Maschinelles Lernen Ratgeber
Als Teilbereich der künstlichen Intelligenz gehört maschinelles Lernen für Wissenschaftler und Unternehmen unabdingbar zur Digitalisierung dazu. Die Möglichkeit, aus Datensätzen zu lernen und neue Erkenntnisse abzuleiten, eröffnet Chancen, Vorhersagen zu treffen. Das verändert die Art, wie wir künstliche Intelligenz nutzen, grundlegend. Schon heute ist maschinelles Lernen aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken.
Inhaltsverzeichnis
„Maschinelles Lernen ist nur eine Teilmenge von Künstliche Intelligenz, aber sie ist die wichtigste, denn sie ermöglicht es Computern, aus Daten zu lernen ohne explizit programmiert zu werden.“
– Geoffrey Hinton
Definition maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen oder Machine Learning stellt einen wichtigen Teil der künstlichen Intelligenz dar. Dabei geht es darum, dass Computerprogramme aus Daten lernen, sich an neue Datensätze anpassen, entsprechende Erkenntnisse gewinnen und in der Folge Entwicklungen und Vorhersagen daraus ableiten.
Algorithmen werden durch die Eingabe von Datensätzen darauf trainiert, Muster zu finden und zu analysieren. Auf Basis dieser Erkenntnisse lassen sich dann Entscheidungen und Vorhersagen treffen, die zum Beispiel Unternehmen helfen können. Die sogenannte generative KI nutzt maschinelles Lernen, um neue Daten zu erzeugen. Hier kannst du sogar synthetische Datensätze generieren lassen, die als Ersatz für reale Daten genutzt werden können. Das ist insbesondere dann sinnvoll, wenn keine realen Daten zur Verfügung stehen oder es schwierig ist, die realen Daten zu sammeln.
Machine Learning verstehen – Die Funktionsweise des maschinellen Lernens
Im Grunde ist maschinelles Lernen die systematische Analyse von eingegebenen Daten. Das heißt, dass du dem Computer Daten zur Verfügung stellen musst. Das Computerprogramm nutzt Algorithmen und Lernmethoden, um die Daten zu analysieren. Es stellt Zusammenhänge her, findet Muster und Abhängigkeiten und stellt verborgene Strukturen heraus. Auf Basis dieser Analyse lernt das Programm mehr über die eingegebenen Daten und kann schlussendliche Modelle, Erkenntnisse und Vorhersagen ausgeben.
Damit das maschinelle Lernen funktioniert, musst du das System zunächst trainieren. Hier bist du als Mensch aktuell noch ein wichtiger Faktor, doch auch ein KI-System kann das Training langfristig übernehmen. Du gibst also Trainingsdaten in das System ein, die dann in ein Trainingsmodell münden. Dieses Trainingsmodell bildet die Grundlage für die echte Datenanalyse.
Übersicht: Welche Arten maschinellen Lernens gibt es?
Grundsätzlich lässt sich maschinelles Lernen in vier verschiedene Arten einteilen. Die Lernmodelle machen sich algorithmische Techniken zunutze, die sich je nach Datensätzen und gewünschten Ergebnissen unterscheiden können. Die verwendeten Algorithmen sollen Daten klassifizieren, Muster finden und Ergebnisse vorhersagen. So kannst du langfristig fundierte Entscheidungen auf Basis der Ergebnisse des Machine Learnings treffen.
Überwachtes Lernen
Beim überwachten Lernen nutzt das Computerprogramm Beispiele für die Erkenntnisgewinnung. Dabei kommen Datenpaare zum Einsatz, die aus „Input“ und „Output“ bestehen. Der gewünschte Wert bzw. das gewünschte Ergebnis ist dabei der Output. Das Computerprogramm nutzt Beispiele und Daten, um Input- und Outputpaare zu ermitteln. Dabei sucht das Programm nach Ähnlichkeiten, Unterscheidungen und logischen Zusammenhängen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und den gewünschten Output zu liefern. Beim überwachten Lernen gibt es immer ein vorgegebenes Ziel, zu dem das Computerprogramm gelangen soll.
