Was ist Machine Learning?
Machine Learning ist eine Art künstlicher Intelligenz, die Datenanalysen ohne explizite Anweisungen durchführt. Die Technologie des Machine Learning kann große Mengen historischer Daten verarbeiten, Muster erkennen und neue Beziehungen zwischen bisher unbekannten Daten vorhersagen.Was ist Machine Learning?
Machine Learning ist eine Art künstlicher Intelligenz, die Datenanalysen ohne explizite Anweisungen durchführt. Die Technologie des Machine Learning kann große Mengen historischer Daten verarbeiten, Muster erkennen und neue Beziehungen zwischen bisher unbekannten Daten vorhersagen. Sie können Klassifizierungs- und Vorhersageaufgaben für Dokumente, Bilder, Zahlen und andere Datentypen durchführen.
Zum Beispiel könnte eine Finanzorganisation ein System für Machine Learning trainieren, um betrügerische und echte Transaktionen zu klassifizieren. Das System identifiziert Muster in bekannten Daten, um genau zu erraten oder vorherzusagen, ob eine neue Transaktion echt ist.
Vorteile von Machine Learning
Daten sind die entscheidende treibende Kraft hinter Geschäftsentscheidungen. Moderne Unternehmen erzeugen Daten aus Tausenden von Quellen, darunter intelligente Sensoren, Kundenportale, soziale Medien und Anwendungsprotokolle. Machine Learning automatisiert und optimiert den Prozess der Datenerfassung, -klassifizierung und -analyse. Unternehmen können ihr Wachstum fördern, neue Einnahmequellen erschließen und schwierige Probleme schneller lösen.
Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und künstlicher Intelligenz?
Die Begriffe Machine Learning und künstliche Intelligenz (KI) werden zwar synonym verwendet, sind aber nicht dasselbe. Machine Learning ist einer der vielen Bereiche der KI. Obwohl Machine Learning KI ist, können nicht alle KI-Aktivitäten als Machine Learning bezeichnet werden.
Künstliche Intelligenz ist ein Sammelbegriff für verschiedene Strategien und Techniken, die dazu dienen, Maschinen menschenähnlicher zu machen. KI umfasst alles von intelligenten Assistenten wie Alexa, Chatbots und Bildgeneratoren bis hin zu Roboterstaubsaugern und selbstfahrenden Autos.
Im Gegensatz dazu führen Machine-Learning-Modelle spezifischere Aufgaben der Datenanalyse durch, etwa die Klassifizierung von Dokumenten, die Kennzeichnung von Images oder die Vorhersage von Wartungsplänen für Fabrikanlagen. Die Technologie des Machine Learning basiert hauptsächlich auf Mathematik und Statistik, während andere Arten von KI komplexer sind.
Weitere Informationen zu Machine Learning im Vergleich zu künstliche Intelligenz
Anwendungsfälle von Machine Learning und Beispiele aus der Praxis
Werfen wir einen Blick auf die Anwendungen von Machine Learning in einigen wichtigen Branchen.
Fertigung
Machine Learning kann die prädiktive Wartung, die Qualitätskontrolle und innovative Forschung im Fertigungssektor unterstützen. Es hilft Unternehmen auch bei der Verbesserung von Logistiklösungen, einschließlich Anlagen-, Lieferketten- und Bestandsmanagement. Zum Beispiel nutzt der Fertigungsriese 3M Machine Learning, um Schleifpapier zu verbessern. Mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen können die Forscher von 3M analysieren, wie geringfügige Änderungen von Form, Größe und Ausrichtung die Abriebfestigkeit und Haltbarkeit verbessern. Diese Vorschläge fließen in den Herstellungsprozess ein.
Gesundheitswesen und Biowissenschaften
Durch die Verbreitung tragbarer Sensoren und Geräte werden wichtige Gesundheitsdaten generiert. Machine-Learning-Programme analysieren diese Informationen und unterstützen Ärzte bei der Diagnose und Behandlung in Echtzeit. Die Forscher im Bereich Machine Learning entwickeln Lösungen zur Erkennung von Krebstumoren und zur Diagnose von Augenkrankheiten, was sich erheblich auf die menschliche Gesundheit auswirkt. Zum Beispiel nutzt Cambia Health Solutions Machine Learning, um die Behandlung von Schwangeren zu automatisieren und anzupassen.
