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Wege, maschinelles Lernen in Ihrem Unternehmen zu nutzen
Die Meinung eines Schweizer IT Dienstleisters zum Thema 'was man mit maschinellem Lernen machen kann'
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Es wurde bereits erfolgreich in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, darunter Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und prädiktive Modellierung. Im Rahmen der prädiktiven Modellierung kann maschinelles Lernen verwendet werden, um Modelle zu erstellen, die das zukünftige Verhalten eines bestimmten Systems vorhersagen können. Diese Modelle können verwendet werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen, z.B. welche Produkte einem Kunden empfohlen werden sollen oder welche Werbung ihm angezeigt werden soll.
Hinweis:PolygonSoftware hat diesen Artikel mit Hilfe einer Künstlichen intelligenz geschrieben. Mehr erfahren
Über Machine Learning
Maschinelles Lernen ist ein Prozess, durch den ein Computersystem lernen kann, Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Es ist eine Art von künstlicher Intelligenz, die es einem Computer ermöglicht, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.
Mit Hilfe des maschinellen Lernens kann die Genauigkeit der von einem Computersystem gemachten Vorhersagen verbessert werden, und es können Vorhersagen über Ereignisse gemacht werden, die noch nicht eingetreten sind. Es kann auch verwendet werden, um die Genauigkeit von Vorhersagen zu verbessern, die von Menschen gemacht werden.
Das maschinelle Lernen kann die Genauigkeit der von einem Computersystem gemachten Vorhersagen auf verschiedene Weise verbessern. Zum Beispiel kann die Genauigkeit der Vorhersagen eines Computersystems verbessert werden, indem die Anzahl der Datenpunkte, die für die Vorhersagen verwendet werden, erhöht wird.
Maschinelles Lernen kann auch dazu verwendet werden, die Genauigkeit der von einem Computersystem gemachten Vorhersagen zu verbessern, indem ein ausgefeilterer Algorithmus verwendet wird. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen dazu verwendet werden, die Genauigkeit der von einem Computersystem getroffenen Vorhersagen zu verbessern, indem ein komplexerer Datensatz verwendet wird.
Maschinelles Lernen kann auch eingesetzt werden, um die Genauigkeit der von Menschen gemachten Vorhersagen auf verschiedene Weise zu verbessern. So kann maschinelles Lernen die Genauigkeit der von Menschen gemachten Vorhersagen verbessern, indem die Anzahl der Datenpunkte, die für die Vorhersagen verwendet werden, erhöht wird.
Maschinelles Lernen kann auch eingesetzt werden, um die Genauigkeit der von Menschen gemachten Vorhersagen zu verbessern, indem ein ausgefeilterer Algorithmus verwendet wird. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen die Genauigkeit der von Menschen gemachten Vorhersagen verbessern
Einsatzarten von Machine Learning
Zeitreihenanalyse
Eine Zeitreihe ist eine Folge von Datenpunkten, die in der Regel zu aufeinanderfolgenden Zeitpunkten gemessen werden. Die Zeitreihenanalyse ist der Prozess der Analyse dieser Abfolge, um Muster und Trends zu erkennen.
Maschinelles Lernen kann zur Durchführung von Zeitreihenanalysen verwendet werden. Ein Algorithmus für maschinelles Lernen könnte beispielsweise dazu verwendet werden, zukünftige Werte in einer Zeitreihe auf der Grundlage vergangener Werte vorherzusagen. Dies könnte zur Vorhersage von Dingen wie Aktienkursen, Verkaufszahlen oder Verkehrsmustern verwendet werden.
Einer der beliebtesten maschinellen Lernalgorithmen für die Zeitreihenanalyse ist der ARIMA-Algorithmus (Autoregressive Integrated Moving Average). Dieser Algorithmus verwendet historische Daten, um ein Modell zu erstellen, wie sich die Zeitreihe verhält. Dieses Modell kann dann zur Vorhersage zukünftiger Werte in der Sequenz verwendet werden.
Ein weiterer beliebter maschineller Lernalgorithmus für die Zeitreihenanalyse ist die Support Vector Machine (SVM). Dieser Algorithmus kann verwendet werden, um Muster in Zeitreihendaten zu erkennen. Er kann auch verwendet werden, um zukünftige Werte in einer Sequenz vorherzusagen.
Es gibt viele andere Algorithmen für maschinelles Lernen, die für die Zeitreihenanalyse verwendet werden können. Jeder Algorithmus hat seine eigenen Stärken und Schwächen. Es ist wichtig, den richtigen Algorithmus für die jeweilige Aufgabe zu wählen.
