Erste Schritte

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen, eine Art der künstlichen Intelligenz, bedient sich einer Methode der Datenanalyse, bei der die Erstellung von Modellen durch das Erfassen und Interpretieren großer Datensätze automatisiert wird.

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Vor dem Hintergrund des heutigen, immer härter werdenden Wettbewerbs um Marktanteile können zuverlässige Einblicke zu Kunden und sich abzeichnenden Trends über Erfolg und Misserfolg entscheiden. Angesichts dieser Entwicklung setzen zahlreiche Unternehmen auf Datenanalytik. Maschinelles Lernen (ML) bedient sich hochentwickelter KI-Lösungen und nutzt Daten und Algorithmen zum Erstellen von Datenmodellen. Ein Modell ist ein mathematischer Ausdruck, der die Beziehung zwischen den in den Daten vorkommenden Variablen annähert und es ermöglicht, Vorhersagen anhand der jeweils anderen Variablen zu treffen. Ein sehr einfaches Beispiel für ein Modell wäre eine lineare Beziehung, die das Gewicht einer Person anhand ihres Geschlechts und ihrer Größe vorhersagt. Anstatt bestimmten, vorprogrammierten Regeln zu folgen, ahmt maschinelles Lernen den menschlichen Lernprozess nach und wird durch Erfahrung und Training immer besser.

Durch den Einsatz von Lösungen für maschinelles Lernen zur Erstellung präziser Modelle können Unternehmen extrem große, komplexe Datensätze analysieren und so schnellere und präzisere Ergebnisse in großem Umfang generieren. Maschinelles Lernen verschafft Unternehmen detaillierte Einblicke in Chancen, Risiken und Kundenbedürfnisse. Dies trägt in vielen Fällen zu besseren Ergebnissen bei. Die tatsächlichen Möglichkeiten des maschinellen Lernens sind jedoch weit umfassender – nahezu grenzenlos.

Künstliche Intelligenz (KI)

KI beschreibt im Bereich der Informationstechnologien jeden Versuch, menschliche oder menschenähnliche Intelligenz in Maschinen nachzubilden. KI schließt sowohl maschinelles Lernen als auch Deep Learning ein.

Maschinelles Lernen

Der Begriff „Maschinelles Lernen“ wird in der Regel für klassische datenbasierte Algorithmen verwendet, die Muster erkennen und Aufgaben wie Klassifizierung, Regression und Clustering durchführen – je mehr Informationen vorhanden sind, desto besser sind die Ergebnisse.

Ein Modell wird durch mehrere Parameter spezifiziert. Beim Training eines ML-Modells geht es darum, die Parameter zu optimieren und dabei den Abweichungsgrad zwischen den Vorhersagen und den tatsächlichen, aus den Daten ersichtlichen Werten zu minimieren.

Deep Learning

Deep Learning ist ein noch junger Zweig der KI, der auf neuronalen Netzen basiert und zur Kategorie des maschinellen Lernens gehört. Deep Learning nutzt und strukturiert Parameter in verbundenen Schichten, um sich so auf künstliche Weise der Funktionsweise menschlicher neuronaler Netze anzunähern.

Das Training eines neuronalen Netzes erfordert große Datenmengen und umfangreiche Rechenleistung, aber die daraus resultierenden Modelle sind oft sehr viel leistungsfähiger als die, die mit klassischen ML-Algorithmen gewonnen werden.

Maschinelles Lernen resultiert in Computeralgorithmen zur Transformation von Daten in intelligente Interpretationen und Aktionen. Data Mining sucht nach verwertbaren Informationen in vorhandenen, verfügbaren Daten.

Data Mining fällt eher in den Bereich der Geschäftsanalytik. Im Mittelpunkt steht dabei, Computern beizubringen, wie sie unbekannte Muster, Anomalien oder Beziehungen in einem großen Datensatz erkennen können. Der Mensch kann dann anhand dieser Daten Probleme lösen. Der Prozess ist eher manuell und erfordert in der Regel menschliches Eingreifen für die Entscheidungsfindung.

Maschinelles Lernen gehört zum Feld der künstlichen Intelligenz und zielt eher darauf ab, einem Computer beizubringen, wie er die Analyse großer Datensätze und deren Muster erlernen kann. Nach erfolgter Programmierung sind ML-Modelle in der Lage, zu lernen und sich zu verbessern, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Der Computer wird intelligenter und entwickelt sich in gewisser Weise von selbst weiter, anstatt reaktiv zu sein und einfach nur die ihm zur Verfügung gestellten Daten zu analysieren.