Unüberwachtes Lernen
Im Gegensatz zum überwachten Lernen gibt es beim unüberwachten Lernen keine vorgegebenen Antworten oder Ziele. Stattdessen analysiert das Computerprogramm die eingegebenen Datensätze auf Gemeinsamkeiten und Unterschiede und stellt selbst Zusammenhänge her. Hier kommt vor allem Erfahrung zum Einsatz, um Daten zu analysieren und Ergebnisse zu liefern. Die eingegebenen Daten sind dabei häufig unsortiert und unbeschriftet, sodass das Computerprogramm selbst herausfinden muss, wie sie zusammenhängen.
Teilüberwachtes Lernen
In der dritten Art des maschinellen Lernens gibt es ebenfalls keine genaue Zielvorgabe. Im Gegensatz zum unüberwachten Lernen gibst du keine unstrukturierten und unbeschrifteten Daten ein. Stattdessen nutzt das Programm kleine Datenmengen, die beschriftet sind, um unbeschriftete Datensätze aufzuwerten. Das teilüberwachte Lernen dient somit als Startpunkt für die eigentliche Analysearbeit. Lernalgorithmen und Vorhersagen lassen sich durch die Eingabe beschrifteter Datensätze verbessern.
Bestärkendes Lernen
Beim vierten Machine-Learning-Modell, dem bestärkenden Lernen (auch Reinforcement Learning genannt), gibt es keine genaue Zielvorgabe, aber eine Reihe von Regeln, möglichen Endzuständen und erlaubten Handlungen, nach denen das Computerprogramm bei der Datenanalyse vorgehen darf. Beim bestärkenden Lernen geht es, wie im Leben, um Übung und Erfahrung.
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Wo kommt maschinelles Lernen zum Einsatz?
Schon heute kommst du im Alltag immer wieder mit KI-Modellen wie dem maschinellen Lernen in Berührung, teilweise, ohne es tatsächlich zu merken. Ein sehr bekanntes Beispiel sind die Empfehlungsdienste zahlreicher Webseiten. Sicher kennst du den typischen „Kunden, die diesen Artikel kauften, kauften auch …“-Text in großen Online-Shops. Oder den „Diese Filme gefallen Ihnen“-Text bei bekannten Video-Streaming-Anbietern. Diese Empfehlungen basieren auf Algorithmen, die beim maschinellen Lernen zum Einsatz kommen.
Die eingegebenen Datensätze sind dabei unsere Daten, also die Filme und Serien, die wir schauen oder die Produkte, die wir ansehen und kaufen. Das Programm lernt, welche Schlagwörter wir suchen, welche Genres wir sehen und vieles mehr und ermittelt anhand dessen unsere persönlichen Interessen. Auf Basis dieser Zusammenhänge spricht das Programm Empfehlungen aus, die uns gefallen könnten.
Natürlich gibt es noch weitere Bereiche, in denen maschinelles Lernen schon heute zum Einsatz kommt. Im KI Forum kannst du mitdiskutieren, wie du künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen als Teilbereich im Alltag wahrnimmst und unter Umständen bereits nutzt. Für Unternehmen kommt maschinelles Lernen insbesondere in folgenden Bereichen zur Anwendung:
- Prozessautomatisierung und Nutzung von ERP-Datenbanken, um Userdaten zu analysieren und Vorhersagen abzuleiten
- dynamisches Marketing, bei dem Userdaten genutzt werden, um zielgruppenorientierte Marketingstrategien zu schaffen und Leads zu generieren
- vorausschauende Instandhaltung, um Probleme vorherzusagen und effizient auf sie reagieren zu können
Grundsätzlich lässt sich maschinelles Lernen schon heute überall dort einsetzen, wo größere Datensätze erfasst und ausgewertet werden müssen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Spamfilter in E-Mail-Programmen können dank maschineller Lernmethoden noch genauer werden, virtuelle Assistenten noch besser Empfehlungen aussprechen und Streamingdienste noch besser erkennen, welche Filme dir gefallen könnten. Auch in sicherheitsrelevanten Kontexten wie der medizinischen Diagnosestellung oder Betrugserkennung kommt Machine Learning bereits heute zum Einsatz.
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Hi, ich bin Richard und Gründer des KI Forum.
