Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der Systemen die Fähigkeit verleiht, zu lernen und Prozesse zu optimieren, ohne dass sie ständig programmiert werden müssen. Einfach ausgedrückt, nutzt maschinelles Lernen Daten, Statistiken und Versuch und Irrtum, um eine bestimmte Aufgabe zu „erlernen“, ohne jemals speziell für diese Aufgabe programmiert werden zu müssen.
Maschinelles Lernen (ML) hat seine Wurzeln in verschiedenen Disziplinen wie Statistik, Informatik und Mathematik. Es basiert auf der Idee, dass Systeme aus Daten lernen können, um Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen, ohne explizit für jede einzelne mögliche Entscheidung programmiert werden zu müssen.
Was ist maschinelles Lernen im KI Bereich?
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, in dem Systeme die Fähigkeit haben, durch Daten, Statistiken und Versuch und Irrtum zu „lernen“, um Prozesse zu optimieren und Innovationen schneller voranzutreiben.
Das maschinelle Lernen gibt Computern die Möglichkeit, menschenähnliche Lernfähigkeiten zu entwickeln, die es ihnen erlauben, einige der schwierigsten Probleme der Welt zu lösen, von der Krebsforschung bis hin zum Klimawandel.
Die meisten Computerprogramme sind auf Code angewiesen, der ihnen sagt, was sie ausführen oder welche Informationen sie speichern sollen (besser bekannt als explizites Wissen). Dieses Wissen umfasst alles, was leicht geschrieben oder aufgezeichnet werden kann, wie Lehrbücher, Videos oder Handbücher.
Mit Hilfe des maschinellen Lernens erlangen Computer taktisches Wissen, d. h. das Wissen, das wir aus persönlichen Erfahrungen und Zusammenhängen gewinnen. Diese Art von Wissen lässt sich nur schwer durch schriftliche oder mündliche Kommunikation von einer Person zur nächsten übertragen.
Die Gesichtserkennung ist eine Art stillschweigendes Wissen. Wir erkennen das Gesicht einer Person, aber es fällt uns schwer, genau zu beschreiben, wie oder warum wir es erkennen. Wir verlassen uns auf unsere persönliche Wissensdatenbank, um die Punkte zu verbinden und eine Person sofort anhand ihres Gesichts zu erkennen. Ein anderes Beispiel ist das Fahrradfahren. Es ist viel einfacher, jemandem zu zeigen, wie man Fahrrad fährt, als es zu erklären.
Computer müssen nicht mehr auf Milliarden von Codezeilen angewiesen sein, um Berechnungen durchzuführen. Das maschinelle Lernen gibt Computern die Möglichkeit, stillschweigendes Wissen zu nutzen, das es ihnen erlaubt, Verbindungen herzustellen, Muster zu entdecken und Vorhersagen zu treffen, die auf dem basieren, was sie in der Vergangenheit gelernt haben.
Die Nutzung stillschweigenden Wissens durch maschinelles Lernen hat diese Technologie für fast alle Branchen, von Fintech bis hin zu Wetter und Behörden, interessant gemacht.
Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich aufgrund seiner Fähigkeit, Merkmale aus Daten zu extrahieren, immer mehr durchsetzt. Beim Deep Learning werden künstliche Neuronale Netze (ANNs) verwendet, um aus Rohdaten höherwertige Merkmale zu extrahieren.
ANNs unterscheiden sich zwar stark von menschlichen Gehirnen, wurden aber von der Art und Weise inspiriert, wie Menschen biologisch Informationen verarbeiten. Das Lernen, das ein Computer durchführt, wird als „tief“ bezeichnet, weil die Netze mit Hilfe von Schichten aus den Rohdaten lernen und diese interpretieren.
Zum Beispiel ist Deep Learning ein wichtiger Aktivposten für die Bildverarbeitung in allen Bereichen, vom elektronischen Handel bis zu medizinischen Bildern. Google stattet seine Programme mit Deep Learning aus, um Muster in Bildern zu erkennen und das richtige Bild für die jeweilige Suche anzuzeigen. Wenn Sie nach einer Winterjacke suchen, werden Googles maschinelles und tiefes Lernen zusammenarbeiten, um Muster in Bildern zu erkennen – Größen, Farben, Formen, relevante Markennamen -, die passende Jacken anzeigen, die Ihre Anfrage erfüllen.
