What Is Machine Learning?

Was ist maschinelles Lernen? Maschinelles Lernen, ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI) und der Informatik, nutzt Daten und Algorithmen, um menschliche Lernprozesse zu imitieren und ihre Genauigkeit kontinuierlich zu verbessern. In den letzten Jahrzehnten haben Fortschritte bei der Speicher- und Verarbeitungsleistung den Weg für innovative Anwendungen des maschinellen Lernens geebnet, wie etwa die Empfehlungsmaschine von Netflix und selbstfahrende Autos. Das maschinelle Lernen spielt eine entscheidende Rolle in dem schnell wachsenden Bereich der Datenwissenschaft. Durch den Einsatz statistischer Methoden werden Algorithmen trainiert, um Vorhersagen und Klassifizierungen zu treffen und wichtige Erkenntnisse aus Data-Mining-Projekten zu gewinnen. Diese Erkenntnisse treiben die Entscheidungsprozesse in Anwendungen und Unternehmen voran und beeinflussen die wichtigsten Wachstumsmetriken. Da das Volumen von Big Data weiter zunimmt, wird die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern voraussichtlich steigen. Ihr Fachwissen ist für die Identifizierung relevanter Geschäftsfragen und geeigneter Daten zur Beantwortung dieser Fragen unerlässlich. Algorithmen des maschinellen Lernens werden in der Regel mithilfe von Frameworks zur beschleunigten Lösungsentwicklung wie TensorFlow und PyTorch entwickelt. Maschinelles Lernen vs. Deep Learning vs. Neuronale Netze Bei der Diskussion über Deep Learning und maschinelles Lernen ist es wichtig, ihre feinen Unterschiede zu verstehen. Sowohl Deep Learning und maschinelles Lernen als auch neuronale Netze sind Teilbereiche der künstlichen Intelligenz. Es ist jedoch erwähnenswert, dass neuronale Netze ein Teilgebiet des maschinellen Lernens sind, während Deep Learning ein Teilgebiet der neuronalen Netze ist. Der Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen liegt in ihren Lernalgorithmen. Deep Machine Learning, auch bekannt als "skalierbares maschinelles Lernen", ist in der Lage, gelabelte Datensätze für überwachtes Lernen zu nutzen. Es kann auch unstrukturierte Daten in ihrer Rohform, wie Text oder Bilder, verarbeiten. Deep-Learning-Algorithmen erkennen automatisch Unterscheidungsmerkmale zwischen verschiedenen Datenkategorien, so dass weniger menschliche Eingriffe erforderlich sind und größere Datensätze verwendet werden können. Das klassische maschinelle Lernen, das oft als "nicht-tiefes" maschinelles Lernen bezeichnet wird, ist dagegen mehr auf menschliche Experten angewiesen, um die relevanten Merkmale zu bestimmen, und stützt sich beim Lernen auf strukturierte Daten. Neuronale Netze, insbesondere künstliche neuronale Netze (ANNs), bestehen aus Schichten von Knoten, einschließlich Eingabe-, versteckter und Ausgabeschichten. Jeder Knoten, d. h. jedes künstliche Neuron, ist mit anderen verbunden und verfügt über entsprechende Gewichte und Schwellenwerte. Wenn die Ausgabe eines Knotens den Schwellenwert überschreitet, wird er aktiviert und leitet Daten an die nächste Schicht weiter. Andernfalls werden keine Daten weitergegeben. Der Begriff "tief" im Zusammenhang mit Deep Learning bezieht sich einfach auf neuronale Netze mit mehr als drei Schichten, einschließlich der Eingabe- und Ausgabeschichten, während Netze mit drei Schichten als einfach gelten. Deep Learning und neuronale Netze haben eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung von Computer Vision, natürlicher Sprachverarbeitung und Spracherkennung gespielt. Wie Funktioniert Maschinelles Lernen? es gibt drei wesentliche komponenten, die das lernsystem eines maschinellen lernalgorithmus ausmachen: Entscheidungsprozess: Algorithmen des maschinellen Lernens werden in erster Linie für Vorhersage- oder Klassifizierungszwecke eingesetzt. Durch die Analyse von Eingabedaten, ob mit oder ohne Kennzeichnung, erzeugt der Algorithmus Schätzungen über die in den Daten vorhandenen Muster. Fehlerfunktion: Eine Fehlerfunktion spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewertung der Genauigkeit der Vorhersagen des Modells. Wenn bekannte Beispiele verfügbar sind, vergleicht die Fehlerfunktion die Ausgabe des Modells mit den erwarteten