Machine Learning: Definition, Algorithmen, Methoden und Beispiele

Wie funktioniert Machine Learning? Eingabedaten, Algorithmen und Ausgabe.

Machine Learning (deutsch: maschinelles Lernen) ist eine Anwendung der künstlichen Intelligenz (KI). IT-Systeme lernen automatisch aus Erfahrungen und verbessern sich, ohne explizit programmiert zu sein. Maschinelles Lernen konzentriert sich auf die Entwicklung von Programmen, die auf Daten zugreifen, um Muster zu erkennen.

In diesem Artikel erkläre ich die Grundlagen von maschinellem Lernen und zeige, welche unterschiedlichen Arten es gibt. Außerdem lernen Sie, wofür Machine Learning eingesetzt wird und welche Daten Sie dafür brauchen.

  1. Machine Learning Definition
  2. Wie funktioniert Machine Learning?
  3. Arten von Machine Learning Algorithmen
  4. Machine Learning Algorithmen Übersicht
  5. Wie funktioniert der Machine Learning Prozess?
  6. Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?
  7. Welche Anwendungsbeispiele für Machine Learning gibt es?
  8. Big Data als Treiber für Machine Learning
  9. Ist AutoML die Zukunft von Machine Learning?
  10. Fazit: Maschinelles Lernen und die Potentiale für die Zukunft

Machine Learning Definition

Machine Learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, die Systeme in die Lage versetzt, automatisch aus Erfahrungen (Daten) zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu sein. Schwerpunkt des maschinellen Lernens ist die Entwicklung von Computerprogrammen, die auf Daten zugreifen und aus diesen selbständig lernen.

Damit maschinelles Lernen funktioniert und die Software die Entscheidung treffen kann, muss ein Mensch den Algorithmus trainieren. Durch das Bereitstellen von Trainings- und Beispieldaten, kann der Algorithmus Muster und Zusammenhänge erkennen und somit aus den Daten lernen. Diesen Prozess nennt man auch Modelltraining.

Wenn passende Trainingsdaten zur Verfügung stehen, dann kann Maschinelles Lernen folgendes leisten:

  • Vorhersage von Werten aus Basis der analysierten Daten treffen,
  • Berechnung von Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Ereignisse,
  • Erkennen von Gruppen und Clustern in einem Datensatz,
  • Erkennen von Zusammenhängen in Sequenzen,
  • Reduktion von Dimensionen ohne großen Informationsverlust
  • Optimierung von Geschäftsprozessen.

Maschinelles Lernen wird häufig mit den Begriffen Data Mining und predictive Analytics in Verbindung gebracht. Letztlich nutzen Data Mining und predictive Analytics die Verfahren des maschinellen Lernens.

Wie funktioniert Machine Learning?

Damit Machine Learning ein Muster lernen kann, muss es von einem Menschen trainiert werden. Dieser Lernprozess beginnt mit einem vorbereiteten Datensatz (Trainingsdatensatz), der von einem Machine Learning Algorithmus nach Mustern und Zusammenhängen durchsucht wird.

Nach einem erfolgreich abgeschlossenen Lernprozess wird das trainierte Modell dazu genutzt, unbekannte Daten zu bewerten. Somit können anhand dieser Vorhersagen bessere Entscheidungen getroffen werden. Das Hauptziel ist, es ohne menschliche Eingriffe automatisch zu lernen und die Aktionen entsprechend anzupassen.

Wie funktioniert Machine Learning? Eingabedaten, Algorithmen und Ausgabe.
Machine Learning nimmt Eingabedaten mit Beispielen und lernt daraus, um für die Zukunft Prognosen zu machen.

Die Entwicklung eines Modells ist ein interaktiver Prozess, der oft mehrfach durchlaufen wird, bis das Ergebnis eine gewisse Qualität erreicht hat. In der Praxis finden so immer wieder Entwicklungschleifen statt, wo ein Mensch die Ergebnisse aus dem Machine Learning Algorithmus bewerten muss.

Arten von Machine Learning Algorithmen

Im folgenden Abschnitt gehe ich auf die unterschiedlichen Arten von Machine Learning ein:

Arten von Machine Learning Algorithmen: unüberwachtes Lernen, überwachtes Lernen und verstärkendes Lernen.
Arten von Machine Learning Algorithmen.