Finanzdienstleistungen
Machine-Learning-Projekte im Finanzbereich verbessern die Risikoanalytik und die Regulierung. Machine-Learning-Technologien ermöglichen es Investoren, durch die Analyse von Aktienmarktbewegungen, die Bewertung von Hedgefonds oder die Kalibrierung von Finanzportfolios neue Chancen zu erkennen. Darüber hinaus kann es helfen, risikoreiche Kreditkunden zu identifizieren und Anzeichen von Betrug zu verringern. Zum Beispiel nutzt NerdWallet, ein Unternehmen für persönliche Finanzen, Machine Learning, um Finanzprodukte wie Kreditkarten, Bankgeschäfte und Darlehen zu vergleichen.
Einzelhandel
Der Einzelhandel kann Machine Learning nutzen, um seinen Kundenservice, die Lagerverwaltung, das Upselling und das kanalübergreifende Marketing zu verbessern. Zum Beispiel konnte Amazon Fulfillment (AFT) die Infrastrukturkosten um 40 Prozent senken, indem mithilfe eines Machine-Learning-Modells falsch gelagerte Bestände identifiziert wurden. So kann das Unternehmen Amazons Versprechen einhalten, dass ein Artikel für die Kunden sofort verfügbar ist und pünktlich ankommt, obwohl sie jährlich Millionen von Sendungen weltweit bearbeiten.
Medien und Unterhaltung
Unterhaltungsunternehmen setzen auf Machine Learning, um ihre Zielgruppen besser zu verstehen und fesselnde und personalisierte Inhalte on demand bereitzustellen. Machine-Learning-Algorithmen werden eingesetzt, um die Gestaltung von Trailern und anderen Werbemitteln zu unterstützen, Verbrauchern personalisierte Inhaltsempfehlungen zu geben und auch die Produktion zu optimieren.
Zum Beispiel nutzt Disney Machine Learning, um seine Medienbibliothek zu archivieren. Machine-Learning-Tools kennzeichnen, beschreiben und sortieren Medieninhalte automatisch, sodass Autoren und Animatoren von Disney schnell nach Disney-Figuren suchen und sich mit ihnen vertraut machen können.
Wie funktioniert Machine Learning?
Die Kernidee hinter Machine Learning ist eine bestehende mathematische Beziehung zwischen einer beliebigen Kombination von Eingabe- und Ausgabedaten. Das Machine Learning-Modell kennt diese Beziehung nicht im Voraus, kann sie aber erraten, wenn genügend Beispiele von Eingabe-Ausgabe-Datensätzen vorhanden sind. Das bedeutet, dass jeder Machine-Learning-Algorithmus auf einer modifizierbaren mathematischen Funktion basiert. Das zugrunde liegende Prinzip lässt sich wie folgt verstehen: Wir „trainieren“ den Algorithmus, indem wir ihm die folgenden Input/Output (i,o)-Kombinationen geben – (2,10), (5,19) und (9,31). Der Algorithmus berechnet die Beziehung zwischen Input und Output wie folgt: o=3*i+4. Dann geben wir ihm den Input 7 und bitten ihn, den Output vorherzusagen. Es kann automatisch die Ausgabe als 25 ermitteln. Während es sich hierbei um ein grundlegendes Verständnis handelt, konzentriert sich Machine Learning auf das Prinzip, dass Computersysteme alle komplexen Datenpunkte mathematisch verknüpfen können, solange sie über genügend Daten und Rechenleistung zur Verarbeitung verfügen. Somit steht die Genauigkeit der Ausgabe in direktem Zusammenhang mit der Größe der Eingabe.
Sind Machine-Learning-Modelle deterministisch?
Wenn das Ergebnis eines Systems vorhersehbar ist, dann wird es als deterministisch bezeichnet. Die meisten Softwareanwendungen reagieren vorhersehbar auf die Aktionen des Benutzers, so dass man sagen kann: „Wenn der Benutzer dies tut, bekommt er das.“ Machine-Learning-Algorithmen hingegen lernen durch Beobachtung und Erfahrung. Daher sind sie von Natur aus probabilistisch, d. h. wahrscheinlichkeitsbasiert. Die Aussage ändert sich nun in: „Wenn der Benutzer dies tut, besteht eine Wahrscheinlichkeit von X %, dass dies geschieht.“
Im Machine Learning ist der Determinismus eine Strategie, die bei der Anwendung der oben beschriebenen Lernmethoden eingesetzt wird. Jede der überwachten, unüberwachten und anderen Trainingsmethoden kann je nach den gewünschten Ergebnissen des Unternehmens deterministisch gestaltet werden. Die Fragestellung, der Datenabruf, die Struktur und die Speicherentscheidungen bestimmen, ob eine deterministische oder nicht-deterministische Strategie angewendet wird.