Deep Learning ist auch in der Radiologie, der Pathologie und in allen medizinischen Bereichen, die stark auf Bilder angewiesen sind, im Aufwind. Die Technologie stützt sich auf ihr implizites Wissen – aus der Untersuchung von Millionen anderer Scans -, um Krankheiten oder Verletzungen sofort zu erkennen und Ärzten und Krankenhäusern Zeit und Geld zu sparen.
Wie funktioniert maschinelles Lernen?
Beim maschinellen Lernen werden Eingabedaten zusammengestellt, bei denen es sich um Daten handeln kann, die in Trainingssitzungen oder aus anderen Quellen gesammelt wurden, z. B. aus Suchmaschinen für Datensätze, öffentlichen Websites und offenen Datenregistern wie dem von Amazon Web Services.
Diese Daten haben die gleiche Funktion wie frühere Erfahrungen für Menschen, indem sie den Modellen des maschinellen Lernens historische Informationen liefern, mit denen sie bei zukünftigen Entscheidungen arbeiten können;
Die Algorithmen analysieren dann diese Daten und suchen nach Mustern und Trends, die es ihnen ermöglichen, genaue Vorhersagen zu treffen. Auf diese Weise kann das maschinelle Lernen Erkenntnisse aus der Vergangenheit gewinnen, um zukünftige Ereignisse vorherzusehen. Je größer der Datensatz ist, mit dem ein Team die Software für maschinelles Lernen füttern kann, desto genauer sind in der Regel die Vorhersagen.
Die Idee ist, dass Algorithmen des maschinellen Lernens in der Lage sein sollten, diese Aufgaben selbständig zu erledigen, so dass nur ein minimales menschliches Eingreifen erforderlich ist. Dadurch werden verschiedene Prozesse beschleunigt, da das maschinelle Lernen viele Aspekte verschiedener Branchen automatisiert.
Arten des maschinellen Lernens in der Übersicht
Wie alle Systeme mit künstlicher Intelligenz benötigt auch das maschinelle Lernen verschiedene Methoden, um Parameter, Aktionen und Endwerte festzulegen. Programme, die maschinelles Lernen unterstützen, gibt es in verschiedenen Typen, die verschiedene Optionen untersuchen und unterschiedliche Faktoren bewerten.
Es gibt eine Reihe von Arten des maschinellen Lernens, die auf der Grundlage verschiedener Faktoren wie Datengröße und -vielfalt variieren. Nachfolgend sind einige der häufigsten Arten des maschinellen Lernens aufgeführt, unter denen populäre Algorithmen für maschinelles Lernen kategorisiert werden können.
Überwachtes Lernen (Supervised machine learning): Höhere Genauigkeit aus früheren Daten
Überwachtes Lernen umfasst mathematische Modelle von Daten, die sowohl Eingabe- als auch Ausgabeinformationen enthalten. Computerprogramme für maschinelles Lernen werden ständig mit diesen Modellen gefüttert, so dass die Programme schließlich auf der Grundlage eines neuen Satzes von Eingaben Ausgaben vorhersagen können.
Regression und Klassifizierung sind zwei der beliebtesten Analysen im Rahmen des überwachten Lernens. Die Regressionsanalyse dient der Ermittlung und Vorhersage von Beziehungen zwischen Ergebnisvariablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen.
Diese allgemein als lineare Regression bekannte Methode liefert Trainingsdaten, die Systemen bei der Vorhersage und Prognose helfen. Klassifizierung wird verwendet, um Systeme darauf zu trainieren, ein Objekt zu identifizieren und es in eine Unterkategorie einzuordnen. E-Mail-Filter beispielsweise nutzen maschinelles Lernen, um den Fluss eingehender E-Mails für Primär-, Werbe- und Spam-Postfächer zu automatisieren.
Unüberwachtes Lernen (Unsupervised machine learning): Schnellere Analyse komplexer Daten
Unüberwachtes Lernen enthält Daten, die nur Eingaben enthalten, und fügt den Daten dann eine Struktur in Form von Clusterung oder Gruppierung hinzu. Die Methode lernt aus früheren Testdaten, die nicht beschriftet oder kategorisiert wurden, und gruppiert dann die Rohdaten auf der Grundlage von Gemeinsamkeiten (oder deren Fehlen).
Die Clusteranalyse nutzt unbeaufsichtigtes Lernen, um riesige Rohdatenmengen zu sortieren und bestimmte Datenpunkte zusammenzufassen. Clustering ist ein beliebtes Werkzeug für Data Mining und wird in allen Bereichen eingesetzt, von der genetischen Forschung bis hin zum Aufbau virtueller Social-Media-Gemeinschaften mit gleichgesinnten Personen.