Verarbeitung natürlicher Sprache
NLP ist ein Teilgebiet der Informatik und der Linguistik, das sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlichen Sprachen sowie mit der Übersetzung von Texten in natürlicher Sprache in formale Darstellungen beschäftigt. NLP befasst sich auch mit der Fähigkeit von Computern, die menschliche Sprache zu verstehen und auf eine Weise zu reagieren, die für Menschen natürlich ist.
Spracherkennung
Eine der bekanntesten Anwendungen des maschinellen Lernens ist die Spracherkennung. Diese Technologie wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von sprachgesteuerten Assistenten wie Siri und Alexa bis hin zur automatischen Transkription von Meeting-Aufzeichnungen.
Das Grundprinzip der Spracherkennung besteht darin, eine Aufnahme von einer sprechenden Person zu nehmen und Algorithmen des maschinellen Lernens einzusetzen, um die einzelnen gesprochenen Wörter zu identifizieren. Dazu wird ein maschineller Lernalgorithmus mit einem großen Datensatz von Sprachaufnahmen trainiert. Der Algorithmus ist dann in der Lage, die einzelnen gesprochenen Wörter in einer neuen Aufnahme zu identifizieren, indem er sie mit dem Trainingsdatensatz vergleicht.
Einer der Vorteile der Spracherkennung ist, dass sie in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden kann, von Verbraucheranwendungen wie sprachgesteuerten Assistenten bis hin zu Unternehmensanwendungen wie der Transkription von Meeting-Aufzeichnungen. Die meisten Spracherkennungsanwendungen bieten eine einfache Benutzeroberfläche, über die der Benutzer Spracheingaben vornehmen kann.
Texterkennung: Bei der Texterkennung handelt es sich um eine ähnliche Technologie wie bei der Spracherkennung, mit dem Unterschied, dass sie zur Erkennung von Text und nicht von Sprache verwendet wird. Die Texterkennung wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von der optischen Zeichenerkennung (OCR) bis zur automatischen Übersetzung.
Das Grundprinzip der Texterkennung besteht darin, ein Bild eines Textes zu nehmen und Algorithmen des maschinellen Lernens einzusetzen, um die einzelnen Zeichen im Text zu identifizieren. Dazu wird ein maschineller Lernalgorithmus mit einem großen Datensatz von Textbildern trainiert. Der Algorithmus ist dann in der Lage, die einzelnen Zeichen in einem neuen Textbild zu identifizieren, indem er es mit dem Trainingsdatensatz vergleicht.
Objekterkennung
Eine der grundlegendsten Aufgaben des maschinellen Lernens ist die Objekterkennung: die Fähigkeit, ein Bild einer Person oder eines Objekts aufzunehmen und zu identifizieren, um was es sich handelt. Diese Aufgabe ist für Computer erstaunlich schwierig, denn sie erfordert ein Verständnis der dreidimensionalen Struktur der Welt. Mit Hilfe leistungsfähiger Algorithmen des maschinellen Lernens kann Computern jedoch beigebracht werden, Objekte mit einem hohen Maß an Genauigkeit zu erkennen.
Ein gängiger Ansatz zur Objekterkennung ist die Verwendung eines tiefen neuronalen Netzwerks. Dabei handelt es sich um eine Art von Algorithmus für maschinelles Lernen, der aus vielen Schichten besteht, von denen jede einen anderen Aspekt der Eingabedaten lernen soll. Wenn Sie ein tiefes neuronales Netzwerk trainieren, geben Sie ihm einen großen Datensatz mit Bildern von Objekten zusammen mit den entsprechenden Bezeichnungen (z.B. "Person", "Auto", usw.). Das Netzwerk lernt dann, diese Objekte zu erkennen, indem es Muster in den Daten identifiziert.
Sobald das Netzwerk trainiert ist, können Sie es verwenden, um Objekte in neuen Bildern zu erkennen. Geben Sie dem Netzwerk einfach ein Bild eines Objekts, und es wird die Bezeichnung für dieses Objekt ausgeben. Tiefe neuronale Netze können auch zur Lokalisierung verwendet werden, d.h. sie können die Position von Objekten in einem Bild identifizieren. Dies kann für Aufgaben wie die automatische Bildbeschriftung nützlich sein, bei der Sie eine Beschriftung erzeugen möchten, die den Inhalt eines Bildes beschreibt.