Deterministischer vs. probabilistischer Ansatz
Der deterministische Ansatz konzentriert sich auf Genauigkeit und Menge der erfassten Daten, sodass der Effizienz Vorrang vor der Unsicherheit eingeräumt wird. Andererseits ist der nicht-deterministische (oder probabilistische) Prozess darauf ausgelegt, den Zufallsfaktor zu bewältigen. In Machine-Learning-Algorithmen sind Tools integriert, die dabei helfen, Unsicherheiten während des Lernens und der Beobachtung zu quantifizieren, zu identifizieren und zu messen.
Machine-Learning-Training für Anfänger
Machine Learning erfordert ein solides Fundament in Mathematik, Statistik, Programmierung und Datentechnologien. Wer sich im Bereich Machine Learning weiterentwickeln möchte, sollte einen Master-Abschluss in Künstlicher Intelligenz oder Datenwissenschaft in Betracht ziehen. Diese Programme befassen sich in der Regel eingehend mit Themen wie neuronalen Netzwerken, natürlicher Sprachverarbeitung und Computer Vision.
Die formalisierte schulische Ausbildung ist jedoch nicht der einzige Weg. Sie können Online-Kurse verwenden, um in Ihrem eigenen Tempo zu lernen und bestimmte Fähigkeiten zu erlernen. Die Schulung zum Thema Machine Learning auf AWS umfasst Zertifizierungen von AWS-Experten zu Themen wie:
Wie können Sie Machine Learning in Ihrem Unternehmen implementieren?
Der Einstieg in das Machine Learning erfordert die Implementierung des Lebenszyklus des Machine Learning. Er umfasst die folgenden Phasen.
Unternehmensziel
Ein Unternehmen, das Machine Learning in Betracht zieht, sollte zunächst die Probleme identifizieren, die es lösen möchte. Ermitteln Sie den geschäftlichen Nutzen, den Sie durch den Einsatz von Machine Learning bei der Problemlösung erzielen. Können Sie den Geschäftswert anhand spezifischer Erfolgskriterien für Geschäftsziele messen? Ein zielorientierter Ansatz hilft Ihnen, Ausgaben zu rechtfertigen und wichtige Interessengruppen zu überzeugen.
Problemformulierung
Als nächstes sollten Sie das Unternehmensproblem als Machine-Learning-Problem formulieren. Identifizieren Sie, was überwacht wird und was vorhergesagt werden sollte. Ein wichtiger Schritt in dieser Phase ist die Festlegung, was vorhergesagt werden soll und wie die damit verbundenen Leistungs- und Fehlermetriken optimiert werden können.
Datenverarbeitung
Bei der Datenverarbeitung werden Daten mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen in ein brauchbares Format umgewandelt. Dazu gehört das Identifizieren, Erfassen und Vorverarbeiten von Daten sowie das Feature Engineering. Sie erstellen, transformieren, extrahieren und wählen Variablen für Machine Learning aus Ihren Daten.
Entwicklung und Bereitstellung von Modellen
Dies ist der Kernprozess des Trainings, der Optimierung und der Bewertung Ihres Modells, wie im vorherigen Abschnitt beschrieben. Dazu gehört die Einrichtung von MLOps. Machine Learning Operations (MLOps) sind eine Reihe von Praktiken, mit denen Workflows und Bereitstellungen für maschinelles Lernen (ML) automatisiert und vereinfacht werden. Sie vereinen die ML-Entwicklung mit der Bereitstellung und dem Betrieb. Sie erstellen beispielsweise eine CI/CD-Pipeline, die die Entwicklung, das Training und die Freigabe für Staging- und Produktionsumgebungen automatisiert.
Überwachung
Ein Modell-Überwachungssystem stellt durch frühzeitige Erkennung und Schadensbegrenzung sicher, dass Ihr Modell das gewünschte Leistungsniveau beibehält. Dazu gehört auch das Erfassen von Benutzer-Feedback, um das Modell zu warten und zu verbessern, damit es im Laufe der Zeit aktuell bleibt.
Was sind die Herausforderungen bei der Implementierung von Machine Learning?
Sehen Sie sich die Herausforderungen bei der Implementierung von Machine Learning an
Wie kann Machine Learning von Amazon helfen?
AWS gibt jedem Entwickler, Datenwissenschaftler und Geschäftsanwender Machine Learning an die Hand. Machine-Learning-Services von AWS bieten eine leistungsstarke, kostengünstige und skalierbare Infrastruktur, um Unternehmensanforderungen gerecht zu werden.