Weibliche Machine Learning Ingenieurin arbeitet im Büro

Maschinelles Lernen – eine Investition in die Zukunft

Die meisten von uns nutzen Machine Learning jeden Tag, ohne es überhaupt zu wissen. Von perfekt platzierten Websites bei einer Internetsuche bis hin zu Fotoerkennung bei beliebten Social Media Seiten – Maschinelles Lernen ist überall und hilft uns dabei, ein besseres, produktiveres Leben zu führen. Arthur Samuel beschrieb Maschinelles Lernen als „das Studienfeld, das Computern die Fähigkeit gibt zu lernen, ohne explizit programmiert worden zu sein.“

Was ist maschinelles Lernen?

Eine moderne, formalere Definition von maschinellem Lernen stammt von Tom Mitchell. Laut Mitchell ist ein Computerprogramm „das Lernen von Erfahrung E unter Berücksichtigung eines Typs von Aufgabe T und Leistungsmessung P, gemessen durch P, mit Erfahrung E verbessert.“ Von vielen wird maschinelles Lernen als Teilmenge von Künstlicher Intelligenz betrachtet und ist eine Dateninterpretationsmethode, die die Schaffung des analytischen Modells automatisiert.

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Machine Learning Ansätze

Von daher fokussiert sich maschinelles Lernen darauf, dass Maschinen (Computer) wertvolle Einblicke in Probleme bieten, ohne sie programmieren zu müssen. Lustigerweise sind die meisten Tools und Techniken, die im Zusammenhang mit KI genannt werden, Beispiele für maschinelles Lernen. Machine Learning kann nach drei verschiedenen Typen klassifiziert werden nach dem Ansatz, der genutzt wird zur Verbesserung der Genauigkeit von prädiktiven Modellen:

  • Überwachtes Lernen
    Überwachtes Lernen nutzt gekennzeichnete Datensätze, um Algorithmen zu trainieren, die Daten klassifizieren oder Ergebnisse genau vorhersagen. Im überwachten Lernen wird ein Trainingssatz genutzt, um Ihren Modellen beizubringen, den gewünschten Output zu erreichen. Dieser Datensatz hat korrekte und inkorrekte Outputs, die Ihrem Modell erlauben, mit der Zeit zu lernen. Überwachtes Lernen hilft Ihrer Organisation, eine Vielzahl realer Probleme bedarfsgerecht zu lösen und wird am besten angewandt für den Schutz vor Spam, Stimmungsanalyse, Wetter- und Preisvorhersagen.
  • Unüberwachtes Lernen
    Unüberwachtes Lernen versucht durch Mustererkennung, Clustering-Assoziationsprobleme zu lösen. Unüberwachtes Lernen ist dann von Vorteil, wenn Fachexperten nicht in der Lage sind, gemeinsame Merkmale in einem gegebenen Datensatz zu erkennen. Unüberwachtes Lernen ist am besten geeignet für Clustering, Assoziation und Dimensionsreduktion. Ersichtlich wird der Nutzen von unüberwachtem Lernen im Bereich der Marktsegmentierung, Bildkompression und anderen Anwendungen.
  • Bestärkendes Lernen
    Bestärkendes Lernen bzw. Reinforcement Learning ist ein verhaltensbezogenes Lernmodell. Der verwendete Algorithmus lenkt den Nutzer zu dem besten Ergebnis basierend auf dem Feedback der Datenanalyse. Beim bestärkenden Lernen wird das System nach der Versuch-und-Irrtum-Methode trainiert, anstatt durch ein Beispieldatensatzes. Eine Reihe erfolgreicher Entscheidungen wird den Prozess bestärken, da diese am besten das vorliegende Problem lösen.
  • Deep learning
    Deep Learning integriert neuronale Netze in aufeinanderfolgende Schichten, um iterativ aus den Daten zu lernen. Diese Methode ist am besten geeignet, wenn Sie nach Mustern in unstrukturierten Daten suchen. Deep Learning ist nützlich für Gesichtserkennung, Spracherkennung und Computer Vision.
  • Semi-supervised learning
    Wie der Name suggeriert, wird beim halb-überwachten Lernen ein Teil der Input-Daten gekennzeichnet. Halb-überwachtes Lernen gilt als ideal für die medizinische Bildgebung und kann die Genauigkeit in der automatisierten Bilderstellung deutlich verbessern.

Wie kann maschinelles Lernen in Unternehmen verwendet werden?

Machine learning ermöglicht es, Algorithmen und Modelle wirksam einzusetzen, um Ergebnisse vorherzusagen. Dies stellt einen immensen Wert für Unternehmen dar, die versuchen, mithilfe von Big Data Änderungen im Verhalten, Präferenzen oder Zufriedenheit von Kunden zu verstehen. Organisationen erkennen, dass manche Fragestellungen oft nicht ausreichen, um die komplexen Probleme zu verstehen und dass es oft die in den Daten verborgenen Muster sind, die den entscheidenden Unterschied machen.

Team von Machine Learning Ingenieuren arbeitet im Büro

Business Intelligence mit machinellem Lernen

Maschinelles Lernen kann Organisationen auch dabei helfen, mehr über Kundenabwanderung herauszufinden. Dies ist der größte Treiber der zunehmenden Anwendung von Machine Learning und hat sowohl großen als auch kleinen Organisationen dabei geholfen, die Gründe für Kundenabwanderung zu finden. Dies führte zur Anwendung von Machine Learning bei der Analyse von Kundenhistorien, -präferenzen, genutzter Services und Beschwerden. Mit den richtigen Algorithmen, Statistikern und Data Scientists kann man ein Modell schaffen, um die Änderungen vorherzusagen, die sich auf Kaufmuster und Umsätze auswirken können.

Während in traditionellen Business Intelligence Ansätzen vergangene Daten zur Bewertung und Vorhersage von Trends analysiert werden, verwendet Machine Learning einen statistischen Algorithmus, um ein Modell zu schaffen, das die Nutzeraktivität lernt und vorhersagt, um vorauszusehen, wie sich Kundenkaufmuster in der Zukunft verändern können.

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Warum haben wir Statistiker, Mathematiker und Data Scientists?

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