Bild-Klassifizierung
Maschinelles Lernen kann für die Bildklassifizierung verwendet werden, z. B. um zwischen verschiedenen Tier- oder Pflanzenarten zu unterscheiden. Das Bild wird in kleine Blöcke unterteilt, und ein Algorithmus für maschinelles Lernen wird verwendet, um die Merkmale jedes Blocks zu lernen. Der Algorithmus wird dann verwendet, um neue Bilder zu klassifizieren.
Mit diesem Ansatz lässt sich eine "intelligente" Kamera entwickeln, die zwischen verschiedenen Arten von Objekten unterscheiden kann. Die Kamera kann zur Identifizierung verwendet werden, z. B. um die Art einer Pflanze oder eines Tieres zu bestimmen.
Gesichtserkennung: Maschinelles Lernen kann auch für die Gesichtserkennung verwendet werden. Das Bild wird in kleine Blöcke unterteilt und ein Algorithmus für maschinelles Lernen wird verwendet, um die Merkmale jedes Blocks zu lernen. Der Algorithmus wird dann verwendet, um die Gesichter in neuen Bildern zu identifizieren.
Mit diesem Ansatz lässt sich eine "intelligente" Sicherheitskamera entwickeln, die die Gesichter von Personen erkennen kann, die nicht berechtigt sind, das Gebäude zu betreten.
Text-Klassifizierung
Maschinelles Lernen kann für die Textklassifizierung verwendet werden, d.h. für die automatische Zuweisung einer Kategorie zu einem Textstück. Dies kann für Aufgaben wie die Spam-Filterung, die Kategorisierung von Artikeln im Internet oder die automatische Verschlagwortung von Tweets verwendet werden.
Ein Ansatz zur Textklassifizierung besteht darin, mit Hilfe eines Algorithmus für maschinelles Lernen ein Modell zu erlernen, das zur Vorhersage der Kategorie eines Textes verwendet werden kann. Dieses Modell kann mit einem Datensatz von Texten trainiert werden, die manuell kategorisiert wurden.
Ein anderer Ansatz ist die Verwendung einer Technik namens Deep Learning. Deep Learning ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem ein neuronales Netzwerk verwendet wird, um ein Modell zu erlernen, das zur Vorhersage der Kategorie eines Textes verwendet werden kann. Mit Deep Learning kann ein Modell erlernt werden, das genauer ist als ein Modell, das mit einem herkömmlichen maschinellen Lernalgorithmus erlernt werden kann.
Arten von Machine Learning
Überwachtes Lernen (Supervised Learning)
Beim überwachten Lernen wird der Computer anhand einer Reihe von Beispieldaten "trainiert", so dass er lernen kann, Muster in neuen Daten zu erkennen. Der Computer erhält eine Reihe von Eingabedaten (x) und die entsprechende gewünschte Ausgabe (y). Er verwendet dann einen mathematischen Algorithmus, um eine Funktion zu finden, die die gewünschten Ausgabewerte anhand der Eingabedaten am besten vorhersagt.
Nehmen wir zum Beispiel an, Sie möchten einem Computer beibringen, verschiedene Blumenarten zu erkennen. Sie würden dem Computer zunächst eine Reihe von Bildern von Blumen zusammen mit dem richtigen Namen der Blume zur Verfügung stellen. Der Computer würde dann einen mathematischen Algorithmus verwenden, um eine Funktion zu finden, die den richtigen Namen einer Blume anhand eines Bildes dieser Blume am besten vorhersagt.
Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)
Hier wird der Computer sich selbst überlassen und lernt aus den Daten, ohne Hilfe oder Anweisungen von Menschen. Es ist ein bisschen so, als würde man ihn in einem Raum voller Spielzeug zurücklassen und ihm sagen, dass er spielen soll. Der Computer analysiert die Daten, die er erhält, und versucht, Muster und Beziehungen zwischen ihnen zu finden. Diese Muster nutzt er dann, um Vorhersagen über zukünftige Daten zu treffen.
Verstärkungslernen (Re-Inforcment Learning)
Algorithmen für das maschinelle Lernen können für das Verstärkungslernen (Reinforcement Learning, RL) verwendet werden. Dabei handelt es sich um eine Art von Lernalgorithmus, mit dem Maschinen durch einen Prozess von Versuch und Irrtum lernen, wie sie ein Ziel oder eine Aufgabe erreichen können. Beim Verstärkungslernen erhält die Maschine nach jedem Versuch eine Rückmeldung und lernt so, welche Aktionen zum gewünschten Ergebnis führen. RL-Algorithmen können verwendet werden, um zu lernen, wie man Probleme löst, Roboter steuert und sogar Spiele spielt.