Semi-überwachtes Lernen (Semi-supervised learning) : Einfache Datenbeschriftung mit einer kleinen Stichprobe
Semi-überwachtes Lernen liegt zwischen unbeaufsichtigtem und überwachtem Lernen. Anstatt einem Programm alle gekennzeichneten Daten (wie beim überwachten Lernen) oder keine gekennzeichneten Daten (wie beim unüberwachten Lernen) zu geben, werden diese Programme mit einer Mischung von Daten gefüttert, die nicht nur den maschinellen Lernprozess beschleunigt, sondern den Maschinen auch hilft, Objekte zu identifizieren und mit höherer Genauigkeit zu lernen.
In der Regel geben die Programmierer eine kleine Anzahl von gekennzeichneten Daten mit einem großen Prozentsatz von nicht gekennzeichneten Informationen ein, und der Computer muss die Gruppen von strukturierten Daten verwenden, um den Rest der Informationen zu gruppieren.
Die Beschriftung überwachter Daten wird als ein gewaltiges Unterfangen angesehen, da sie hohe Kosten verursacht und Hunderte von Stunden in Anspruch nimmt.
Hier ist ein praktischer Weg, sich die Unterschiede zwischen den verschiedenen Arten des maschinellen Lernens zu merken: Überwachtes Lernen ist, als wäre man ein Schüler, der in der Schule und zu Hause ständig vom Lehrer überwacht wird.
Unüberwachtes Lernen bedeutet, dass ein Schüler ein Konzept selbst herausfinden soll. Semi-überwachtes Lernen ist so, als würde man einem Schüler eine Lektion erteilen und ihn dann an Fragen zu diesem Thema testen.
Jede Art des maschinellen Lernens hat ihre Vor- und Nachteile, und alle werden je nach den Parametern und Bedürfnissen des Datenwissenschaftlers oder Ingenieurs eingesetzt.
4. Bestärkendes lernen (Reinforcement learning)
Bestärkendes lernen ist ein rückkopplungsbasierter Prozess. Dabei nimmt die KI-Komponente automatisch eine Bestandsaufnahme ihrer Umgebung nach der Hit & Trial-Methode vor, ergreift Maßnahmen, lernt aus den Erfahrungen und verbessert ihre Leistung. Die Komponente wird für jede gute Aktion belohnt und für jeden falschen Zug bestraft. Somit zielt die Komponente des verstärkenden Lernens darauf ab, die Belohnungen zu maximieren, indem sie gute Aktionen ausführt.
Im Gegensatz zum überwachten Lernen gibt es beim Reinforcement Learning keine markierten Daten, und die Agenten lernen nur durch Erfahrungen. Nehmen wir Videospiele. Hier gibt das Spiel die Umgebung vor, und jeder Zug des Verstärkungsagenten definiert seinen Zustand.
Der Agent ist berechtigt, Rückmeldungen in Form von Bestrafungen und Belohnungen zu erhalten, was sich auf die Gesamtpunktzahl des Spiels auswirkt. Das ultimative Ziel des Agenten ist es, eine hohe Punktzahl zu erreichen.
Verstärkungslernen wird in verschiedenen Bereichen wie der Spieltheorie, der Informationstheorie und den Multiagentensystemen angewendet. Das Verstärkungslernen wird in zwei Arten von Methoden oder Algorithmen unterteilt:
- Positives Verstärkungslernen: Dies bezieht sich auf das Hinzufügen eines verstärkenden Reizes nach einem bestimmten Verhalten des Agenten, wodurch es wahrscheinlicher wird, dass das Verhalten in der Zukunft wieder auftritt, z. B. das Hinzufügen einer Belohnung nach einem Verhalten.
- Lernen mit negativer Verstärkung: Lernen mit negativer Verstärkung bezieht sich auf die Verstärkung eines bestimmten Verhaltens, das ein negatives Ergebnis vermeidet.
Beispiele für maschinelles Lernen und Anwendungen
Finanzdienstleistungen
Die Finanzdienstleistungsbranche verfolgt das maschinelle Lernen wegen seiner einzigartigen Fähigkeit, Prozesse mit hoher Genauigkeit und Erfolg zu beschleunigen. Was Menschen bisher Stunden, Tage oder sogar Wochen gekostet hat, kann nun in wenigen Minuten erledigt werden.
