Machine-Learning-Algorithmen: Vorteile und Use Cases

In vielen Lebensbereichen kommen wir nahezu tagtäglich mit künstlicher Intelligenz (KI) in Berührung. Über die letzten Jahre hinweg hat deren Präsenz sowie Auswirkung auf unseren Alltag stetig zugenommen – und auch heute ist kein Ende dieser Entwicklung in Sicht. Ein Teilbereich der KI ist das sogenannte Machine Learning, zu Deutsch maschinelles Lernen. Es beschreibt die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung. Dadurch wird es Systemen ermöglicht, Algorithmen aufzubauen und neue Zusammenhänge zu erkennen. Logisch also, dass Unternehmen gerade im digitalen Zeitalter davon profitieren können. In den heutigen Lesetipps der Woche erklären wir euch, welche Disziplinen innerhalb dieses Teilgebiets existieren, welche konkreten Vorteile Machine Learning mit sich bringt und worin der Unterschied zu Deep Learning, einem weiteren Begriff im Buzzword-Dschungel, liegt.

Machine Learning: Welcher algorithmische Ansatz ist der richtige?

Wie so oft gibt es auch beim Thema Machine Learning unterschiedliche Herangehensweisen. Die erste Methode nennt sich Supervised Learning (überwachtes Lernen). Von allen Machine-Learning-Methoden ist Supervised Learning wohl die einfachste, da dem verwendeten Algorithmus bereits Ergebnisse für einen bestimmten Zusammenhang bekannt sind. Durch diese Vorkenntnisse ist es dem System möglich, neue Daten, die eine gewisse Ähnlichkeit aufweisen, entsprechend einzuordnen beziehungsweise die Resultate bei vergleichbaren Anwendungsfällen vorherzusagen.

Das Gegenstück zu Supervised Learning heißt – surprise, surprise – Unsupervised Learning (unüberwachtes Lernen) und wird als sehr anspruchsvoll eingestuft. Bei diesem Ansatz soll das System eigenständig Strukturen erkennen und neue Daten basierend darauf klassifizieren. Ein bekanntes Beispiel hierfür ist die automatische Gesichtserkennung auf Facebook. Darüber hinaus gibt es auch noch eine Mischung dieser beiden Herangehensweisen, die – wer hätte es gedacht – den Namen Semi-Supervised Learning (teilüberwachtes Lernen) trägt.

Der vierte und letzte Machine-Learning-Ansatz wird als Reinforcement Learning (bestärkendes Lernen) bezeichnet. Belohnungen und Bestrafungen sind ein wesentlicher Teil dieser Methode. Bei richtigem Verhalten, beispielsweise dem Erreichen eines Zieles, wird das System also belohnt. Dadurch lernt der Algorithmus, wie er auf welche Situation zu reagieren hat. Hier lassen sich die meisten Parallelen zum menschlichen Lernen ziehen, denn das System verinnerlicht genau wie wir Menschen das Feedback seiner Umgebung.

Machine Learning: Key Benefits & Use Cases

Natürlich würde man sich nicht die Mühe machen, Machine Learning im eigenen Unternehmen zu implementieren, wenn es nicht in beachtlichen Vorteilen resultieren würde. Grundsätzlich kann Machine Learning zu zweierlei Zwecken genutzt werden – entweder um Prozesse zu optimieren oder um für Innovation zu sorgen. Es kann große Datenmengen effektiv verarbeiten und unterstützt Menschen dabei, schneller und effizienter zu agieren sowie kreative Lösungswege zu entdecken. Zudem macht Machine Learning es möglich, dass Systeme selbst komplexe Aufgaben übernehmen können, wodurch sich die Algorithmen vor allem im Hinblick auf Monitoring als äußerst wertvoll erwiesen haben.

Machine Learning Use Cases sind in den unterschiedlichsten Fachbereichen vorzufinden. Ein Beispiel aus dem Alltag, das vermutlich jeder kennt, sind die Empfehlungen auf Amazon und Netflix. Auch bei E-Mail-Anbietern ist Machine Learning nicht mehr wegzudenken: Hier wird die KI-Methode genutzt, um Spam-Mails zu filtern und Nutzer so vor Betrug zu schützen. Jedoch gibt es auch Anwendungsbeispiele aus Industrien, in denen man es auf den ersten Blick nicht erwartet hätte. Dazu zählen zum Beispiel die Medizin, wo Machine Learning zur Erkennung von Krebs verwendet wird, aber auch die Versicherungsbranche, in der Risiken mithilfe von Machine Learning besser abgeschätzt werden können.

Machine Learning ist nicht gleich Deep Learning

Bei diesen beiden Begriffen kommt es häufig zu Verwechslungen. Tatsächlich ist Deep Learning aber nur ein Teilbereich von Machine Learning, und auch wenn diese beiden Fachbegriffe oft in ein und demselben Atemzug erwähnt werden, gibt es einen wesentlichen Unterschied: Während der Mensch bei Machine Learning in die Datenanalyse und den Lernprozess eingreift, hat er bei Deep Learning seine Finger nicht im Spiel. Dementsprechend finden keine manuellen Eingriffe statt und die Systeme können eigenständig neue Erkenntnisse sammeln.

Vom technischen Gesichtspunkt her sind bei Deep Learning außerdem sogenannte neuronale Netze involviert. Diese stellen ein abstraktes Modell unseres Gehirns dar und dienen dazu, unstrukturierte Daten zu verarbeiten und daraus Rückschlüsse zu ziehen. Jetzt ist die Unterscheidung doch gar nicht mehr so schwierig, oder?