Überwachtes Lernen

Überwachtes Lernen (englisch: Supervised Machine Learning) nutzt bekannte Daten, um daraus Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Der Algorithmus lernt die Muster anhand eines Trainingsdatensatzes (Beispieldaten). Beim überwachten Lernen wird immer der Zusammenhang zu einer Zielvariable erlernt und versucht diese richtig vorherzusagen. Die Zielvariable kann eine Klasse (bspw. Kündigung Ja/Nein) oder ein numerischer Wert (bspw. Umsatz für den nächsten Monat) sein.

Anhand eines erfolgreichen Lernprozesses werden verlässliche Vorhersagen für zukünftige oder unbekannte Daten getroffen. Im Marketing wird überwachtes Lernen häufig für die Klassifikation von Kundendaten eingesetzt.

Beispiele aus der Praxis von überwachten Lernverfahren sind:

  • Vorhersage von Stromverbrauch für einen Zeitraum X
  • Risikobewertung von Investitionen
  • Berechnung von Ausfallwahrscheinlichkeiten im Maschinenpark
  • Prognose von Kundenwert für die nächsten 12 Monate
  • und viele weitere Anwendungsfälle.

Unüberwachtes maschinelles Lernen

Unüberwachtes maschinelles Lernen (Unsupervised Machine Learning) bekommt der Algorithmus keine Beispieldaten, sondern Daten, aus denen der Algorithmus eigenständig interessante, versteckte Gruppen und Muster erkennen soll.

Der grundsätzliche Unterschied zum Supervised Machine Learning ist also, dass das Unsupervised Machine Learning nicht dafür ausgelegt ist, eine Vorhersage für eine bekannte Zielvariable (z.B. Klassifikation oder Prognose) zu berechnen. Auch die Ergebnisse muss beim unüberwachten Lernen der Data Scientist an relativ „weichen“ Faktoren bewerten und einschätzen wie gut die Ergebnisse zur Business Anwendung passen.

Beispiele für unüberwachtes maschinelles Lernen sind Dimensions Reduktion und Clusteringverfahren. Die Verfahren werden eingesetzt für:

  • Visualisierung von großen Datenmengen,
  • Clusteranalysen,
  • Extraktion von Regeln
  • und Erstellung von ML-Features.

Wer wissen möchte, wie man eine Kundensegmentierung mit einem K-Means-Clustering-Algorithmus macht, dazu habe ich hier ein Beispiel in Python beschrieben.

Teilüberwachtes Lernen

Teilüberwachtes Lernen (Semi-supervised Machine Learning) nutzt sowohl Beispieldaten mit konkreten Zielvariablen, als auch unbekannte Daten und ist somit eine Mischung aus überwachtem und unüberwachtem Lernen. Die Einsatzgebiete von teilüberwachtem Lernen sind im Grunde die gleichen wie bei dem überwachten Lernen.

Der Unterschied liegt darin, dass für den Lernprozess nur eine geringe Menge Daten mit bekannter Zielvariable genutzt wird und eine große Menge, bei der diese Zielvariable noch nicht vorhanden ist. Dies hat den Vorteil, dass schon mit einer geringeren Menge von bekannten Daten trainiert werden kann. Denn oft ist die Beschaffung von bekannten Beispieldaten extrem aufwendig und kostenintensiv, da häufig Menschen diese Daten durch manuelle Prozesse erstellen müssen (bspw. das manuelle Labeling von Bildern).

Besonders in der Bild- oder Objekterkennung findet Semi-Supervised Learning Anwendung. Hier wird ein kleiner Datensatz von bekannten (gelabelten) Bildern erstellt, dies wird in der Regel durch Menschen gemacht. Nachfolgend wird bspw. ein künstliches neuronales Netz zur Klassifikation trainiert und dann auf den Rest der Daten angewendet. So können die Beispieldaten für die unbekannten Daten deutlich schneller richtig erstellt werden.

Verstärkendes Lernen

Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning) oder auch bestärkendes Lernen ist eine besondere Form des maschinellen Lernens. Diese Algorithmen interagieren mit der Umgebung und werden durch eine Kostenfunktion oder Belohnungssystem bewertet, um so selbständig eine Strategie zur Lösung des Problems zu erlernen und die Belohnung zu maximieren.