Im Jahr 2022 wurden fast 600 Milliarden Transaktionen mit Kreditkarten abgewickelt. Um diese Transaktionen sicherer zu machen, hat man maschinelles Lernen eingeführt, um Betrug und andere digitale Bedrohungen aufzuspüren.
Darüber hinaus wird das maschinelle Lernen von Kredit- und Kreditkartenunternehmen eingesetzt, um Risiken zu verwalten und vorherzusagen. Diese Computerprogramme berücksichtigen die bisherige Kredithistorie eines Kreditsuchenden zusammen mit Tausenden von anderen Datenpunkten wie Handy- und Mietzahlungen, um das Risiko des kreditgebenden Unternehmens einzuschätzen.
Durch die Berücksichtigung anderer Daten können Kreditgeber einem viel breiteren Spektrum von Personen Darlehen anbieten, die mit herkömmlichen Methoden keine Kredite erhalten könnten.
Handelsunternehmen nutzen maschinelles Lernen, um einen riesigen Datenbestand zu sammeln und die optimalen Preispunkte für die Ausführung von Geschäften zu ermitteln. Diese komplexen Algorithmen für den Hochfrequenzhandel berücksichtigen Tausende, wenn nicht Millionen von Finanzdaten, um Aktien zum richtigen Zeitpunkt zu kaufen und zu verkaufen.
Gesundheitswesen
Das Gesundheitswesen nutzt maschinelles Lernen, um medizinische Informationen zu verwalten, neue Behandlungsmethoden zu entdecken und sogar Krankheiten zu erkennen und vorherzusagen. Medizinische Fachkräfte, die mit Computersystemen mit maschinellem Lernen ausgestattet sind, können auf einfache Weise die Krankenakten von Patienten einsehen, ohne sich durch Akten wühlen zu müssen oder mit anderen Bereichen des Krankenhauses in Verbindung zu treten.
Aktualisierte medizinische Systeme können nun im Handumdrehen einschlägige Gesundheitsinformationen zu jedem Patienten abrufen.
KI und maschinelles Lernen können die Pflege von Gesundheitsakten, die Nachverfolgung von Patienten und die Bewilligung von Versicherungsleistungen automatisieren – Aufgaben, die über dreißig Prozent der Gesundheitskosten ausmachen.
Maschinenlernfähige KI-Tools arbeiten mit Arzneimittelentwicklern zusammen, um Medikamente schneller als je zuvor zu entwickeln. Im Wesentlichen werden diese maschinellen Lernwerkzeuge mit Millionen von Datenpunkten gefüttert und so konfiguriert, dass sie den Forschern helfen zu erkennen, welche Wirkstoffe erfolgreich sind und welche nicht.
Anstatt Millionen menschlicher Arbeitsstunden für jede Studie aufzuwenden, können Technologien des maschinellen Lernens innerhalb von Wochen oder Monaten erfolgreiche Arzneimittelverbindungen hervorbringen.
Das maschinelle Lernen hat die Krankheitserkennung und -vorhersage viel genauer und schneller gemacht. Maschinelles Lernen wird von radiologischen und pathologischen Abteilungen in der ganzen Welt eingesetzt, um CT- und Röntgenaufnahmen zu analysieren und Krankheiten zu erkennen.
Nachdem sie mit Tausenden von Bildern von Krankheiten durch eine Mischung aus überwachten, nicht überwachten oder halbüberwachten Modellen gefüttert wurden, sind einige maschinelle Lernsysteme so weit fortgeschritten, dass sie Krankheiten mit einer höheren Rate als Menschen erkennen und diagnostizieren können.
Das maschinelle Lernen wurde auch eingesetzt, um tödliche Viren wie Ebola und Malaria vorherzusagen, und wird verwendet, um jedes Jahr das Auftreten des Grippevirus zu verfolgen.
Soziale Medien
Das maschinelle Lernen wird von Social-Media-Unternehmen vor allem aus zwei Gründen eingesetzt: um ein Gemeinschaftsgefühl zu schaffen und um Bösewichte und bösartige Informationen auszusortieren. Das maschinelle Lernen fördert Ersteres, indem es Seiten, Tweets, Themen und andere Merkmale betrachtet, die eine Person mag, und auf der Grundlage dieser Vorlieben andere Themen oder Gemeinschaftsseiten vorschlägt.
Im Wesentlichen werden Ihre Vorlieben genutzt, um eine Empfehlungsmaschine für soziale Medien zu betreiben.