Werten und ermöglicht so eine umfassende Bewertung. Modell-Optimierungsprozess: Um die Kompatibilität des Modells mit den Trainingsdaten zu verbessern, passt der Algorithmus die Gewichte an, um die Diskrepanz zwischen den Schätzungen des Modells und den bekannten Beispielen zu minimieren. Dieser iterative "Evaluierungs- und Optimierungsprozess" ermöglicht autonome Gewichtungsaktualisierungen, bis eine vordefinierte Genauigkeitsschwelle erreicht ist. Methoden Des Maschinellen Lernens modelle für maschinelles lernen lassen sich in drei hauptkategorien einteilen: Überwachtes maschinelles Lernen: Überwachtes Lernen, auch bekannt als überwachtes maschinelles Lernen, nutzt markierte Datensätze, um Algorithmen zu trainieren und Daten genau zu klassifizieren oder Ergebnisse vorherzusagen. Das Modell passt seine Gewichte an, wenn Eingabedaten bereitgestellt werden, um eine angemessene Anpassung zu gewährleisten. Um eine Über- oder Unteranpassung zu verhindern, wird eine Kreuzvalidierung durchgeführt. Überwachtes Lernen löst reale Probleme in großem Umfang, z. B. die Klassifizierung von Spam in E-Mail-Ordnern. Zu den bemerkenswerten Methoden des überwachten Lernens gehören neuronale Netze, Naive Bayes, lineare Regression, logistische Regression, Random Forest und Support Vector Machine (SVM). Unüberwachtes maschinelles Lernen: Unüberwachtes Lernen oder unüberwachtes maschinelles Lernen analysiert und gruppiert unmarkierte Datensätze mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens. Diese Algorithmen decken verborgene Muster und Gruppierungen ohne menschliches Eingreifen auf. Unüberwachtes Lernen ist ideal für Aufgaben wie explorative Datenanalyse, Cross-Selling-Strategien, Kundensegmentierung sowie Bild- und Mustererkennung. Es hilft auch bei der Reduzierung der Dimensionalität, indem es die Anzahl der Merkmale in einem Modell verringert. Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) und die Singulärwertzerlegung (SVD) sind gängige Verfahren. Andere Algorithmen, die beim unüberwachten Lernen eingesetzt werden, sind neuronale Netze, k-means Clustering und probabilistische Clustering-Methoden. Semi-überwachtes Lernen: Semi-überwachtes Lernen schließt die Lücke zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen. Es stützt sich beim Training auf einen kleineren markierten Datensatz, um die Klassifizierung und Merkmalsextraktion aus einem größeren, nicht markierten Datensatz zu steuern. Semi-überwachtes Lernen ist effektiv, wenn die Anzahl der gekennzeichneten Daten für einen überwachten Lernalgorithmus begrenzt ist oder die Kennzeichnung ausreichender Daten kostspielig ist. Maschinelles Lernen durch Verstärkung: Das verstärkende maschinelle Lernen ist ein leistungsstarkes Modell, das Ähnlichkeiten mit dem überwachten Lernen aufweist. Es hebt sich jedoch dadurch ab, dass es keine Beispieldaten für das Training verwendet. Stattdessen lernt es durch einen Versuch-und-Irrtum-Prozess und verbessert sich kontinuierlich, indem es erfolgreiche Ergebnisse verstärkt und Empfehlungen oder Strategien für bestimmte Probleme verfeinert. Ein bemerkenswertes Beispiel für das verstärkende Lernen ist das IBM Watson®-System, das 2011 den Jeopardy!-Wettbewerb gewann. Das System nutzte Techniken des Verstärkungslernens, um optimale Strategien zu ermitteln, z. B. wann eine Antwort oder Frage gegeben werden sollte, welches Feld auf dem Spielbrett ausgewählt werden sollte und wie viel gesetzt werden sollte - vor allem, wenn täglich ein Doppelspiel ansteht. Diese bemerkenswerte Leistung unterstreicht die praktische Anwendung von Reinforcement Learning in komplexen Entscheidungsszenarien. Durch die Kombination von maschinellem Lernen mit Reinforcement-Techniken können Unternehmen neue Möglichkeiten für intelligente Entscheidungen und Problemlösungen erschließen. Gemeinsame Algorithmen Für Maschinelles Lernen Mehrere Algorithmen des maschinellen Lernens werden für verschiedene Anwendungen eingesetzt. Dazu gehören: Neuronale Netze: Neuronale Netze ahmen die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach und bestehen aus miteinander verknüpften Verarbeitungsknoten. Sie eignen sich hervorragend