Bei verstärkendem Lernen wird dem Algorithmus nicht gezeigt, welche Aktion oder Handlung in welcher Situation die richtige ist, sondern dieser erhält durch die Kostenfunktion eine positive oder negative Rückmeldung (Feedback). Anhand der Kostenfunktion wird dann eingeschätzt, welche Aktion zu welchem Zeitpunkt, die richtige ist. Somit lernt das System „bestärkend“ durch Lob oder Bestrafung die Belohnungsfunktion zu maximieren.

Der entscheidende Unterschied zu überwachten und unüberwachten Lernen ist, dass das bestärkende Lernen vorab keine Beispieldaten benötigt. Der Algorithmus kann in einer Simulationsumgebung in vielen iterativen Schritten eine eigene Strategie entwickeln. Im folgenden Video von Google DeepMind wird dies deutlich: hier lernt die KI eigenständig zu Laufen.

Googles Deepmind bringt der KI bei zu Laufen.

Wenn die KI eigenständig lernen kann, dann ist kein menschliches Vorwissen mehr nötig, um komplexe Probleme zu erlernen. Reinforcement Learning ist die große Hoffnung vieler KI-Forscher für die Lösung komplexer Problemstellungen, wie bspw. autonomes Fahren, autonome Robotik und der Entwicklung einer generellen Künstlichen Intelligenz.

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Machine Learning Algorithmen Übersicht

Die folgenden Machine Learning Algorithmen können für viele Problemstellen genutzt werden:

Wie funktioniert der Machine Learning Prozess?

Ein Machine Learning Prozess in der Praxis sieht wie so aus:

  1. Problemdefinition, Zieldefiniton und Wissenaustausch. Ziele und Einsatzzweck von Machine Learning muss im Vorfeld klar festgelegt werden. Was ist mit maschinellem Lernen zu optimieren?
  2. Datenbeschaffung, Transformation und Feature Extraktion. In der Regel ist dieser Schritt der zeitaufwändigste, da es wichtig ist, qualitativ hochwertige Daten zu nutzen. Hier kann z.B. ein ML Feature Store hohe Effizienz schaffen.
  3. Lernphase. In diesem Schritt findet das maschinelle Lernen statt. Der Machine Learning Algorithmus wird trainiert.
  4. Interpretation der Ergebnisse. Ergebniss- und Modellinterpretation sind essentiell für den Prozess. Ein wichtiger Schritt, um auch Akzeptanz für maschinelles Lernen im Fachbereich zu schaffen. Der Mensch möchte verstehen, was in dem Algorithmus passiert.
  5. Produktive Nutzung. Maschinelles Lernen allein in Innovationslabs zu entwickeln und diese dann nicht in realen Prozessen zu nutzen, hat keinen Mehrwert. Die technischen Anforderungen für Machine Learning sind komplex, daher ist die Produktivnahme nicht immer ganz einfach.

Dieser Prozess wird so häufig durchlaufen, bis die gewünschten Ergebnisse vorhanden sind.

Folgend haben wir Ihnen den Machine Learning Prozess in einer Infografik visualisiert:

Machine Learning Prozess in einer Infografik
Machine Learning Prozess

Ein Vorgehensmodell, was in der Literatur oft beschrieben wird, ist der CRISP-DM Prozess. Ein Prozess der für das Data Mining entwickelt wurde. Dieser Prozess ist nicht allein auf das Machine Learning fokussiert, sondern bezieht auch die Ziele aus Sicht der Business-Anwendung mit ein.

Ich persönlich finde, dass der CRISP-DM sehr hilfreicher ist, um Machine Learning Projekte zu strukturieren. In diesem Beitrag habe ich den CRISP-DM Prozess beschrieben.

Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?

Praktisch gesehen ist Deep Learning eine Teilmenge von Machine Learning, daher ist tiefes Lernen technisch gesehen immer maschinelles Lernen. Allerdings unterscheiden sich die Fähigkeiten dieser beiden Arten.

Der Hauptunterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning liegt in der Fähigkeit, durch künstliche neuronale Netzwerke (KNN), unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Deep Learning durch künstliche Neuronale Netze ist in der Lage unstrukturierte Informationen wie Texte, Bilder, Töne und Videos in numerische Werte umzuwandeln und zu verarbeiten. Diese extrahierten Informationen lassen sich dann zur Mustererkennung, Vorhersage oder zum weiteren Lernen verwendet.

