Das Konzept des maschinellen Lernens hat in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Aber wie funktioniert es eigentlich und welche verschiedenen Arten gibt es? In diesem Artikel werden wir diese Fragen beantworten und einen Einblick in die Welt des maschinellen Lernens geben.
Wie funktioniert Maschinelles Lernen?
Um maschinelles Lernen zu ermöglichen, muss ein IT-System zunächst von einem Menschen trainiert werden. Dazu wird dem System ein Datensatz vorgegeben. Das System analysiert dann den Datensatz mithilfe von Algorithmen auf Muster und Zusammenhänge. Dieser Prozess wird so lange wiederholt, bis das Ergebnis qualitativ hochwertig ist. Nach erfolgreichem Abschluss des Lernprozesses ist das System in der Lage, eigenständig neue Daten zu analysieren und zu bewerten.
Überwachtes maschinelles Lernen
Beim überwachten maschinellen Lernen lernt das System auf Basis eines Trainingsdatensatzes, bei dem die korrekten Antworten bereits existieren. Der Algorithmus lernt, die bekannte Zielvariable zu erreichen und Regeln sowie Muster aufzustellen. Die Vorhersagen des Systems werden bewertet und der Prozess wird wiederholt, bis die gewünschte Qualität erreicht ist. Das trainierte Modell kann dann auf unbekannte Daten angewendet werden, um Vorhersagen und Empfehlungen zu generieren.
Beispiel: Um Spam-E-Mails automatisch zu erkennen, werden überwachte Lernverfahren eingesetzt, bei denen jede E-Mail auf Spam untersucht und in die Kategorien Spam oder Nicht-Spam eingeordnet wird.
Unüberwachtes maschinelles Lernen
Beim unüberwachten maschinellen Lernen erkennt der Algorithmus selbstständig Muster und Zusammenhänge, ohne dass ein bearbeiteter Datensatz oder Zielvariablen vorgegeben werden. Diese Art des Lernens ermöglicht es dem Modell, Muster jeder Art zu erkennen und neue Kriterien für Kategorisierungen zu finden. Ein Beispiel für unüberwachtes Lernen ist die Spracherkennung bei Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant.
Semiüberwachtes Lernen
Beim semiüberwachten maschinellen Lernen handelt es sich um eine Kombination aus überwachtem und unüberwachtem Lernen. Dabei werden nur wenige Zielvariablen für den Lernprozess verwendet. Dies spart Kosten und Arbeitsaufwand für die Beschaffung von Daten und ermöglicht es, das Modell schon mit einem geringen Datensatz zu trainieren.
Bestärkendes Lernen
Das bestärkende Lernen basiert nicht auf einem Trainingsdatensatz, sondern auf Trial- und Error-Durchläufen. Das Modell lernt, herausfordernde Probleme auf Basis eines Belohnungsprinzips zu lösen. Diese Art des Lernens ähnelt dem menschlichen Gehirn. Ein Beispiel für bestärkendes Lernen ist der Google Algorithmus Rank Brain, der die Reihenfolge der Suchergebnisse bestimmt.
Maschinelles Lernen bietet unglaubliche Möglichkeiten und wird in vielen Bereichen eingesetzt. Es hilft uns, Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Obwohl es komplex erscheinen mag, ist maschinelles Lernen definitiv eine Schlüsseltechnologie für die Zukunft.