Maschinelles Lernen läuft in der Regel nach einem bestimmten Schema ab, das im Folgenden beschrieben wird:

  • Daten erfassen
    Es werden verlässliche Daten gesammelt, die dann als Grundlage für das Vorhersagemodell dienen können.
  • Daten vorbereiten
    Die gesammelten Daten werden zusammengeführt, irrelevante Details werden entfernt und notwendige Anpassungen werden vorgenommen (z.B. Korrektur von Fehlern, Entfernen doppelter Daten usw.). Die Daten werden in zwei Gruppen aufgeteilt: Trainingsdaten, die den größten Teil des Datensatzes ausmachen und mit dem ML-Modell verwendet werden, und Evaluierungsdaten, die dazu dienen, die Effektivität des Modells nach dem Training zu testen.
  • Modell auswählen
    Beim maschinellen Lernen gibt es viele unterschiedliche Modelle und einige sind für bestimmte Anwendungsfälle besser geeignet als andere.
  • Training
    Die aufbereiteten Daten werden im Rahmen des gewählten Modells zur schrittweisen Verbesserung der Vorhersagefähigkeit des Modells verwendet.
  • Evaluierung
    Nachdem das Modell anhand der Trainingsdaten trainiert wurde, wird es nun anhand der Evaluierungsdaten getestet. Indem neue Daten in das Modell eingeführt werden, lässt sich die Zuverlässigkeit seiner Vorhersagen beurteilen.
  • Parametereinstellung
    Nach der Evaluierung des Modells können bestimmte Testparameter nachjustiert werden, um noch bessere Ergebnisse zu erzielen.
  • Vorhersage
    Das Modell wird in der Praxis eingesetzt und liefert fundierte Vorhersagen auf Grundlage der verfügbaren Daten.
Wie funktioniert maschinelles Lernen? | ServiceNow

Überwachtes Lernen

Beim überwachten Lernen handelt es sich um eine Technik des maschinellen Lernens. Hierbei wendet ein Algorithmus die Erkenntnisse, die er aus gekennzeichneten oder klassifizierten Daten gewonnen hat, auf neue Daten an, um künftige Events vorherzusagen. Nachdem das System ausreichend trainiert wurde, liefert es erwartete Ergebnisse. Es kann darüber hinaus das tatsächliche Ergebnis mit dem korrekten, beabsichtigten Ergebnis vergleichen, um Fehler zu erkennen und das Modell bei Bedarf zu ändern.

Unüberwachtes Lernen

Unüberwachtes Lernen wird eingesetzt, wenn die Informationen für das Training nicht klassifiziert oder gekennzeichnet sind. Dabei wird untersucht, wie Systeme Funktionen zur Beschreibung verborgener Strukturen und Lösungen aus nicht gekennzeichneten Daten ableiten. Es liefert nicht notwendigerweise das richtige Ergebnis. Vielmehr wird es eingesetzt, um Daten zu untersuchen und verschiedene Schlüsse aus Datensätzen zu ziehen und so verborgene Strukturen oder interessante Beziehungen zu erkennen.

Teilüberwachtes Lernen

Diese Methode lässt sich zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen einordnen, da sie sowohl mit gekennzeichneten als auch mit nicht gekennzeichneten Daten arbeitet. In der Regel wird eine kleinere Menge gekennzeichneter Daten und eine größere Menge nicht gekennzeichneter Daten verwendet – Systeme, die diese Methode anwenden, verbessern die Lerngenauigkeit erheblich. Teilüberwachtes Lernen kommt in der Regel dann zum Einsatz, wenn die Kennzeichnung von Daten qualifizierte und relevante Ressourcen für das Training/Lernen voraussetzt.

Verstärkendes Lernen

Dieses Verfahren interagiert mit der Umwelt, indem es Aktionen zur Ermittlung von Fehlern oder bestimmten Belohnungen auslöst. Die wichtigsten Merkmale des Verstärkungslernens sind die Suche nach Fehlern und die verzögerte Belohnung. Um zu lernen, welche Aktion die beste ist, ist eine einfache Rückmeldung erforderlich – das ist das Verstärkungssignal. Dies ermöglicht es Softwaremitarbeitern und Maschinen, das ideale Verhalten innerhalb eines Kontextes zu bestimmen, um die Leistung zu maximieren.

Finanzwesen

Unternehmen im Bereich der Finanzdienstleistungen nutzen Technologien des maschinellen Lernens zur Gewinnung von Einblicken in Daten und zur Betrugsprävention. Die gewonnenen Einblicke helfen beispielsweise dabei, Anlagemöglichkeiten zu ermitteln. Mithilfe von Data Mining und maschinellem Lernen lassen sich außerdem Hochrisikokunden identifizieren oder die Cyberüberwachung zur Aufdeckung von Betrug nutzen.