Die Verbreitung von Fehlinformationen in der Politik hat Social-Media-Unternehmen dazu veranlasst, maschinelles Lernen einzusetzen, um schädliche Muster von Falschinformationen schnell zu erkennen, bösartige Bots zu markieren, gemeldete Inhalte zu sichten und gegebenenfalls zu löschen, um Online-Communities auf der Grundlage der Wahrheit aufzubauen.
Einzelhandel und E-Commerce
Der Einzelhandel verlässt sich auf maschinelles Lernen, um seine Verkäufe zu optimieren und Daten über individuelle Einkaufspräferenzen zu sammeln. Das maschinelle Lernen bietet Einzelhändlern und Online-Shops die Möglichkeit, Kaufvorschläge auf der Grundlage der Klicks, Vorlieben und früheren Einkäufe eines Nutzers zu machen.
Wenn Kunden das Gefühl haben, dass Einzelhändler ihre Bedürfnisse verstehen, ist die Wahrscheinlichkeit geringer, dass sie sich von diesem Unternehmen abwenden und mehr Artikel kaufen.
Die visuelle Suche entwickelt sich zu einem wichtigen Bestandteil des Einkaufserlebnisses. Anstatt Suchanfragen einzutippen, können Kunden jetzt ein Bild hochladen, um dem Computer genau zu zeigen, was sie suchen. Das maschinelle Lernen analysiert das Bild und liefert auf der Grundlage seiner Erkenntnisse Suchergebnisse.
Maschinelles Lernen hat sich auch bei der Vorhersage von Kundentrends und -verhalten als nützlich erwiesen. Diese Maschinen betrachten die einzelnen Einkäufe ganzheitlich, um festzustellen, welche Arten von Artikeln sich verkaufen und welche Artikel sich in Zukunft verkaufen werden.
Ein Beispiel: Ein neues Lebensmittel wurde als „Superfood“ eingestuft. Das System eines Lebensmittelgeschäfts könnte feststellen, dass dieses Produkt vermehrt gekauft wird, und den Kunden Gutscheine oder gezielte Werbung für alle Variationen dieses Produkts schicken. Außerdem könnte ein System einzelne Einkäufe betrachten, um Ihnen in Zukunft Gutscheine zu schicken.
Reiseindustrie
Das maschinelle Lernen spielt eine entscheidende Rolle bei der Ausweitung der Reisebranche. Fahrten, die von Uber und sogar selbstfahrenden Autos angeboten werden, verfügen über ein robustes maschinelles Lernsystem.
Betrachten Sie den maschinellen Lernalgorithmus von Uber, der die dynamische Preisgestaltung der Fahrten steuert. Uber verwendet ein maschinelles Lernmodell namens „Geosurge“ zur Verwaltung der dynamischen Preisparameter. Es nutzt Echtzeit-Vorhersagemodelle für Verkehrsmuster, Angebot und Nachfrage.
Wenn Sie sich für eine Besprechung verspäten und in einer überfüllten Gegend einen Uber buchen müssen, greift das dynamische Preismodell, und Sie können sofort eine Uber-Fahrt bekommen, müssen aber das Doppelte des regulären Preises zahlen.
Außerdem nutzt die Reisebranche maschinelles Lernen zur Analyse von Nutzerbewertungen. Nutzerkommentare werden durch Stimmungsanalyse auf der Grundlage von positiven oder negativen Bewertungen klassifiziert. Dies wird von Unternehmen in der Reisebranche für die Überwachung von Kampagnen, Marken, die Überwachung der Einhaltung von Vorschriften usw. verwendet.
Top 9 Trends für maschinelles lernen (ml)
Angesichts der zunehmenden Verbreitung des maschinellen Lernens wird bis zum Jahr 2030 eine starke Entwicklung der Technologie erwartet. Hier sehen wir uns die 9 wichtigsten Trends im Bereich maschinelles Lernen an.
1. Blockchain trifft maschinelles Lernen
Blockchain, die Technologie hinter Kryptowährungen wie Bitcoin, ist für zahlreiche Unternehmen von Vorteil. Diese Technologie verwendet ein dezentrales Hauptbuch, um jede Transaktion aufzuzeichnen, und fördert so die Transparenz zwischen den beteiligten Parteien ohne Vermittler.
Außerdem sind Blockchain-Transaktionen unumkehrbar, was bedeutet, dass sie niemals gelöscht oder geändert werden können, sobald das Hauptbuch aktualisiert ist.
Blockchain wird voraussichtlich mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz verschmelzen, da sich bestimmte Funktionen beider Technologien gegenseitig ergänzen. Dazu gehören ein dezentrales Hauptbuch, Transparenz und Unveränderlichkeit.
