Maschinelles Lernen - Wie wird es in der Welt genutzt?

maschinelles Lernen

Inhaltsübersicht

In diesem Blog erhalten Sie eine Einführung in die interessante Welt des maschinellen Lernens, das ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI) ist.

Die von Robotern beschriebene Welt der nicht allzu fernen Zukunft hängt von unserer Fähigkeit ab, künstliche Intelligenz (KI) erfolgreich einzusetzen. Aber es ist nicht so einfach, Maschinen in denkende Geräte zu verwandeln, die wie Menschen denken. Eine starke künstliche Intelligenz (KI) kann nur durch maschinelles Lernen erreicht werden, das Maschinen hilft, wie Menschen zu verstehen. In diesem Blog erfahren Sie, was maschinelles Lernen ist, welche Vor- und Nachteile es hat und welche Anwendungsfälle es in der Praxis gibt. Fangen wir an! 

Maschinelles Lernen Definition

Der Begriff maschinelles Lernen kann ziemlich verwirrend sein. Daher müssen wir diesen Begriff zunächst einmal klar definieren:

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Anwendung der künstlichen Intelligenz (KI). Sie ermöglicht es Systemen, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Entwicklung von Programmen, die auf Daten zugreifen und diese nutzen können, um selbst zu lernen.

Mustererkennung und maschinelles Lernen

Mustererkennung ist eine Technologie, bei der eingehende Daten mit in einer Datenbank gespeicherten Informationen abgeglichen werden. Mit anderen Worten: Mustererkennung ist die Verwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) zur Erkennung von Mustern. Daher ist die Mustererkennung eine Art des maschinellen Lernens, da sie maschinelle Lernalgorithmen zur Erkennung von Mustern einsetzt.

Die Mustererkennung klassifiziert Daten auf der Grundlage des aus Mustern und deren Darstellung oder statistischen Informationen gewonnenen Wissens. Bei dieser Technik werden markierte Trainingsdaten verwendet, um Mustererkennungssysteme zu trainieren.

Deep Learning vs. Maschinelles Lernen

  1. Deep Learning ist eine Teilmenge von Machine Learning. Maschinelles Lernen ist also eine Obermenge von Deep Learning.
  2. Die Daten, die beim maschinellen Lernen dargestellt werden, verwenden strukturierte Daten und unterscheiden sich vom Deep Learning. Die beim Deep Learning verwendete Datendarstellung verwendet neuronale Netze (ANN) und unterscheidet sich deutlich vom maschinellen Lernen.
  3. Maschinelles Lernen ist eine Weiterentwicklung der KI, und Deep Learning ist eine Weiterentwicklung des maschinellen Lernens. 
  4. Die Ergebnisse des maschinellen Lernens sind numerische Werte, z. B. die Klassifizierung von Noten. Die Ergebnisse von Deep Learning sind alles, von numerischen Werten bis hin zu Freiform-Elementen wie Freitext und Ton.
  5. Beim maschinellen Lernen werden verschiedene Arten von automatisierten Algorithmen verwendet. Beim Deep Learning wird ein neuronales Netzwerk verwendet, das Daten durch Verarbeitungsebenen leitet, um Datenmerkmale und -beziehungen zu interpretieren.
  6. Algorithmen für maschinelles Lernen werden von Datenanalysten erkannt. Deep-Learning-Algorithmen sind weitgehend von der Datenanalyse abhängig, sobald sie in Produktion gehen.
  7. Maschinelles Lernen wird eingesetzt, um im Wettbewerb zu bestehen und neue Dinge zu lernen. Auf der anderen Seite löst Deep Learning komplexe Probleme des maschinellen Lernens.

Vorteile und Nachteile des maschinellen Lernens

Vorteile des maschinellen Lernens

  • Es ist automatisch
  • Es wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt
  • Es kann eine Vielzahl von Daten verarbeiten
  • Sie hat ein enormes Entwicklungspotenzial
  • Sie kann Trends und Muster erkennen

Nachteile des maschinellen Lernens

  • Die Wahrscheinlichkeit von Fehlern oder Störungen ist größer.
  • Der Datenbedarf ist höher
  • Es ist zeitaufwändig und erfordert mehr Ressourcen
  • Die Ungenauigkeit der Interpretation der Daten ist hoch
  • Es wird mehr Platz benötigt

Anwendungsfälle des maschinellen Lernens in der realen Welt

  • Wird von Spracherkennungssoftware wie Siri oder Alexa verwendet, um Wörter und Intonation zu erkennen.
  • Wird in Dating-Websites verwendet, um Menschen auf der Grundlage ihrer Interessen zusammenzubringen.
  • Wird bei Amazon verwendet, um Produkte zu finden, die Sie vielleicht haben möchten, indem Sie Ihre Einkaufshistorie durchsuchen.
  • Wird von Netflix verwendet, um Ihnen Filme vorzuschlagen, die Sie sehen möchten.

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Anwendungen des maschinellen Lernens

Datensicherheit

Modelle des maschinellen Lernens können Schwachstellen in der Datensicherheit erkennen, bevor sie zu Verstößen führen. Modelle des maschinellen Lernens können anhand früherer Erfahrungen künftige Risikoaktivitäten vorhersagen, so dass hohe Risiken proaktiv gemindert werden können.

Finanzen

Fintech-Firmen, Banken und Börsenmakler nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um Anlegern Finanzberatungsdienste anzubieten und den Handel zu automatisieren. Zur Automatisierung des Kundensupports setzt die Bank of America einen Chatbot namens Erica ein, der auf einem maschinellen Lernalgorithmus basiert.

Gesundheitswesen

Mithilfe des maschinellen Lernens werden riesige Datensätze im Gesundheitswesen analysiert, um die Entdeckung von Behandlungen und Heilmitteln zu beschleunigen, Routineprozesse zu automatisieren, die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern und menschliche Fehler zu vermeiden. IBMs Watson beispielsweise nutzt Data Mining, um Ärzten Daten zur Verfügung zu stellen, die sie zur Personalisierung der Patientenbehandlung nutzen können.

Aufdeckung von Betrug

Künstliche Intelligenz wird im Finanz- und Bankensektor eingesetzt, um eine große Zahl von Transaktionen selbstständig zu analysieren und betrügerische Aktivitäten in Echtzeit aufzudecken. Capgemini, ein Unternehmen für Technologiedienstleistungen, behauptet, dass Betrugserkennungssysteme, die Algorithmen des maschinellen Lernens und Analysen verwenden, die Erkennungsgenauigkeit um 90% verbessern und die Betrugsuntersuchungszeit um 70% verringern.

Einzelhandel

Forscher und Entwickler im Bereich der künstlichen Intelligenz nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um KI-Empfehlungsmaschinen zu entwickeln, die auf der Grundlage der bisherigen Kaufentscheidungen sowie historischer, geografischer und demografischer Daten relevante Produktvorschläge machen.

Nutzen Sie die Möglichkeiten des maschinellen Lernens

Die heutige Welt wird zunehmend datengesteuert. Daher ist es unerlässlich, Informationen, die aus verschiedenen Kanälen stammen, zu analysieren und zu systematisieren. Maschinelles Lernen ist hier eine gute Wahl, um Daten umfassend zu strukturieren und evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen. 

Wenn Sie ein Projekt zum maschinellen Lernen entwickeln möchten mit kuenstlich-intelligent oder Fragen zum maschinellen Lernen haben, nehmen Sie noch heute Kontakt mit uns auf.

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