfügung stehen. Ein weiteres Unterscheidungsmerkmal ist das gleichzeitige Vorhandensein der Ein- und Ausgabe-Paare oder deren zeitlich versetzte Entwicklung. Dabei spricht man auch vom Batch-Lernen oder dem sequenziellen Lernen. Michael C. Reiserer berät und unterstützt seit Jahren erfolgreich Start-ups in München und Umgebung. Er ist dabei in den Führungsebenen von Unternehmen des gehobenen Mittelstands und etablierten Konzernen tätig. Von Standort München aus agiert er dabei vor allem der deutschsprachige Raum.
Anwendung vom Machine Learning
Das Machine Learning hat eine große Auswahl an Anwendungsmöglichkeiten. Im Internetumfeld kommt es für verschiedene Funktionen zum Einsatz. Dazu gehört beispielsweise eigenständiges Erkennen von Spam-Mails und Entwicklung geeigneter Spam-Filter. Aber auch für die Sprach- und Texterkennung für digitale Assistenten kann man Machine Learning verwenden. Oder auch für die Bestimmung der Relevanz von Webseiten für Suchbegriffe. Sowie das erkennen und unterscheiden der Internetaktivität von echten Personen und Bots. Weitere Anwendungsgebiete des maschinellen Lernens sind Bild- und Gesichtserkennung, automatische Empfehlungsdienste und die automatische Erkennung von Kreditkartenbetrug. Auch die Entwicklung im Bereich der Big-Data-Technologie hat dem maschinellen Lernen einen enormen Schub gegeben. Da beim maschinellen Lernen große Datenmengen anfallen, welche man verarbeiten muss, bilden Big-Data-Systeme die ideale Grundlage dafür. Mithilfe von Big Data lassen sich sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten schnell analysieren. Sowie mit geringem Hardwareaufwand lernenden Algorithmen zur Verfügung stellen.
Für maschinelles Lernen setzt man verteilte Rechnerstrukturen und besonders schnell arbeitende Datenbanksysteme ein. Auch künstliche neuronale Netze, die nach Vorbildern des menschlichen Gehirns arbeiten, kommen zum Einsatz. Sie möchten mehr zum Thema erfahren? Dann kontaktieren Sie Michael C. Reiserer aus München.