Behörden

Sicherheitsbehörden und Versorgungsunternehmen können maschinelles Lernen nutzen, da sie über zahlreiche Datenquellen verfügen, aus denen sich interessante Einblicke gewinnen lassen. So können beispielsweise Sensordaten analysiert werden, um Möglichkeiten für Einsparungen zu finden, Anomalien zu erkennen und die Effizienz zu steigern. Maschinelles Lernen hilft außerdem dabei, Betrug zu erkennen und Identitätsdiebstahl einzudämmen.

Gesundheitswesen

Immer häufiger wird maschinelles Lernen mithilfe von tragbaren Geräten und Sensoren eingesetzt, die Daten nutzen, um den Gesundheitszustand eines Patienten in Echtzeit zu beurteilen oder die wichtigsten Informationen über die Gesundheit des Patienten zu extrahieren. Diese Technologie kann medizinischem Fachpersonal helfen, Trends in den Daten zu erkennen und zu analysieren sowie Probleme auszumachen. Auf diese Weise werden Behandlung und Diagnose verbessert.

Einzelhandel

Websites sind in der Lage, mithilfe von maschinellem Lernen Artikel zu empfehlen, die Kunden auf Grundlage früherer Einkäufe und der Einkäufe anderer Kunden interessieren könnten. Einzelhändler erfassen Daten, analysieren sie und personalisieren den Kaufverlauf. Dies betrifft vor allem Marketingkampagnen, Preisoptimierung, Angebotsplanung, Bestandsmanagement und Kundeneinblicke.

Öl und Gas

Maschinelles Lernen wird eingesetzt, um neue Energiequellen zu finden, Mineralien im Boden zu analysieren, den Vertrieb zu straffen, Raffinerie- und Sensorausfälle vorherzusagen und andere Maßnahmen zur Kostensenkung umzusetzen.

Transportwesen

Das Transportwesen profitiert von einer effizienteren Routenführung. Dazu werden Daten analysiert, um Muster und Trends zu erkennen und potenzielle Probleme vorherzusagen und so die Rentabilität zu steigern. Datenanalyse- und Modellierungsaspekte des maschinellen Lernens sind für Speditionen und den öffentlichen Nahverkehr von entscheidender Bedeutung.

Digitale Assistenten und Chatbots

Mithilfe des maschinellen Lernens können Chatbots und digitale Assistenten weiterentwickelt werden und aus den Eingaben lernen. Sie verarbeiten natürliche Sprache und sammeln und speichern relevante Informationen.

Empfehlungen

Die Anwendung des maschinellen Lernens für Empfehlungen erstreckt sich von Streaming-Diensten bis hin zum Einzelhandel. Ein ML-System sammelt im Laufe der Zeit Informationen über Kunden, stellt Korrelationen über beständige Verhaltensweisen und Muster her und gibt dann auf Grundlage der ermittelten Muster individuelle Empfehlungen.

Kontextbezogene Onlinewerbung

Verbraucher wollen Werbung sehen, die für sie interessant ist. Die Technologie des maschinellen Lernens hilft dabei, relevante Trend-Stichwörter zu finden, und unterstützt Marketingexperten beim Einsatz markenfördernder Inhalte.

Cybersicherheit

Maschinelles Lernen ist ein wesentlicher Aspekt der KI-Sicherheit und trägt dazu bei, die Cybersicherheit einfacher, kostengünstiger, effektiver und proaktiver zu gestalten. Security AIOps und Security Operations nutzen maschinelles Lernen zur Analyse von Mustern, um ähnliche und neue Angriffe vorherzusagen und zu verhindern und sich gleichzeitig an verändertes Verhalten anzupassen.

ServiceNow, der Branchenführer im Bereich IT-Lösungen für Unternehmen, eröffnet seinen Kunden aus allen Branchen die Vorteile des maschinellen Lernens. Now Intelligence, das auf der Now Platform basiert, nutzt maschinelles Lernen für vorausschauende Intelligenz. Automatisieren Sie End-to-End-Workflows, gestalten Sie Ihre Betriebsabläufe intelligent, identifizieren Sie Probleme, reduzieren Sie das Anrufvolumen, automatisieren Sie Lösungen für häufige Anforderungen und identifizieren Sie die Muster, die für die Optimierung Ihres Geschäfts am wichtigsten sind. Maschinelles Lernen mit ServiceNow macht all das möglich.

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