für die Mustererkennung und spielen eine entscheidende Rolle bei der Übersetzung natürlicher Sprache, der Bilderkennung, der Spracherkennung und der Bilderzeugung. Lineare Regression: Dieser Algorithmus prognostiziert numerische Werte auf der Grundlage linearer Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen. Er kann zum Beispiel Hauspreise anhand historischer Gebietsdaten vorhersagen. Logistische Regression: Als überwachter Lernalgorithmus sagt die logistische Regression kategorische Antworten wie "ja" oder "nein" voraus Er findet Anwendung bei der Spam-Klassifizierung und der Qualitätskontrolle an Produktionslinien. Clustering: Mithilfe des unüberwachten Lernens erkennen Clustering-Algorithmen Muster in Daten und gruppieren sie entsprechend. Dies hilft Datenwissenschaftlern bei der Aufdeckung verborgener Unterschiede zwischen Datenpunkten, die von Menschen übersehen worden sein könnten. Entscheidungsbäume: Entscheidungsbäume sind vielseitige Algorithmen, die numerische Werte vorhersagen (Regression) und Daten in Kategorien einteilen können. Sie verwenden eine verzweigte Abfolge von verknüpften Entscheidungen, die visuell als Baumdiagramm dargestellt werden. Entscheidungsbäume bieten im Gegensatz zu der undurchsichtigen Natur neuronaler Netze Vorteile wie eine einfache Validierung und Prüfung. Zufällige Wälder: Bei Random Forests sagt der Algorithmus für maschinelles Lernen Werte oder Kategorien voraus, indem er die Ergebnisse mehrerer Entscheidungsbäume zusammenfasst, was zu einer höheren Genauigkeit und Robustheit führt. diese algorithmen bilden die grundlage des maschinellen lernens und versetzen datenwissenschaftler in die lage, unterschiedliche herausforderungen in verschiedenen branchen und bereichen zu bewältigen. Anwendungsfälle Für Maschinelles Lernen In Der Praxis maschinelles lernen durchdringt unser tägliches leben, und hier sind nur einige beispiele, in denen sie darauf stoßen könnten: Spracherkennungsfunktion: Auch als automatische Spracherkennung (ASR) oder Sprache-zu-Text bezeichnet, nutzt diese Funktion die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um gesprochene Wörter in geschriebenen Text umzuwandeln. Die Spracherkennung ist in mobile Geräte integriert und ermöglicht den Nutzern die Sprachsuche (z. B. Siri) oder die Verbesserung der Zugänglichkeit bei der Eingabe von Texten. Kundenbetreuung: Online-Chatbots verändern die Kundeninteraktion auf Websites und Social-Media-Plattformen und ersetzen menschliche Mitarbeiter. Diese Chatbots beantworten häufig gestellte Fragen, bieten persönliche Beratung und helfen bei Aufgaben wie Cross-Selling von Produkten oder Größenvorschlägen. Sie sind häufig auf E-Commerce-Websites, Messaging-Plattformen wie Slack und Facebook Messenger und virtuellen Assistenten zu finden. Computer Vision: Computer Vision, eine KI-Technologie, ermöglicht es Computern, aussagekräftige Informationen aus Bildern, Videos und visuellen Daten zu extrahieren. Sie wird von neuronalen Faltungsnetzen unterstützt und findet Anwendung in den Bereichen Foto-Tagging in sozialen Medien, radiologische Bildgebung im Gesundheitswesen und autonome Fahrzeuge. Empfehlungsmaschinen: KI-Algorithmen nutzen Daten zum früheren Verbraucherverhalten, um Muster zu erkennen und wirksame Cross-Selling-Strategien zu entwickeln. Online-Händler nutzen Empfehlungsmaschinen, um während des Bestellvorgangs relevante Produkte vorzuschlagen und so das Einkaufserlebnis insgesamt zu verbessern. Automatisierter Aktienhandel: KI-gesteuerte Hochfrequenzhandelsplattformen optimieren Aktienportfolios, indem sie Tausende oder sogar Millionen von Geschäften pro Tag autonom und ohne menschliches Zutun tätigen. Erkennung von Betrug: Maschinelles Lernen hilft Finanzinstituten bei der Erkennung betrügerischer Transaktionen. Modelle des überwachten Lernens werden auf bekannte betrügerische Aktivitäten trainiert, während Algorithmen zur Erkennung von Anomalien atypische Transaktionen für weitere Untersuchungen markieren. diese beispiele zeigen die praktischen anwendungen des maschinellen lernens, die die effizienz, personalisierung und sicherheit in verschiedenen bereichen verbessern.