Als Marketing Manager, Mitglied im gmki e.V., begeistere ich mich für die technologischen Entwicklungen rund um künstliche Intelligenz. Ich freue mich, dich mit dir in unserem KI Forum austauschen!
Welche Algorithmen werden für maschinelles Lernen verwendet?
Maschinelles Lernen nutzt eine ganze Reihe von Algorithmen, um Daten zu sortieren, zu analysieren und um Erkenntnisse zu gewinnen. Einige Algorithmen kommen besonders häufig zum Einsatz. Dabei handelt es sich um die folgenden Verfahren:
- neuronale Netze
- lineare Regression
- logistische Regression
- Clustering
- Entscheidungsbäume
- Random Forests
Je nachdem, welche Art maschinelles Lernen du nutzt und wie die Datensätze und das gewünschte Ergebnis aussehen, sind andere Algorithmen sinnvoll. So simulieren neuronale Netze die Funktionsweise des menschlichen Gehirns, während logistische Regression zum Einsatz kommt, um kategoriale Antwortvariablen auf eindeutige Fragen zu liefern.
Machine Learning funktioniert dabei immer auf Basis mehrerer dieser Algorithmen und deren
Zusammenspiel. Nur so kann der Computer lernen und sich weiterentwickeln.
Chancen & Risiken von Machine Learning
Machine Learning bietet insgesamt großes Potenzial für die Zukunft. Es kann uns dabei helfen, KI- Modelle weiterzuentwickeln. In der Praxis stellt das Filtern von Informationen bereits heute eine große Herausforderung dar, insbesondere aufgrund der Komplexität der Informationen und Daten. Du kannst maschinelles Lernen etwa einsetzen, um die Datenextraktion und -analyse zu automatisieren und die Daten nutzbar zu machen. Damit einher gehen allerdings auch immer gewisse Chancen und Risiken, die wir im folgenden betrachten.
Entsteht eine „Superintelligenz“?
Ob eine Superintelligenz entstehen kann, ist heute noch nicht abschätzbar. Tatsache ist, dass verschiedene ethische Bedenken bei der Nutzung von maschinellem Lernen in Unternehmen bestehen. Gerade in der breiten Öffentlichkeit wird immer wieder die Sorge laut, dass künstliche Intelligenz die menschliche Intelligenz übertreffen könnte. Diese „Superintelligenz“ birgt weitreichende Risiken, die wir heute noch gar nicht überblicken können. Wissenschaftler sind sich allerdings einig, dass eine solche technologische Singularität zumindest bislang nicht in greifbarer Nähe ist.
Bleibt die Arbeitsplatzsicherheit?
Ein weitaus realistischeres Risiko der Entwicklung von maschinellem Lernen und KI ist der Wegfall von Arbeitsplätzen. Die Nachfrage in verschiedenen Tätigkeitsbereichen sinkt, weil Automationen, Computer und KI diese Aufgaben übernehmen. In der Industrie betrifft das schon heute Bereiche wie die Fertigung. Gleichzeitig werden in anderen Tätigkeitsbereichen vollkommen neue Arbeitsplätze geschaffen. Die Nachfrage verschiebt sich also. Dieses Risiko birgt gleichzeitig eine Chance, Innovationen voranzutreiben, neue Bereiche zu erschließen und damit neue Arbeitsplätze zu schaffen.
Wie schützt du die Privatsphäre?
Datenschutz ist in unserer Gesellschaft ein großes Thema, insbesondere in Bezug auf das Voranschreiten der Digitalisierung. So musst du beispielsweise immer komplexere Anmeldevorgänge und Sicherheitsschranken überwinden, um dich in Accounts einzuloggen. Auch in Hinblick auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ist Datenschutz ständig präsent. Hier müssen Unternehmen, die Machine Learning nutzen, in den Schutz der Privatsphäre investieren.
Kann KI diskriminieren?