Banken arbeiten beispielsweise an Blockchain-gestützten Projekten, die Kunden zinslose Darlehen anbieten. Außerdem setzen Banken maschinelles Lernen ein, um die Kreditwürdigkeit potenzieller Kreditnehmer auf der Grundlage ihres Ausgabeverhaltens zu ermitteln. Solche Erkenntnisse sind für Banken hilfreich, um festzustellen, ob der Kreditnehmer eines Kredits würdig ist oder nicht.
2. KI-basierte Selbstbedienungswerkzeuge
Einige Unternehmen haben bereits KI-basierte Lösungen oder Self-Service-Tools eingesetzt, um ihre Abläufe zu rationalisieren. Große Tech-Unternehmen wie Google, Microsoft und Facebook nutzen Bots auf ihren Messaging-Plattformen wie Messenger und Skype, um Self-Service-Aufgaben effizient zu erledigen.
Wenn Sie beispielsweise in einer Suchmaschine oder auf Google Maps nach einem Ort suchen, wird automatisch die Option „Wegbeschreibung“ angezeigt. So erfahren Sie den genauen Weg zu Ihrem gewünschten Ziel und sparen wertvolle Zeit.
Wenn sich solche Trends fortsetzen, wird das maschinelle Lernen irgendwann in der Lage sein, ein vollständig automatisiertes Erlebnis für Kunden zu bieten, die auf der Suche nach Produkten und Dienstleistungen von Unternehmen sind.
3. personalisierte KI-Assistenten & Suchmaschinen
Heute sind KI-Assistenten wie Siri und Alexa jedem ein Begriff. Diese Sprachassistenten übernehmen vielfältige Aufgaben wie das Buchen von Flugtickets, das Bezahlen von Rechnungen, das Abspielen der Lieblingssongs eines Nutzers und sogar das Versenden von Nachrichten an Kollegen.
Mit der Zeit werden diese Chatbots voraussichtlich noch mehr personalisierte Erfahrungen bieten, z. B. Rechtsberatung in verschiedenen Angelegenheiten, kritische Geschäftsentscheidungen, personalisierte medizinische Behandlung usw.
Auf der anderen Seite durchforsten Suchmaschinen wie Google und Bing mehrere Datenquellen, um die richtigen Inhalte zu liefern. Mit zunehmender Personalisierung können Suchmaschinen heute persönliche Daten durchforsten, um den Nutzern personalisierte Ergebnisse zu liefern.
Wenn Sie zum Beispiel bei Google nach „Sportschuhe kaufen“ suchen, werden Ihnen beim nächsten Besuch von Google Anzeigen angezeigt, die mit Ihrer letzten Suche zusammenhängen. Suchmaschinen werden also immer personalisierter, da sie auf der Grundlage Ihrer Daten spezifische Ergebnisse liefern können.
4. Allumfassende intelligente Unterstützung
Mit der Personalisierung, die im Mittelpunkt steht, sind intelligente Assistenten in der Lage, uns umfassend zu unterstützen, indem sie Aufgaben für uns übernehmen, z. B. Autofahren, Kochen und sogar den Einkauf von Lebensmitteln.
Dazu gehören auch fortgeschrittene Dienste, die wir normalerweise von menschlichen Agenten in Anspruch nehmen, z. B. Reisevorbereitungen oder Arztbesuche bei Unwohlsein.
Wenn Sie zum Beispiel krank werden, brauchen Sie nur Ihren Assistenten anzurufen. Anhand Ihrer Daten bucht er einen Termin bei einem Top-Arzt in Ihrer Nähe. Der Assistent kümmert sich dann um die Organisation des Krankenhauses und bucht einen Uber, der Sie pünktlich abholt.
5. Persönliche medizinische Geräte
Heute sind tragbare medizinische Geräte bereits ein Teil unseres täglichen Lebens. Diese Geräte messen Gesundheitsdaten wie Herzfrequenz, Blutzuckerspiegel, Salzgehalt usw.
Mit der weit verbreiteten Implementierung von maschinellem Lernen und KI werden solche Geräte den Nutzern in Zukunft jedoch viel mehr Daten bieten können.
Wearable-Geräte werden in der Lage sein, Gesundheitsdaten in Echtzeit zu analysieren und personalisierte Diagnosen und Behandlungen anzubieten, die auf die Bedürfnisse des Einzelnen zugeschnitten sind.