Was Ist Maschinelles Lernen?

In diesem artikel:

Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen vs. Deep Learning vs. Neuronale Netze
Wie Funktioniert Maschinelles Lernen?
Methoden Des Maschinellen Lernens
Gemeinsame Algorithmen Für Maschinelles Lernen
Anwendungsfälle Für Maschinelles Lernen In Der Praxis

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen, ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI) und der Informatik, nutzt Daten und Algorithmen, um menschliche Lernprozesse zu imitieren und ihre Genauigkeit kontinuierlich zu verbessern.

In den letzten Jahrzehnten haben Fortschritte bei der Speicher- und Verarbeitungsleistung den Weg für innovative Anwendungen des maschinellen Lernens geebnet, wie etwa die Empfehlungsmaschine von Netflix und selbstfahrende Autos.

Das maschinelle Lernen spielt eine entscheidende Rolle in dem schnell wachsenden Bereich der Datenwissenschaft. Durch den Einsatz statistischer Methoden werden Algorithmen trainiert, um Vorhersagen und Klassifizierungen zu treffen und wichtige Erkenntnisse aus Data-Mining-Projekten zu gewinnen. Diese Erkenntnisse treiben die Entscheidungsprozesse in Anwendungen und Unternehmen voran und beeinflussen die wichtigsten Wachstumsmetriken. Da das Volumen von Big Data weiter zunimmt, wird die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern voraussichtlich steigen. Ihr Fachwissen ist für die Identifizierung relevanter Geschäftsfragen und geeigneter Daten zur Beantwortung dieser Fragen unerlässlich.

Algorithmen des maschinellen Lernens werden in der Regel mithilfe von Frameworks zur beschleunigten Lösungsentwicklung wie TensorFlow und PyTorch entwickelt.

Maschinelles Lernen vs. Deep Learning vs. Neuronale Netze

Bei der Diskussion über Deep Learning und maschinelles Lernen ist es wichtig, ihre feinen Unterschiede zu verstehen. Sowohl Deep Learning und maschinelles Lernen als auch neuronale Netze sind Teilbereiche der künstlichen Intelligenz. Es ist jedoch erwähnenswert, dass neuronale Netze ein Teilgebiet des maschinellen Lernens sind, während Deep Learning ein Teilgebiet der neuronalen Netze ist.

