Was ist Machine Learning?
Ein guter Anfang bei einer Machine Learning Definition ist, dass es sich um einen Kernteilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI) handelt. ML-Anwendungen lernen aus Erfahrungen (Welldaten) wie Menschen ohne direkte Programmierung. Wenn sie neuen Daten ausgesetzt sind, lernen, wachsen, verändern und entwickeln diese Anwendungen von selbst. Mit anderen Worten, mit Machine Learning finden Computer aufschlussreiche Informationen, ohne dass ihnen gesagt wird, wo sie suchen sollen. Stattdessen nutzen sie Algorithmen, die in einem iterativen Prozess aus Daten lernen.
Während das Konzept des maschinellen Lernens schon seit langem existiert (denken Sie an die Enigma-Maschine aus dem Zweiten Weltkrieg), hat die Fähigkeit, die Anwendung komplexer mathematischer Berechnungen auf Big Data zu automatisieren, in den letzten Jahren an Dynamik gewonnen.
Auf hohem Niveau ist Machine Learning die Fähigkeit, sich selbstständig und durch Iterationen an neue Daten anzupassen. Anwendungen lernen aus früheren Berechnungen und Transaktionen und nutzen die „Mustererkennung“, um zuverlässige und fundierte Ergebnisse zu erzielen.
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Warum Machine Learning?
Um die Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning besser zu verstehen, sollten Sie einige Beispiele in Betracht ziehen, in denen Machine Learning eingesetzt wird: das selbstfahrende Google-Auto, die Erkennung von Cyberbetrug und Online-Empfehlungsmaschinen von Facebook, Netflix und Amazon. Maschinen können all diese Dinge ermöglichen, indem sie nützliche Informationen filtern und sie anhand von Mustern zusammensetzen, um genaue Ergebnisse zu erzielen.
Der hier abgebildete Prozessablauf zeigt, wie Machine Learning funktioniert:
Die rasante Entwicklung des maschinellen Lernens hat zu einem Anstieg der Anwendungsfälle, Anforderungen und der schieren Bedeutung von ML im modernen Leben geführt. Big Data ist in den letzten Jahren auch zu einem häufig verwendeten Schlagwort geworden. Dies ist zum Teil auf die zunehmende Komplexität des Machine Learning zurückzuführen, das die Analyse großer Teile von Big Data ermöglicht. Machine Learning hat auch die Art und Weise, wie Datenextraktion und -interpretation durchgeführt werden, verändert, indem generische Methoden/Algorithmen automatisiert werden, wodurch traditionelle statistische Techniken ersetzt werden.
Nutzung des maschinellen Lernens
Typische Ergebnisse von Machine Learning-Anwendungen, die wir entweder sehen oder nicht regelmäßig sehen, sind Web-Suchergebnisse, Echtzeit-Anzeigen auf Webseiten und mobilen Geräten, E-Mail-Spam-Filterung, Netzwerk-Eindringungserkennung sowie Muster- und Bilderkennung. All dies sind Nebenprodukte der Nutzung von Machine Learning zur Analyse großer Datenmengen.
Traditionell war die Datenanalyse trial and error-based, ein Ansatz, der bei großen und heterogenen Datensätzen unmöglich wird. Machine Learning bietet intelligente Alternativen zur Analyse großer Datenmengen. Durch die Entwicklung schneller und effizienter Algorithmen und datengetriebener Modelle für die Echtzeitverarbeitung von Daten kann Machine Learning genaue Ergebnisse und Analysen liefern.
Profi Tipp: Weitere Informationen zu Big Data und wie es die Industrie weltweit revolutioniert, finden Sie in unserem Artikel darüber, was Big Data ist und warum Sie sich darum kümmern sollten.
Laut einem entsprechenden Bericht von McKinsey: „Da immer mehr der analogen Welt digitalisiert wird, wird unsere Fähigkeit, aus Daten zu lernen, indem wir Algorithmen entwickeln und testen, nur für das, was heute als traditionelle Unternehmen gilt, an Bedeutung gewinnen“. Der gleiche Bericht zitiert auch Googles Chefökonom Hal Varian, der dies „Computer-Kaizen“ nennt, und fügt hinzu: „Genauso wie die Massenproduktion die Art und Weise verändert hat, wie Produkte montiert wurden, und die kontinuierliche Verbesserung die Art und Weise, wie die Herstellung durchgeführt wurde…. so werden kontinuierliche (und oft automatische) Experimente die Art und Weise verbessern, wie wir die Geschäftsprozesse in unseren Unternehmen optimieren.“ Machine Learning ist hier zu Hause.
