{"id":4384,"date":"2019-12-09T11:34:00","date_gmt":"2019-12-09T10:34:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ameo-agentur.de\/?p=4384"},"modified":"2025-04-30T12:10:01","modified_gmt":"2025-04-30T10:10:01","slug":"machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ameo-agentur.de\/de\/wissen\/machine-learning\/","title":{"rendered":"Was bedeutet Machine Learning und wie funktioniert es?"},"content":{"rendered":"\n

Unter\u00a0Machine Learning (maschinelles Lernen)<\/strong> wird eines der verschiedenen Anwendungsgebiete der\u00a0k\u00fcnstlichen Intelligenz<\/strong>\u00a0(kurz auch \u201eKI\u201c oder Englisch \u201eAI\u201c f\u00fcr \u201eArtificial Intelligence\u201c) verstanden. K\u00fcnstliche Intelligenz ist ein Wissenschaftsbereich, der in der Lage ist, zu lernen, Wissen zu speichern, zu sortieren, zu ordnen und abzurufen. Ferner muss die k\u00fcnstliche Intelligenz \u00fcber Kenntnisse verf\u00fcgen, wie sie ihr Wissen und das Gelernte zum Einsatz bringen kann.<\/p>\n\n\n\n

Machine Learning macht es komplex angelegten Computerprogrammen m\u00f6glich, aus selbst gemachten Erfahrungen zu lernen und das Gelernte im Weiteren st\u00e4ndig zu verbessern. Allerdings wurden sie daf\u00fcr nie ausdr\u00fccklich programmiert.<\/p>\n\n\n\n

Das maschinelle Lernen ist vollst\u00e4ndig auf die Entwicklung von Computerprogrammen fokussiert, die eigenst\u00e4ndig auf Daten zugreifen, um diese zu ihrer eigenen Weiterbildung zu nutzen. Die unz\u00e4hligen, unterschiedlichen Machine Learning Algorithmen<\/strong> werden entweder in verschiedene Lernarten (Supervised, Unsupervised, Semi-Supervised, Reinforcement Machine Learning) oder in ihre diversen \u00c4hnlichkeiten von Form und Funktion (Klassifikation, Regression, Deep Learning etc.) gruppiert. Unabh\u00e4ngig von der Methode bestehen Machine Learning Algorithmen immer aus dem Folgenden: Repr\u00e4sentation, Evaluation und Optimierung<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Um das Ziel zu erreichen, die eigene Weiterbildung voranzutreiben, gibt es verschiedene Ans\u00e4tze (Clustering, Layering von k\u00fcnstlichen neuronalen Netzwerken etc.), immer den angestrebten Ziels\u00e4tzen und dem Typ und der Anzahl an zu verarbeitenden Daten entsprechend. Das Machine Learning kann vor allem seit dem Aufkommen der Big-Data-Technik einen enormen Boom verzeichnen. Zur geeigneten Anwendung von Machine Learning sollten sehr gro\u00dfe Datenmengen verarbeitet werden, Big-Data-Systeme sind somit die ideale Basis dazu.<\/p>\n\n\n\n

Warum animiert man ein Computerprogramm zum selbstst\u00e4ndigen Lernen<\/h2>\n\n\n
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\"machine-learning-ai\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Das fundamentale Ziel eines Machine Learning Algorithmus ist es, \u00fcber die Trainingstests hinaus zu generalisieren, das hei\u00dft neue, nie zuvor gesehene Daten erfolgreich zu interpretieren.<\/p>\n\n\n\n

Computerprogramme, die selbstst\u00e4ndig lernen<\/strong>, sind dank der St\u00e4rke ihrer Datenverarbeitung in der Lage, da auf \u00dcbereinstimmungen oder Ungereimtheiten aufmerksam zu machen, wo menschliche Arbeitskraft alleine nicht mehr in der Lage dazu ist. Machine Learning unterst\u00fctzt menschliches Denken, wo immer eine immense Vielzahl von unterschiedlichsten Daten zu berechnen ist \u2013 zum Beispiel Probleml\u00f6sungen bei der Diagnoseerstellung im Gesundheitswesen oder beim globalen Klimawandel. Aber auch hinter automatischen \u00dcbersetzungsprogrammen wie Siri oder in Amazon Echo Ger\u00e4ten durch Alexa (Amazon<\/a> Web Service, auch AWS genannt) steckt Machine Learning, wie auch hinter dem selbstfahrenden Auto von Google<\/a> oder Online-Empfehlungen von Amazon (Amazon Web Service, AWS) oder Netflix.<\/p>\n\n\n\n