Immer wieder zeigen Proben und Forschungen, dass künstliche Intelligenz nicht frei von Vorurteilen und Diskriminierung ist. Das liegt nicht zuletzt daran, dass unsere Erfahrungen und Denkmuster die KI beeinflussen. In Bezug auf das maschinelle Lernen heißt das, dass die eingegebenen Daten bereits vorurteilsbehaftet sind – und infolgedessen die Ergebnisse. Umso wichtiger ist es, dass du beim maschinellen Lernen darauf achtest, diskriminierungsfreie Daten zur Verfügung zu stellen, damit die KI keine Vorurteile übernimmt.
Machine Learning und generative KI: Im Mainstream der Gesellschaft angekommen
Schon heute zeigt sich, dass maschinelles Lernen im Alltag hilfreich und sinnvoll ist und dich bei Alltagstätigkeiten unterstützen kann. In Zusammenhang mit einer generativen künstlichen Intelligenz wie ChatGPT oder Midjourney können so Innovationen entstehen. Im KI Forum erfährst du mehr dazu, wie Menschen und Unternehmen bereits heute maschinelles Lernen und generative KI nutzen. Gehe in den Austausch und bleib in Kommunikation. Du kannst hier deine Erfahrungen schildern und gleichzeitig mit Menschen chatten, die sich ebenfalls für Themen rund um die KI interessieren.
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Was ist generative KI?
Bei einer generativen KI handelt es sich um einen Sammelbegriff, der eine Vielzahl von KI Programmen beschreibt. Diese Programme produzieren unterschiedlichste Ergebnisse, etwa Videos, Bilder, Audios, Texte, 3D-Modelle und vieles mehr. Eine generative KI und maschinelles Lernen arbeiten Hand in Hand zusammen.
Beispiele für generative künstliche Intelligenz
Grundsätzlich lässt sich generative KI in drei größere Teilbereiche einteilen: transformator-basierte Modelle, generative kontradiktorische Netze (GANs) und variationale Autoencoder. Sie funktionieren auf unterschiedliche Weise, weshalb sie sich für verschiedene Medien eignen. Generative künstliche Intelligenz wird heute in KI Software wie ChatGPT (Text KI), DALL- E und Midjourney (Bilder KI) oder AI Music Generator (Audios) bekannt.
- Transformator-basierte Modelle generativer KI nutzen eine Architektur zum Erstellen von Content. Dabei wird der gesamte Kontext deiner Anfrage, meist eines Eingabetextes, berücksichtigt, um ein möglichst perfektes Ergebnis zu liefern. Ein Beispiel für transformator-basierte Modelle ist die Text-KI ChatGPT.
- Bei generativen kontradiktorischen Netzen, auch bekannt als GANs, arbeiten zwei Elemente zusammen: der Generator und der Diskriminator. Der Generator ist dafür verantwortlich, neue Daten zu erzeugen. Der Diskriminator hat die Aufgabe, diese künstlich erstellten Daten von realen Daten zu unterscheiden, was zu einer stetigen Verbesserung der von dem Generator produzierten Ergebnisse führt.Ziel dieser generativen KI ist es, möglichst authentische Daten zu erzeugen. Insbesondere in der Bilderstellung kommen diese Netze zum Einsatz.
- Variationale Autoencoder nutzen statistische Inferenz. Das bedeutet, dass die Eingabedaten in einen latenten Raum kodiert werden. Im zweiten Schritt dekodiert die KI diese latente Darstellung, um neue Daten zu erzeugen. Bei Audiodateien kommt häufig diese Technologie zum Einsatz.
Für Unternehmen, die maschinelles Lernen einsetzen möchten, ist es entscheidend, sowohl die Möglichkeiten als auch die Grenzen dieser Technologie zu verstehen. Maschinelles Lernen bietet schnelle und umfassende Datenanalysen, die in vielen Bereichen von großem Nutzen sein können. Eine fundierte Kenntnis der verschiedenen Algorithmen und deren effektive Nutzung ist dabei unerlässlich. Obwohl Machine Learning und künstliche Intelligenz unserer Gesellschaft zahlreiche Chancen eröffnen, müssen wir uns der damit verbundenen Risiken bewusst sein und proaktiv angehen, um deren Potenzial voll ausschöpfen zu können. Die Techniken, die wir heute entwickeln und anwenden, sind richtungsweisend für die Zukunft, um letztendlich das menschliche im Fokus behalten.