Semi-überwachtes Lernen
Einer der großen Vorteile des maschinellen Lernens ist, dass man damit lernen kann, wie man etwas macht, auch wenn nur sehr wenige Daten zur Verfügung stehen. Dies wird "halb-überwachtes Lernen" genannt. Nehmen wir zum Beispiel an, Sie möchten lernen, wie man Bilder von Katzen erkennt. Sie könnten viele Bilder von Katzen sammeln und damit einen Algorithmus für maschinelles Lernen trainieren. Sie könnten den Algorithmus aber auch verwenden, um Bilder von Katzen zu erkennen, selbst wenn Sie nur ein paar Bilder von Katzen haben. Der Algorithmus würde dies tun, indem er die Bilder von Katzen, die Sie haben, sowie alle anderen Bilder in der Welt verwendet, um sie zu "lehren". Er würde dann sein Wissen über die verschiedenen Arten von Bildern nutzen, um zu erraten, welche Bilder Katzen sind. Dies ist eine sehr leistungsfähige Technik, die für alle möglichen Aufgaben eingesetzt werden kann, z. B. zum Erkennen von Objekten in Bildern oder Videos oder zum Verstehen von Texten.
Tiefes Lernen (Deep Learning)
Maschinelles Lernen ist ein Bereich der Informatik und der künstlichen Intelligenz, der sich mit dem Entwurf und der Entwicklung von Algorithmen beschäftigt, die aus Daten lernen können, ohne explizit programmiert zu werden.
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netze auf hierarchische Weise lernen, ähnlich wie das Gehirn lernt. Deep Learning-Netzwerke können darauf trainiert werden, Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.
Deep Learning-Netzwerke haben sich bei Aufgaben wie der Bilderkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und der maschinellen Übersetzung als sehr effektiv erwiesen.
Convolutional Neural Networks
Algorithmen für maschinelles Lernen werden oft in überwachte und nicht überwachte Algorithmen unterteilt. Faltungsneuronale Netze (Convolutional Neural Networks, CNNs) sind eine Art von neuronalen Netzen, die sich besonders gut für überwachte Lernaufgaben, wie z.B. Bilderkennung, eignen. CNNs bestehen aus einer Reihe von Schichten, von denen jede aus einer Anzahl von Neuronen besteht. Die erste Schicht eines CNN ist in der Regel eine Faltungsschicht, die für die Extraktion von Merkmalen aus den Eingabedaten verantwortlich ist. Nachfolgende Schichten bestehen in der Regel aus Gleichrichterneuronen, die dafür verantwortlich sind, die Komplexität der Merkmale, die von der vorherigen Schicht extrahiert wurden, zu erhöhen.
CNNs eignen sich besonders gut für Bilderkennungsaufgaben, da sie in der Lage sind, die Merkmale zu lernen, die für die Erkennung von Objekten in Bildern wichtig sind. Ein CNN kann zum Beispiel lernen, die Kanten und Ecken von Objekten in Bildern sowie die Textur dieser Objekte zu erkennen. Diese Informationen können verwendet werden, um Objekte in Bildern mit einem hohen Maß an Genauigkeit zu identifizieren.
Rekurrente neuronale Netzwerke (Recurrent Neural Networks)
Ein rekurrentes neuronales Netzwerk (RNN) ist ein neuronales Netzwerk mit Rückkopplungsschleifen, die es ihm ermöglichen, sich Informationen zu merken. Dadurch eignen sie sich gut für Aufgaben wie die Sprachverarbeitung, wo sie die Struktur der Sprache im Laufe der Zeit lernen können.
RNNs bestehen aus einer Reihe miteinander verbundener Neuronen, von denen jedes als "Zustand" betrachtet werden kann. Das Netzwerk kann Informationen zwischen diesen Zuständen weitergeben, so dass es sich Dinge im Laufe der Zeit merken kann. Dadurch eignen sie sich gut für Aufgaben wie die Sprachverarbeitung, bei der sich die Struktur der Sprache im Laufe der Zeit ändert.
RNNs eignen sich auch gut für Aufgaben wie Vorhersage und Klassifizierung, bei denen die Eingabedaten im Laufe der Zeit variieren können.