Machine Learning vs. Deep Learning: der Unterschied liegt in der Feature Extraktion und dem Einsatz von tiefen, künstlichen neuronalen Netzen.
Machine Learning vs. Deep Learning: der Unterschied liegt in der Feature Extraktion und dem Einsatz von tiefen, künstlichen neuronalen Netzen.

Klassisches Machine Learning, also bspw. anhand von Entscheidungsbaumverfahren, ist nicht in der Lage, diese unstrukturierten Daten sinnvoll zu verarbeiten. Somit können zum Beispiel nicht einfach Bilder als Eingabedaten genutzt werden, um einen Algorithmus zur Objekterkennung zu trainieren. An dieser Stelle müsste dann immer aufwendiges Feature Engineering durch einen Menschen betrieben werden.

In der folgenden Tabelle zeige ich die Hauptunterschiede zwischen Deep Learning und Machine Learning:

  Machine Learning Deep Learning
Datenstruktur Strukturierte Daten Unstrukturierte und strukturierte Daten
Datensatzgröße Klein – Mittel Groß
Hardware Funktioniert mit einfacher Hardware. Braucht leistungsstarke Computer (mit GPUs). Neuronale Netze multiplizieren Matrizen, die sehr viel Rechenzeit brauchen – GPUs beschleunigen den Vorgang.
Feature Extraktion Sie müssen die Merkmale in der Regel verstehen. Sie müssen die Merkmale nicht verstehen.
Laufzeit Ein paar Minuten bis Stunden Bis zu Wochen und Monaten. Künstliche neuronale Netze müssen einen enorm viele Gewichte berechnen.
Interpretierbarkeit Einige Algorithmen sind leicht zu interpretieren (Logistische Regression, einfache Entscheidungsbäume), andere sind fast unmöglich (SVM, XGBoost). Schwer zu interpretieren und oft unmöglich.
Deep Learning und Machine Learning im Vergleich: Wo liegt der Unterschied?

Einen kompletten Verlgeich dieser zwei Methoden finden Sie hier: Deep Learning vs. Machine Learning: Wo liegt der Unterschied?

Welche Anwendungsbeispiele für Machine Learning gibt es?

In den letzten zwei Jahrzehnten haben technische Fortschritte Machine Learning weithin nutzbar und zu einem Kernbaustück von Technologie und Wirtschaft gemacht. Wir wollen hier ein paar Beispiele für Einsatzgebiete von Machine Learning nennen, wo und wie ML heutzutage in der Wirtschaft genutzt wird. Hier ein paar konkrete Anwendungsbeispiele aus der Praxis:

Maschinelles Lernen Einführung in unterschiedliche Arten und Anwendungsbeispiele von maschinellem Lernen
Maschinelles Lernen im Überblick: Anwendungsbeispiele nach Arten

Kampagnenoptimierung im Customer Relationship Management

Im Customer Relationship Management (CRM) findet maschinelles Lernen ein breites Anwendungsgebiet, um die Effizienz und Effektivität im CRM zu verbessern und natürlich den Kundenwert zu steigern. Da im CRM traditionell viele Kundendaten zur Verfügung stehen, sind hier die Optimierungspotentiale entlang des kompletten Kundenlebenszyklus enorm.

Mit Customer Lifetime Value Prognosemodellen, die die zukünftige Profitabilität oder offene Up-Sell-Potentiale von Kunden vorhersagen helfen bei der gezielten Ausspielung von Werbemaßnahmen. Mit einem Machine Learning Prognosemodell wie Next Best Offer, lassen sich konkrete Produktaffinitäten berechnen, die dann in CRM-Kampagnen nutzen lassen, um jedem Kunden das richtige Angebot zu machen.

Auch die Segmentierung von Kunden in verschiedene Kundensegmente ist ein wichtiger Anwendungsfall im CRM. Mit einer Kundensegmentierung lassen sich möglichst klar trennbare Kundensegmente erstellen, die zu einem genaueren Verständnis über Kundenverhalten und -Bedürfnisse führt, aber auch zur Kampagnenoptimierung eingesetzt werden kann.

Zuletzt lassen sich natürlich auch am Ende des Kundenlebenszyklus durch Machine Learning Potentiale schöpfen. Mit Churn Prediction Modellen, lassen sich bevorstehende Abwanderungen von Kunden vorhersagen und gefährdete Kunden mit geeigneten Maßnahmen umstimmen.