In kritischen Fällen werden die tragbaren Sensoren auch in der Lage sein, eine Reihe von Gesundheitstests auf der Grundlage der Gesundheitsdaten vorzuschlagen. Sie können sogar einen Termin bei einem Spezialisten in der Nähe buchen.
6. erweiterte Augmented Reality (AR)
Obwohl es Augmented Reality schon seit einigen Jahren gibt, erleben wir jetzt das wahre Potenzial der Technologie. Die HoloLens von Microsoft ist ein bekanntes Beispiel.
Diese AR-Brille projiziert ein digitales Overlay über die physische Umgebung und ermöglicht es den Nutzern, über Sprachbefehle oder Handgesten mit der virtuellen Welt zu interagieren.
Die fortgeschrittene Version von AR wird jedoch in den kommenden Monaten für Schlagzeilen sorgen. Im den nächsten Jahren werden sich diese Geräte weiter verbessern, denn sie können Interaktionen und Gespräche von Angesicht zu Angesicht mit Freunden und Familien buchstäblich von jedem Ort aus ermöglichen. Dies ist einer der Gründe, warum Augmented-Reality-Entwickler heute sehr gefragt sind.
7. Fortschritte in der Autoindustrie
Selbstfahrende Autos sind bereits auf den Straßen getestet worden. Sie sind in der Lage, in komplexen städtischen Umgebungen ohne menschliches Eingreifen zu fahren.
Obwohl es erhebliche Zweifel daran gibt, wann sie auf den Straßen zugelassen werden sollten, wird erwartet, dass auch hier die nächsten Jahre diese Debatte voranbringen wird.
Im den nächsten Jahren werden selbstfahrende Autos ihren Fahrern sogar die Möglichkeit geben, während der Fahrt ein Nickerchen zu machen. Dies wird sich nicht auf autonome Fahrzeuge beschränken, sondern könnte auch die Transportbranche verändern. So könnten beispielsweise autonome Busse auf dem Vormarsch sein, die mehrere Fahrgäste ohne menschliches Zutun an ihr Ziel bringen.
8. Vollständiges Deep Learning
Heute findet Deep Learning seine Wurzeln in Anwendungen wie Bilderkennung, autonome Autofahrt, Sprachinteraktion und vielen anderen. Darüber hinaus erforschen Spiele wie AlphaGo von DeepMind tiefes Lernen, das mit minimalem Aufwand auf Expertenniveau gespielt werden kann.
Deep Learning Anwendungen wird man in der medizinischen Bildgebung finden, wo Ärzte mithilfe von Bilderkennung Krankheiten mit größerer Genauigkeit diagnostizieren können. Darüber hinaus wird Deep Learning erhebliche Fortschritte bei der Entwicklung von Programmiersprachen machen, die den Code verstehen und auf der Grundlage der bereitgestellten Eingabedaten eigenständig Programme schreiben.
Betrachten wir zum Beispiel eine Excel-Tabelle mit mehreren Finanzdateneinträgen. In diesem Fall verwendet das ML-System eine auf Deep Learning basierende Programmierung, um auf der Grundlage früherer Beispiele zu verstehen, welche Zahlen gute und schlechte Daten sind.
9. Generatives kontradiktorisches Netz (GAN)
Generative adversarische Netze sind ein wichtiger Durchbruch im Bereich des maschinellen Lernens in jüngster Zeit. Sie ermöglichen die Generierung wertvoller Daten aus dem Nichts oder aus zufälligen Informationen, im Allgemeinen Bilder oder Musik.
Einfach ausgedrückt: Anstatt ein einziges neuronales Netz mit Millionen von Datenpunkten zu trainieren, könnten wir zwei neuronale Netze gegeneinander antreten lassen und den bestmöglichen Weg herausfinden.
Machine Learning vs. Deep Learning
Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) sind zwei zentrale Bereiche der künstlichen Intelligenz. ML umfasst Algorithmen, die aus Daten lernen und Entscheidungen treffen können, wie lineare Regression und Entscheidungsbäume.
Es eignet sich gut für strukturierte Daten und Anwendungen wie Betrugserkennung und Empfehlungsmaschinen. DL hingegen verwendet mehrschichtige neuronale Netzwerke, um große Mengen unstrukturierter Daten wie Bilder und Texte zu verarbeiten. Anwendungen umfassen Bilderkennung, Spracherkennung und autonome Systeme.