Dank entsprechender Daten und Regeln ist Machine Learning<\/strong> bestens in der Lage, Prozesse zu optimieren, sich Entwicklungen anzupassen, Vorhersagen auf Basis von Analysedaten zu treffen und Daten zu finden, zu extrahieren und zusammenzufassen.<\/p>\n\n\n\n

Jedoch wird nicht zu selten und immer wieder irrt\u00fcmlich angenommen, dass Machine Learning lediglich zur Erh\u00f6hung der Automation dient und Arbeitspl\u00e4tze vernichten w\u00fcrde. Bei dieser Argumentation wird v\u00f6llig vergessen, dass diese Computerprogramme jedoch sehr wertvolle Einsichten bez\u00fcglich sonst unerkannter M\u00f6glichkeiten liefern k\u00f6nnen und somit zur Unterst\u00fctzung von ansonsten unl\u00f6sbaren Aufgaben herangezogen werden.<\/p>\n\n\n\n

Wie funktioniert Machine Learning?<\/h2>\n\n\n\n

Nat\u00fcrlich ben\u00f6tigt ein Computerprogramm, um selbstst\u00e4ndig lernen und Erfahrungen weiter verarbeiten zu k\u00f6nnen, vom Menschen eingegebene Daten und Algorithmen. Au\u00dferdem m\u00fcssen von IT Spezialist:innen Regeln zur Erkennung von Mustern<\/strong> und zur Analyse von eingespeisten Daten erstellt werden. \u201eMachine Learning kann nicht etwas aus nichts machen \u2026 aber es kann mehr aus wenig machen\u201c, Dr. Pedro Domingo, University of Washington.<\/p>\n\n\n\n

Der wohl einfachste und popul\u00e4rste Weg, um einen Computer f\u00fcr Machine Learning zu programmieren, ist der, die Programmiersprache Python zu verwenden. Python ist eine interpretierte Sprache, einfach in der Anwendung und erm\u00f6glicht rasche Fortschritte in der Programmentwicklung.<\/p>\n\n\n\n

Unterschiedliche Arten des Machine Learning<\/h2>\n\n\n\n

Wie schon in der Einf\u00fchrung angesprochen wurde, gibt es im Machine Learning unterschiedliche Gruppen von Lernarten.<\/p>\n\n\n\n

Supervised Machine Learning<\/h3>\n\n\n\n

Die Algorithmen werden mit Hilfe von gekennzeichneten Beispielen trainiert, das hei\u00dft, dass Methoden definiert und spezifiziert werden, die dem System die richtigen Antworten mitteilen.<\/p>\n\n\n\n

Unsupervised Machine Learning<\/h3>\n\n\n\n

Die Modellgruppen werden automatisiert und der Algorithmus ist in der Lage, die richtigen Antworten selbst heraus zu finden.<\/p>\n\n\n\n

Semi-Supervised Machine Learning<\/h3>\n\n\n\n

\u201eSemi-Supervised\u201c ist eine Kombination von Supervised und Unsupervised Machine Learning.<\/p>\n\n\n\n

Reinforcement Machine Learning<\/h3>\n\n\n\n

Diese Methode des Machine Learning<\/strong> ist am besten mit menschlichem Lernverhalten zu vergleichen und basiert auf Belohnung und Bestrafung. Dem Algorithmus wird mitgeteilt, wie er auf gewisse Situation zu reagieren hat.<\/p>\n\n\n\n

Was ist \u201eDeep Learning\u201c? Unterschied zu Machine Learning<\/h2>\n\n\n\n

Nach den unterschiedlichen Gruppierungen des Machine Learnings<\/strong> gibt es auch unterschiedliche Disziplinen wie zum Beispiel das Deep Learning<\/strong>. Das Deep Learning ist also eine Unterkategorie des maschinellen Lernens und benutzt dazu k\u00fcnstliche neuronale Netzwerke. Der gro\u00dfe Unterschied zu den diversen anderen Untergruppen des Machine Learnings ist, dass im Gegensatz zu Algorithmen und mathematischer Logik, Vorbilder aus der Natur, sogenannte biologisch neuronalen Netze, eingesetzt werden.<\/p>\n\n\n\n

Der gro\u00dfe Vorteil des Deep Learnings<\/strong> und auch f\u00fcr seinen Namen verantwortlich ist die immens profunde Abstraktionsf\u00e4higkeit, die dem Computerprogramm beigebracht wird. Dies passiert wiederum \u00fcber ein Layering \u00fcber mehrere Schichten von Netzen, die alleine in der Lage sind, gemeinsam spezielle Probleml\u00f6sungen zu finden. Deep Learning wird da eingesetzt, wo andere Machine Learning Methoden bereits an ihre Grenzen sto\u00dfen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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