Personalisierung im Marketing

Ein wichtiges Einsatzfeld von Machine Learning im Marketing ist die Personalisierung. Maschinelles Lernen können Vorlieben und Verhalten von Kunden erlernen und mit denen anderer Kunden vergleichen – das Resultat sind individuelle Produkt- oder Handlungsempfehlungen für jeden Kunden zum gegebenen Zeitpunkt.

Solche personalisierten Produktempfehlungen lassen sich auf vielfältige Art eingesetzt: In Webshops sind sie ein Standard–Element. Man erwartet als Kunde heutzutage eine Empfehlung à la “Kunden, die dieses Produkt kaufen, kauften auch…”. Sie sind auch ein unverzichtbarer Teil von Streaming-Plattformen wie Netflix oder YouTube. Aber auch in klassischen Marketingkampagnen können sie zur Personalisierung z.B. von E-Mailings oder Katalogen verwendet werden. 

Ein derart personalisiertes Kundenerlebnis kann die Erwartungen von Kunden weitaus besser erfüllen und sorgt neben erhöhten Umsätzen besonders für eine stärkere Kundenbindung. Ein spannendes neues Beispiel ist der Drive-Through von McDonalds: Bei einigen Standorten werden Kameras mit Bilderkennung eingesetzt, um Fahrzeuge und damit Kunden wiederzuerkennen und ihnen bestimmte Produktvorschläge zu machen.

Doch auch schon einfachere Kundensegmentierungen auf Grundlage verschiedener Kennzahlen (CLV, RFM), demographischer und historischer Kundendaten (Interaktionen, Kaufverhalten) helfen bei einem besseren Verständnis der Bedürfnisse einzelner Kundengruppen und zu ermöglichen so maßgeschneiderte Marketingansätze.

(IT-)Security

Üblicherweise werden kritische IT-Systeme meist mithilfe von Security Information and Event Management (SIEM) abgesichert. Problematisch sind hier der große Aufwand und das benötigte Personal, um auf potenziell sicherheitsbezogene Ereignisse zu reagieren. Das macht es für die Unternehmen schwer, auf die immer besser ausgeklügelten Methoden von Hackern mit kriminellen Absichten zu reagieren.

Moderne IT-Sicherheitssysteme nutzen heutzutage Machine Learning Modelle, um potenzielle Sicherheitslücken oder Risiken eines Angriffs offenzulegen und im Anschluss zu minimieren. Die genutzten Methoden unterscheiden sich nicht zu traditionellen IT-Security Systemen, können jedoch eine viel größere Datenmenge fortlaufend mit einer viel höheren Geschwindigkeit verarbeiten und auch komplexe und subtile Methoden identifizieren und darauf reagieren.

Digitale Assistenten

Digitale Assistenten sind wohl die prominentesten Anwendungen von Machine Learning im Alltag. Eine Umfrage von Splendid Research in 2019 zeigt, dass von rund 1000 Befragten 60% schon einmal ein Gerät mithilfe von Sprachsteuerung bedient haben. Zwei Jahre zuvor waren es gerade mal 37% der knapp 1000 Befragten. Von den 605 Personen gaben 19% an, mehrmals wöchentlich solche Systeme zu nutzen, 11% der Nutzer sogar täglich. Zu den beliebtesten Anwendungsfällen gehören Suchergebnisse von Google erhalten (52%), Musik abspielen (51%) und das Wetter anzeigen lassen (46%).

Digitale Assistenten werden auch vermehrt in anderer Form eingesetzt, so werden beispielsweise moderne Kamerasysteme durch KI-Module unterstützt, um optimale Voreinstellungen für das Bild zu treffen oder Personen und Objekte im Bild zu erkennen und tracken.

Mobilität

In der Mobilität und im Verkehr ist Machine Learning immer häufiger vertreten. Autonomes Fahren ist ein gutes Beispiel, hier werden verschiedene Sensordaten ausgewertet und so genaue Informationen zu dem Fahrzeugzustand und der Umgebung generiert. Neuronale Netze ermöglichen hier eine sichere Navigation im Straßenverkehr und reagieren in Echtzeit auf kritische Situationen.  

Ebenso werden in der Infrastruktur Machine Learning Modelle angewandt, um so beispielsweise die Ampelschaltung an großen Kreuzungen zu optimieren. Diese intelligenten Systeme erkennen Ansammlungen von Autos und sollen mit einer reaktiven Schaltung der Grünphasen Staus verhindern.