Während ML leichter interpretierbar und weniger datenintensiv ist, bietet DL höhere Genauigkeit und Leistungsfähigkeit, erfordert jedoch mehr Daten und Rechenleistung. Die Wahl der Technologie hängt von den spezifischen Anforderungen ab.
Fazit
Machine Learning ist ein faszinierender Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der unser Verständnis und die Anwendungsmöglichkeiten von selbstlernenden Systemen revolutioniert.
Durch diverse Algorithmen und Methoden, wie das überwachte und unüberwachte Lernen, ermöglichen Machine Learning Modelle präzise Vorhersagen und intelligente Automatisierungen, die in unzähligen Anwendungsfeldern von Big Data bis zur Bildverarbeitung eingesetzt werden.
Deep Learning und neuronale Netze bieten zudem fortschrittliche Ansätze zur Mustererkennung und zur Bewältigung komplexer Datenmengen. Insgesamt demonstriert Machine Learning eindrucksvoll, wie Daten zu wertvollen Erkenntnissen transformiert und unbekannte Muster erkannt werden können.
Diese Technologie wird zweifellos auch in Zukunft eine Schlüsselrolle bei der Weiterentwicklung künstlicher Intelligenz und moderner Technologien spielen.
Machine Learning vs. Deep Learning
FAQ
Was ist Machine Learning (Maschinelles Lernen)?
Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das es Computern ermöglicht, aus Beispieldaten zu lernen, anstatt explizit programmiert zu werden. Es verwendet Algorithmen, um Muster in Daten zu erkennen und aus diesen Mustern Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
Wie funktioniert Machine Learning?
Machine Learning funktioniert durch die Anwendung von Lernalgorithmen auf große Datenmengen. Diese Algorithmen analysieren die Daten und identifizieren Muster. Mit diesen Mustern kann das System dann Prognosen treffen oder Aufgaben automatisieren.
Welche Arten von Machine Learning gibt es?
Es gibt hauptsächlich vier Arten von Machine Learning: Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen und Teilüberwachtes Lernen, Bestärkendes lernen. Überwachtes Lernen nutzt gelabelte Daten zur Modellbildung, während unüberwachtes Lernen mit unlabeled Daten arbeitet. Teilüberwachtes Lernen kombiniert beide Methoden.
Was sind Machine Learning Algorithmen?
Machine Learning Algorithmen sind mathematische Verfahren, die verwendet werden, um aus Daten zu lernen. Beispiele für solche Algorithmen sind Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Support Vector Machines.
Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?
Machine Learning und Deep Learning sind beide Methoden zur Datenanalyse und Mustererkennung, aber sie unterscheiden sich in ihrer Komplexität. Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings und verwendet tiefvernetzte neuronale Netze, um sehr komplexe Muster und Strukturen in großen Datenmengen zu erkennen.
In welchen Anwendungsfeldern wird Machine Learning eingesetzt?
Machine Learning wird in vielen Bereichen eingesetzt, einschließlich der Sprach- und Bilderkennung, Betrugserkennung, autonomem Fahren, Medizin und Finanzmärkten. Es ermöglicht die Automatisierung von Aufgaben, die vorher manuelle Eingriffe erfordert haben.
Wie unterscheiden sich supervised Learning und unsupervised Learning?
Supervised Learning, oder überwachtes maschinelles Lernen, verwendet gelabelte Beispieldaten, um einen Machine Learning Algorithmus zu trainieren. Bei unsupervised Learning, oder unüberwachtem Lernen, werden unlabeled Daten verwendet, und der Algorithmus versucht, selbständig Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen.
Welche Rolle spielen neuronale Netze im Machine Learning?
Neuronale Netze sind eine Art von Machine Learning Algorithmus, inspiriert von der Struktur des menschlichen Gehirns. Sie bestehen aus vielen miteinander verbundenen „Neuronen“ und werden häufig im Deep Learning verwendet, um komplexe Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung zu lösen.
Was sind die Vorteile von Machine Learning?
Die Vorteile von Machine Learning umfassen die Möglichkeit, große Datenmengen schnell und effizient zu analysieren, die Erkennung von Mustern und Anomalien, und die Automatisierung von Entscheidungen und Prozessen. Dies kann Unternehmen in die Lage versetzen, effektiver und datengesteuerter zu arbeiten.
Was sind die Herausforderungen beim Einsatz von Machine Learning?
Einige der Herausforderungen beim Einsatz von Machine Learning umfassen das Management und die Qualität von großen Datenmengen, die Auswahl und das Training der richtigen Algorithmen, und die ethischen und rechtlichen Bedenken, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und Bias.