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Machine Learning, oder maschinelles Lernen, hat das Potenzial, nahezu all unsere Lebensbereiche zu revolutionieren. Klingt beängstigend? Sicherlich nutzen Sie die Vorteile von Machine Learning bereits seit einiger Zeit auch unbewusst.
In diesem Blogartikel klären wir, was Machine Learning eigentlich ist, wo die Technologie bereits eingesetzt wird und welche Herausforderungen in Zukunft gemeistert werden müssen.
Unter Machine Learning (kurz ML, dt. Maschinelles Lernen) versteht man eine Technik, bei der Computer mithilfe von Algorithmen aus strukturierten Daten lernen und Muster erkennen. Hierdurch sind die Computer in der Lage, Entscheidungen zu treffen, Vorhersagen zu machen und Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliches Wissen erfordern, wie beispielsweise die Bilderkennung. So kann der Computer lernen, wie verschiedene Daten einer Art einzuordnen sind.
Nach der Trainingsphase kann der Computer nun beispielsweise erkennen, ob ein gelbes oder ein blaues Auto auf einem Foto zu sehen ist und diese Fotos entsprechend sortieren.
Übrigens:ChatGPT und Co. basieren auch auf der Grundlage von Machine Learning. Die vorliegenden Trainingsdaten sorgen dafür, dass die KI von Tag zu Tag besser und menschlicher wird.
Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning – Buzzwords, mit denen wir mittlerweile fast täglich in Kontakt kommen. Doch wie unterscheiden sich die Begriffe? Wir bringen Licht ins Dunkel.
Abbildung 1: Einordnung Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning
Die obenstehende Grafik verdeutlicht, wie Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning zusammenhängen. Letztere sind beide Teilgebiete der Künstlichen Intelligenz und werden fälschlicherweise oft gleichgesetzt. Doch es bestehen Unterschiede:
Wie bereits erwähnt, benötigen Machine-Learning-Systeme strukturierte Daten, um zu lernen und hilfreich für den Menschen sein zu können. Deep-Learning-Systeme hingegen benötigen keine strukturierten Daten dafür. Eine Trainingsphase durch den Menschen ist bei Deep-Learning-Systemen nicht notwendig, sie lernen selbst. Allerdings orientieren sie sich am menschlichen Gehirn: Deep-Learning-Modelle arbeiten mit vielschichtigen neuronalen Netzen, die komplexe Algorithmen kombinieren und dem Gehirn des Menschen ähneln.
Ein weiterer Unterschied ist die Datenmenge: Machine-Learning-Systemen können bereits mit einer kleinen Datenbasis arbeiten, wohingegen für verlässliche Ergebnisse von Deep-Learning-Modellen eine sehr große Datenbasis vorliegen sollte.
Machine Learning wird bereits heute in zahlreichen Bereichen eingesetzt. Wir geben einen Überblick über die Anwendungsgebiete und verdeutlichen diese mit Beispielen:
Sprachverarbeitung: Das wohl bekannteste Einsatzgebiet von Machine Learning befindet sich in der Welt von Chatbots, virtuellen Assistenten und Co. Hier werden die Algorithmen verwendet, um natürliche Sprache zu verstehen und auf Benutzer-Anfragen zu antworten.
Finanzwesen: Banken und Kreditgeber verwenden den Machine-Learning-Algorithmus, um das Kreditrisiko von Kunden zu bewerten. Mit dessen Hilfe kann die Wahrscheinlichkeit eines Kreditausfalls anhand historischer Daten bewertet werden.
E-Commerce: Unternehmen wie Amazon nutzen Machine-Learning-Algorithmen, um Kunden basierend auf deren Kaufhistorie und Verhaltensdaten maßgeschneiderte Empfehlungen zu geben. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden Produkte entdecken und kaufen.
Verkehr: Unternehmen und Regierungsbehörden können mithilfe von Maschinellem Lernen Verkehrsdaten in Echtzeit analysieren und so Staus, Verzögerungen und optimale Lieferrouten vorhersagen. Dies ermöglicht eine effizientere Verkehrsplanung und -steuerung.
Bei aller Begeisterung und zahlreichen Einsatzmöglichkeiten des maschinellen Lernens gibt es auch einige Herausforderungen, die bei der Entwicklung und Implementierung maschineller Lernsysteme berücksichtigt werden müssen:
Daten: Alles steht und fällt mit der Qualität und Verfügbarkeit der Daten. Machine Learning Computer sind auf vorhandene Daten angewiesen und könne nur mit ihnen richtig funktionieren. Sind die Datenquellen und/oder -qualität schlecht, wird auch das Ergebnis des ML-Computers nicht überzeugen. Zudem ist die Vorverarbeitung der Daten mit erheblichem Aufwand verbunden. Womöglich müssen persönliche Daten unkenntlich gemacht werden, um Datenschutzrichtlinien einzuhalten. Das erfordert Zeit und Geld.
Ethik: Sind in den vorhandenen Daten ethisch bedenkliche Informationen enthalten, können diese durch Machine-Learning-Systeme womöglich verstärkt werden. Dies kann zu unfairen oder diskriminierenden Entscheidungen führen.
Ressourcen: Die unglaubliche Leistung eines Machine-Learning-Computers benötigt auch eine unglaubliche Rechenleistung. Um diese zu gewährleisten, müssen Unternehmen viel Energie aufwenden – ob das immer nachhaltig ist?
Overfitting und Underfitting: Modelle für maschinelles Lernen tendieren dazu, über- oder unterzupassen. Überanpassung (Overfitting) tritt auf, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu genau anpasst und sich diese schlecht auf neue, unbekannte Daten verallgemeinern lassen. Unteranpassung (Underfitting) tritt auf, wenn ein Modell zu einfach ist, um komplexe Muster in den Daten zu erkennen. Somit kann das volle Potenzial von ML-Systemen nicht ausgeschöpft werden. Die Herausforderung besteht darin, die richtige Balance zwischen diesen beiden Extremen zu finden.
Experten sind sich einig: Maschinelles Lernen revolutioniert die Art und Weise, wie wir mit Problemen umgehen und Lösungen finden. Maschinelles Lernen hat das Potenzial, unser Leben in vielerlei Hinsicht zu verbessern. Doch auch die Herausforderungen der Weiterentwicklung von Machine Learning dürfen nicht unterschätzt werden.
Es bleibt abzuwarten, wie sich unsere Zukunft mit Machine Learning entwickeln wird.
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Isabella Beyer ist Content Marketing Managerin bei Management Circle. Mit ihrer Leidenschaft für kreatives Schreiben ist sie für die Erstellung von hochwertigem Content für Fach- und Führungskräfte in Text- und Videoform zuständig und hat bereits zahlreiche Marketingkampagnen erfolgreich umgesetzt.
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