Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz (KI), die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne dass sie ausdrücklich dafür programmiert werden. Dank wachsender Datenmenge und zunehmend ausgefeilter Algorithmen sind die Anwendungsoptionen nahezu unbegrenzt.
Von Martin Stypinski
Beim maschinellen Lernen wird ein Computerprogramm oder ein Algorithmus mit einem Datensatz trainiert. Dieser trainierte Algorithmus lässt sich anschliessend verwenden, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage neuer Daten zu treffen. Mit anderen Worten: Beim maschinellen Lernen geht es darum, Computern beizubringen, auf der Grundlage von Beispielen oder Daten, die ihnen zur Verfügung gestellt werden, zu lernen und selbständig Entscheidungen zu treffen. Anstatt dem Computer genau zu sagen, was er tun soll, zeigen wir ihm viele Beispiele für das, was er tun soll, und der Computer lernt aus diesen Beispielen.
Nehmen wir an, wir wollen einem Computer beibringen, den Unterschied zwischen Katzen und Hunden zu erkennen. In einem solchen Fall würden wir dem Computer viele Bilder von Katzen und Hunden zeigen und jedes Bild entweder als Katze oder als Hund bezeichnen. Mit der Zeit würde der Computer lernen, Muster zu erkennen, um Katzen von Hunden unterscheiden. Diese Muster liessen sich wiederum nutzen, um Vorhersagen über neue Bilder zu treffen, die er noch nicht gesehen hat.
Bei einer Vielzahl von Problemen einsetzbar
Das Schöne am maschinellen Lernen ist, dass es zur Lösung einer Vielzahl von Problemen eingesetzt werden kann, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zur Betrugserkennung und der vorausschauenden Wartung. Dadurch, dass immer mehr Daten zur Verfügung stehen und die Algorithmen immer ausgefeilter werden, sind die Möglichkeiten des maschinellen Lernens nahezu unbegrenzt. Da die Technologie weiter voranschreitet, können wir in den kommenden Jahren mit noch mehr innovativen Anwendungsfällen rechnen.
Die 8 wichtigsten Anwendungen von Machine Learning in der Industrie
- Bild- und Spracherkennung
Bei der Bilderkennung werden Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um Objekte, Gesichter und Szenen in Bildern oder Videos zu erkennen. Bei der Spracherkennung hingegen wird maschinelles Lernen eingesetzt, um gesprochene Sprache zu erkennen und zu interpretieren. Diese Technologien werden häufig in Anwendungen wie virtuellen Assistenten, Sicherheitssystemen und autonomen Fahrzeugen eingesetzt. - Vorausschauende Analyse (Predictive Analytics)
Bei der prädiktiven Analytik werden Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um Daten zu analysieren und Vorhersagen über künftige Ergebnisse zu treffen. Im Finanzwesen lässt die prädiktive Analytik beispielsweise Vorhersagen von Aktienkursen zu, während sie im Gesundheitswesen zur Vorhersage von Patientenergebnissen oder zur Identifizierung von Risikopatientinnen und -patientenen angewendet werden kann. In der Industrie ermöglicht sie es, Bauteilschäden frühzeitig zu erkennen und mit möglichst kleinem Betriebsunterbruch auszutauschen. - Betrugserkennung
Algorithmen für maschinelles Lernen können so trainiert werden, dass sie Muster und Anomalien in Finanztransaktionen oder Online-Aktivitäten erkennen, die auf betrügerisches Verhalten hindeuten könnten. Durch die frühzeitige Erkennung betrügerischer Aktivitäten können Unternehmen Geld sparen und eine Schädigung ihres Rufs verhindern. - Recommender Systeme
Empfehlungsmaschinen nutzen maschinelles Lernen, um Nutzerdaten wie Kaufhistorie oder Surfverhalten zu analysieren und personalisierte Empfehlungen für Produkte oder Dienstleistungen auszusprechen. Diese werden häufig im elektronischen Handel und auf Streaming-Plattformen wie Amazon und Netflix eingesetzt. - Verarbeitung natürlicher Sprache
NLP (Natural Language Processing) ist die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Diese Technologie wird in Chatbots, virtuellen Assistenten und anderen Anwendungen eingesetzt, die menschenähnliche Interaktionen erfordern. NLP kann zum Beispiel dazu verwendet werden, Gespräche mit Kunden zu analysieren und automatische Antworten zu geben. - Autonomes Fahren
Autonome Fahrzeuge nutzen eine Kombination aus Sensoren und Algorithmen, um verschiedene Fahrsituationen zu erkennen und darauf zu reagieren, wodurch sie sicherer und effizienter werden. Diese Fahrzeuge können Daten von Kameras, Radar und anderen Sensoren analysieren, um Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. - Vorausschauende Wartung
Bei der vorausschauenden Wartung wird maschinelles Lernen eingesetzt, um Daten von Maschinen zu analysieren und vorauszusagen, wann eine Wartung erforderlich ist. Durch die Vorhersage des Wartungsbedarfs können Unternehmen Ausfallzeiten reduzieren und die Gesamteffizienz verbessern. - Kundensegmentierung
Mithilfe von maschinellem Lernen lassen sich Kundendaten analysieren und Kunden anhand ihres Verhaltens oder ihrer Vorlieben segmentieren. Dies kann Unternehmen dabei helfen, ihre Marketingaktivitäten effektiver zu gestalten, indem sie Nachrichten und Angebote auf bestimmte Kundensegmente zuschneiden.
CAS Machine Learning for Software Engineers
Machine Learning und Artificial Intelligence haben in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. In der Industrie werden deshalb zunehmend Fachkräfte benötigt, die in der Lage sind, Machine-Learning-Projekte selbständig zu implementieren und zu betreiben. Der CAS Machine Learning for Software Engineers ermöglicht Software-Entwicklerinnen und -Entwicklern einen Zugang zu Machine-Learning-Themen und die Implementierung verschiedener Konzepte in Software.