Machine Learning

Der Begriff Machine Learning, im Deutschen maschinelles Lernen, umfasst Verfahren und Ansätze, die dazu verwendet werden, computerbasierten Systemen die Fähigkeit des Lernens zu geben.

Es handelt sich dabei um ein interdisziplinäres Forschungsfeld, das Erkenntnisse aus der Lernpsychologie, Sprachwissenschaft sowie der Computerwissenschaft vereint und in den Techniken des maschinellen Lernens verankert.

Machine Learning ist ein Teil des übergeordneten Bereiches Künstliche Intelligenz und entwickelt bzw. verbessert Algorithmen, die zur Abbildung menschlicher Lernprozesse Verwendung finden. Dabei werden prinzipiell drei Verfahrenstechniken unterschieden, das supervised Learning, das unsupervised Learning und das reinforcement Learning.

Die verschiedenen Ansätze des Machine Learnings

Supervised Learning

Das Supervised Learning dient dazu eine Funktion zu finden, mit der neue, unbekannte Daten einer vordefinierten Klasse oder Gruppe zugewiesen werden können, z. B. Kreditbewilligung abhängig von Kredithöhe und Bonität. Die Kernaufgabe besteht darin, ein Modell mithilfe von Beispieldaten aufzubauen, das die Zuordnung anschließend selbstständig übernimmt.

Unsupervised Learning

Beim Unsupervised Learning Ansatz, werden aus den Daten unbekannte Muster ermittelt und es wird versucht, Regeln daraus abzuleiten. Ziel des Lernens ist der Aufbau eines Modells, mit dessen Hilfe Daten zu den vorhandenen Clustern zugeordnet werden können. Die Anzahl und Art der Cluster ändert sich mit den zugrundeliegenden Daten des Corpus.

Reinforcement Learning

Das Reinforcment Learning stellt eine besondere Art des maschinellen Lernens dar. Das System wird „belohnt“, wenn es eine passende Aktion ausgeführt hat (z. B. korrekte Zuordnung eines Bildinhalts mit einer Katze) und „betraft“, wenn das Ergebnis falsch oder unpassend ist (z. B. Zuordnung Hund statt Katze in einem Bild).

Machine Learning in der Praxis

Machine Learning ist sehr vielfältig und seit vielen Jahren ein etabliertes Vorgehen in der Softwaretechnologie. Die Suchmaschinen im Internet setzen auf maschinelles Lernen, um Inhalte zu strukturieren und auf Anfrage durch einen Nutzenden möglichst Inhalte mit den gesuchten Schlagworten wiederzugeben.

Produktvorschläge der einschlägigen Online Marktplätze basieren auf dem Kauf- und Suchverhalten des Nutzenden und generieren automatisch weitere Vorschläge. Die Spamfilter der Email-Accounts erkennen unerwünschte Nachrichten automatisch und sind in der Lage dazuzulernen.

Machine Learning kommt also nicht mit einem großen Knall daher, sondern hat sich bereits in den letzten Jahrzehnten als nützlicher Helfer in unseren Alltag integriert.

Machine Learning – Vorteile und Nachteile

Wie jede Technologie bietet auch Machine Learning spezifische Vorteile und Nachteile, die berücksichtigt werden müssen.

Machine Learning – Vorteile von Machine Learning

Die Vorteile von Machine Learning sind vielfältig:

• Automatisierung: Routineaufgaben können automatisiert und effizienter erledigt werden.
• Skalierbarkeit: Modelle können mit zunehmenden Datenmengen wachsen.
• Verbesserte Vorhersagen: ML liefert präzise Prognosen und Einblicke in komplexe Datensätze.
• Vielfältige Anwendungen: Vom Gesundheitswesen bis hin zu autonomem Fahren.

Machine Learning – Nachteile von Machine Learning

Machine Learning hat jedoch auch Herausforderungen:

• Datenabhängigkeit: Modelle benötigen große, qualitativ hochwertige Datensätze.
• Black-Box-Problematik: Viele Modelle sind schwer zu interpretieren.
• Kosten: Die Entwicklung und Implementierung von ML-Modellen ist oft teuer.
• Ethische Fragen: Datenschutz und mögliche Verzerrungen in Algorithmen können problematisch sein.

Machine Learning – Beispiel für Machine Learning

Ein typisches Beispiel für Machine Learning ist der Einsatz von Spam-Filtern in E-Mail-Systemen. Diese Modelle analysieren eingehende Nachrichten, erkennen bestimmte Merkmale und klassifizieren sie automatisch als Spam oder Nicht-Spam. Diese Fähigkeit beruht auf dem Lernen aus historischen Daten über Spam-E-Mails.

Machine Learning – Definition & Erklärung – Zusammenfassung

Im Zusammenhang mit dem Lexikoneintrag Machine Learning sollte man sich folgende Punkte merken:

• Machine Learning ermöglicht es Computern, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.
• Es basiert auf Algorithmen, die Muster und Zusammenhänge in Daten erkennen und Vorhersagen treffen können.
• Die Technologie hat vielfältige Anwendungsbereiche, bringt jedoch auch Herausforderungen wie Datenabhängigkeit und ethische Fragen mit sich.