Der Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen liegt in ihren Lernalgorithmen. Deep Machine Learning, auch bekannt als "skalierbares maschinelles Lernen", ist in der Lage, gelabelte Datensätze für überwachtes Lernen zu nutzen. Es kann auch unstrukturierte Daten in ihrer Rohform, wie Text oder Bilder, verarbeiten. Deep-Learning-Algorithmen erkennen automatisch Unterscheidungsmerkmale zwischen verschiedenen Datenkategorien, so dass weniger menschliche Eingriffe erforderlich sind und größere Datensätze verwendet werden können.

Das klassische maschinelle Lernen, das oft als "nicht-tiefes" maschinelles Lernen bezeichnet wird, ist dagegen mehr auf menschliche Experten angewiesen, um die relevanten Merkmale zu bestimmen, und stützt sich beim Lernen auf strukturierte Daten.

Neuronale Netze, insbesondere künstliche neuronale Netze (ANNs), bestehen aus Schichten von Knoten, einschließlich Eingabe-, versteckter und Ausgabeschichten. Jeder Knoten, d. h. jedes künstliche Neuron, ist mit anderen verbunden und verfügt über entsprechende Gewichte und Schwellenwerte. Wenn die Ausgabe eines Knotens den Schwellenwert überschreitet, wird er aktiviert und leitet Daten an die nächste Schicht weiter. Andernfalls werden keine Daten weitergegeben. Der Begriff "tief" im Zusammenhang mit Deep Learning bezieht sich einfach auf neuronale Netze mit mehr als drei Schichten, einschließlich der Eingabe- und Ausgabeschichten, während Netze mit drei Schichten als einfach gelten.

Deep Learning und neuronale Netze haben eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung von Computer Vision, natürlicher Sprachverarbeitung und Spracherkennung gespielt.

Wie Funktioniert Maschinelles Lernen?

es gibt drei wesentliche komponenten, die das lernsystem eines maschinellen lernalgorithmus ausmachen:

Entscheidungsprozess: Algorithmen des maschinellen Lernens werden in erster Linie für Vorhersage- oder Klassifizierungszwecke eingesetzt. Durch die Analyse von Eingabedaten, ob mit oder ohne Kennzeichnung, erzeugt der Algorithmus Schätzungen über die in den Daten vorhandenen Muster.
Fehlerfunktion: Eine Fehlerfunktion spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewertung der Genauigkeit der Vorhersagen des Modells. Wenn bekannte Beispiele verfügbar sind, vergleicht die Fehlerfunktion die Ausgabe des Modells mit den erwarteten Werten und ermöglicht so eine umfassende Bewertung.
Modell-Optimierungsprozess: Um die Kompatibilität des Modells mit den Trainingsdaten zu verbessern, passt der Algorithmus die Gewichte an, um die Diskrepanz zwischen den Schätzungen des Modells und den bekannten Beispielen zu minimieren. Dieser iterative "Evaluierungs- und Optimierungsprozess" ermöglicht autonome Gewichtungsaktualisierungen, bis eine vordefinierte Genauigkeitsschwelle erreicht ist.

Methoden Des Maschinellen Lernens

modelle für maschinelles lernen lassen sich in drei hauptkategorien einteilen:

Überwachtes maschinelles Lernen: Überwachtes Lernen, auch bekannt als überwachtes maschinelles Lernen, nutzt markierte Datensätze, um Algorithmen zu trainieren und Daten genau zu klassifizieren oder Ergebnisse vorherzusagen. Das Modell passt seine Gewichte an, wenn Eingabedaten bereitgestellt werden, um eine angemessene Anpassung zu gewährleisten. Um eine Über- oder Unteranpassung zu verhindern, wird eine Kreuzvalidierung durchgeführt. Überwachtes Lernen löst reale Probleme in großem Umfang, z. B. die Klassifizierung von Spam in E-Mail-Ordnern. Zu den bemerkenswerten Methoden des überwachten Lernens gehören neuronale Netze, Naive Bayes, lineare Regression, logistische Regression, Random Forest und Support Vector Machine (SVM).
Unüberwachtes maschinelles Lernen: Unüberwachtes Lernen oder unüberwachtes maschinelles Lernen analysiert und gruppiert unmarkierte Datensätze mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens. Diese Algorithmen decken verborgene Muster und Gruppierungen ohne menschliches Eingreifen auf. Unüberwachtes Lernen ist ideal für Aufgaben wie explorative Datenanalyse, Cross-Selling-Strategien, Kundensegmentierung sowie Bild- und Mustererkennung. Es hilft auch bei der Reduzierung der Dimensionalität, indem es die Anzahl der Merkmale in einem Modell verringert. Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) und die Singulärwertzerlegung (SVD) sind gängige Verfahren. Andere Algorithmen, die beim unüberwachten Lernen eingesetzt werden, sind neuronale Netze, k-means Clustering und probabilistische Clustering-Methoden.
Semi-überwachtes Lernen: Semi-überwachtes Lernen schließt die Lücke zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen. Es stützt sich beim Training auf einen kleineren markierten Datensatz, um die Klassifizierung und Merkmalsextraktion aus einem größeren, nicht markierten Datensatz zu steuern. Semi-überwachtes Lernen ist effektiv, wenn die Anzahl der gekennzeichneten Daten für einen überwachten Lernalgorithmus begrenzt ist oder die Kennzeichnung ausreichender Daten kostspielig ist.
Maschinelles Lernen durch Verstärkung: Das verstärkende maschinelle Lernen ist ein leistungsstarkes Modell, das Ähnlichkeiten mit dem überwachten Lernen aufweist. Es hebt sich jedoch dadurch ab, dass es keine Beispieldaten für das Training verwendet. Stattdessen lernt es durch einen Versuch-und-Irrtum-Prozess und verbessert sich kontinuierlich, indem es erfolgreiche Ergebnisse verstärkt und Empfehlungen oder Strategien für bestimmte Probleme verfeinert. Ein bemerkenswertes Beispiel für das verstärkende Lernen ist das IBM Watson®-System, das 2011 den Jeopardy!-Wettbewerb gewann. Das System nutzte Techniken des Verstärkungslernens, um optimale Strategien zu ermitteln, z. B. wann eine Antwort oder Frage gegeben werden sollte, welches Feld auf dem Spielbrett ausgewählt werden sollte und wie viel gesetzt werden sollte - vor allem, wenn täglich ein Doppelspiel ansteht. Diese bemerkenswerte Leistung unterstreicht die praktische Anwendung von Reinforcement Learning in komplexen Entscheidungsszenarien. Durch die Kombination von maschinellem Lernen mit Reinforcement-Techniken können Unternehmen neue Möglichkeiten für intelligente Entscheidungen und Problemlösungen erschließen.

Gemeinsame Algorithmen Für Maschinelles Lernen

Mehrere Algorithmen des maschinellen Lernens werden für verschiedene Anwendungen eingesetzt. Dazu gehören:

Neuronale Netze: Neuronale Netze ahmen die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach und bestehen aus miteinander verknüpften Verarbeitungsknoten. Sie eignen sich hervorragend für die Mustererkennung und spielen eine entscheidende Rolle bei der Übersetzung natürlicher Sprache, der Bilderkennung, der Spracherkennung und der Bilderzeugung.
Lineare Regression: Dieser Algorithmus prognostiziert numerische Werte auf der Grundlage linearer Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen. Er kann zum Beispiel Hauspreise anhand historischer Gebietsdaten vorhersagen.
Logistische Regression: Als überwachter Lernalgorithmus sagt die logistische Regression kategorische Antworten wie "ja" oder "nein" voraus Er findet Anwendung bei der Spam-Klassifizierung und der Qualitätskontrolle an Produktionslinien.
Clustering: Mithilfe des unüberwachten Lernens erkennen Clustering-Algorithmen Muster in Daten und gruppieren sie entsprechend. Dies hilft Datenwissenschaftlern bei der Aufdeckung verborgener Unterschiede zwischen Datenpunkten, die von Menschen übersehen worden sein könnten.
Entscheidungsbäume: Entscheidungsbäume sind vielseitige Algorithmen, die numerische Werte vorhersagen (Regression) und Daten in Kategorien einteilen können. Sie verwenden eine verzweigte Abfolge von verknüpften Entscheidungen, die visuell als Baumdiagramm dargestellt werden. Entscheidungsbäume bieten im Gegensatz zu der undurchsichtigen Natur neuronaler Netze Vorteile wie eine einfache Validierung und Prüfung.
Zufällige Wälder: Bei Random Forests sagt der Algorithmus für maschinelles Lernen Werte oder Kategorien voraus, indem er die Ergebnisse mehrerer Entscheidungsbäume zusammenfasst, was zu einer höheren Genauigkeit und Robustheit führt.

diese algorithmen bilden die grundlage des maschinellen lernens und versetzen datenwissenschaftler in die lage, unterschiedliche herausforderungen in verschiedenen branchen und bereichen zu bewältigen.

Anwendungsfälle Für Maschinelles Lernen In Der Praxis

maschinelles lernen durchdringt unser tägliches leben, und hier sind nur einige beispiele, in denen sie darauf stoßen könnten:

Spracherkennungsfunktion: Auch als automatische Spracherkennung (ASR) oder Sprache-zu-Text bezeichnet, nutzt diese Funktion die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um gesprochene Wörter in geschriebenen Text umzuwandeln. Die Spracherkennung ist in mobile Geräte integriert und ermöglicht den Nutzern die Sprachsuche (z. B. Siri) oder die Verbesserung der Zugänglichkeit bei der Eingabe von Texten.
Kundenbetreuung: Online-Chatbots verändern die Kundeninteraktion auf Websites und Social-Media-Plattformen und ersetzen menschliche Mitarbeiter. Diese Chatbots beantworten häufig gestellte Fragen, bieten persönliche Beratung und helfen bei Aufgaben wie Cross-Selling von Produkten oder Größenvorschlägen. Sie sind häufig auf E-Commerce-Websites, Messaging-Plattformen wie Slack und Facebook Messenger und virtuellen Assistenten zu finden.
Computer Vision: Computer Vision, eine KI-Technologie, ermöglicht es Computern, aussagekräftige Informationen aus Bildern, Videos und visuellen Daten zu extrahieren. Sie wird von neuronalen Faltungsnetzen unterstützt und findet Anwendung in den Bereichen Foto-Tagging in sozialen Medien, radiologische Bildgebung im Gesundheitswesen und autonome Fahrzeuge.
Empfehlungsmaschinen: KI-Algorithmen nutzen Daten zum früheren Verbraucherverhalten, um Muster zu erkennen und wirksame Cross-Selling-Strategien zu entwickeln. Online-Händler nutzen Empfehlungsmaschinen, um während des Bestellvorgangs relevante Produkte vorzuschlagen und so das Einkaufserlebnis insgesamt zu verbessern.
Automatisierter Aktienhandel: KI-gesteuerte Hochfrequenzhandelsplattformen optimieren Aktienportfolios, indem sie Tausende oder sogar Millionen von Geschäften pro Tag autonom und ohne menschliches Zutun tätigen.
Erkennung von Betrug: Maschinelles Lernen hilft Finanzinstituten bei der Erkennung betrügerischer Transaktionen. Modelle des überwachten Lernens werden auf bekannte betrügerische Aktivitäten trainiert, während Algorithmen zur Erkennung von Anomalien atypische Transaktionen für weitere Untersuchungen markieren.

diese beispiele zeigen die praktischen anwendungen des maschinellen lernens, die die effizienz, personalisierung und sicherheit in verschiedenen bereichen verbessern.