Predictive Maintenance und Logistics

Der herkömmliche Ansatz klassischer Maintenance Systeme ist meist zeitpunktbasiert oder reaktiv. Das heißt, es wird ein fester Zeitpunkt (wöchentlich, monatlich, …) festgelegt, an dem die Wartung durchgeführt wird, oder es wird erst gewartet, wenn etwas schiefläuft oder die Maschine nicht mehr funktioniert. Oft verliert man an der Stelle Zeit und Ressourcen, bis das Problem behoben wurde.

Mittlerweile wechseln Unternehmen zu präventiven Maßnahmen, welche Sensordaten überwachen, um mögliche Abweichungen von den Werten frühzeitig zu erkennen und so die Probleme beseitigen, bevor sie zu einem Problem werden. Mit dieser Methode kann man sicherstellen, dass die Supply Chain funktioniert und es keine Ausfälle gibt.

Ebenso kann man mit Machine Learning die Supply Chain verbessern, wie es einige Fast-Food Franchises mittlerweile vormachen. McDonald’s nutzt Machine Learning, um Lieferungen von Zutaten und die Zubereitung von Mahlzeiten kontrolliert zu planen.

Notdienste

Heutzutage nutzt die Polizei Machine Learning, um mögliche Verbrechen vorherzusagen und plant dementsprechend Patrouillen. Einbrüche sind da ein gutes Beispiel: Die Aufklärungsquote der Einbrüche in Deutschland lag im Jahr 2018 gerade mal bei gerade einmal knapp 18%. An dieser Stelle setzten die Behörden Machine Learning ein, um Einbrüche zu verhindern, bevor sie überhaupt passieren, und das mit Erfolg: Im Jahr 2018 gab es 116.540 Wohnungseinbrüche, ein Jahr darauf nur noch 97.504. Das entspricht einem Rückgang von 16,3%.

Auch die Feuerwehr nutzt mittlerweile autonome Löschfahrzeuge, wie Drohnen oder kleine Löschautos, die mithilfe von Machine Learning Menschen und Objekte selbst bei dichtem Rauch und Dunkelheit erkennen können. Diese Fahrzeuge können in Räumen oder Gebieten eingesetzt werden, die für Menschen lebensgefährlich sind und sind so ein sehr wertvolles Tool für die Einsatzkräfte.

Big Data als Treiber für Machine Learning

Maschinelles Lernen wird häufig im Zusammenhang mit Big Data genannt. In der Regel ist es so, dass je mehr Informationen gespeichert sind, desto mehr Aufwand muss betrieben werden, um wertvolle Informationen aus diesen Daten zu extrahieren. Der Informationsgehalt pro GB Daten ist in der Regel sehr gering, aber genau hier hilft der Ansatz des maschinellen Lernens einen Mehrwert aus den Daten zu generieren.

Machine Learning Algorithmen funktionieren zudem deutlich besser, wenn man mehr Eingabedaten nutzt. Dadurch können die Algorithmen Muster einfacher erkennen und so genauere Vorhersagen für die Zukunft treffen.

Big Data Technologie ist ein großer Treiber für die Entwicklung von Deep Learning Ansätzen, ein Teilbereich von Machine Learning, mit denen heute natürliche Sprache erkannt und verstanden werden kann. Deep Learning braucht nochmal deutlich mehr Daten, als klassische Machine Learning Verfahren, um gute eine Prognosegüte zu erreichen.

Ist AutoML die Zukunft von Machine Learning?

AutoML ist die Automatisierung der einzelnen ML-Prozessschritte. Anstatt die Architektur und die Modellauswahl akribisch von Data Science Teams herausfinden zulassen, automatisiert AutoML diesen Prozess und reduziert die menschliche Arbeitszeit in diesem Prozess.

Am Ende muss der Mensch höchstens noch auf die Modellergebnisse blicken. Auch die sehr aufwendige Datenvorverarbeitung im Machine Learning (laut Forbes ca. 80% der Zeit eines ML-Projekts) wird von einigen AutoML Frameworks schon übernommen.

Doch was muss der Mensch in dem Prozess noch machen? Ich sehe vor allem die fachliche Expertise und das Design der Datensätze, die zur Lösung der Problemstellung erstellt werden müssen, weiterhin als wichtige Aufgabe für den Menschen.

Klar ist, dass große Unternehmen extrem viel Geld in die Automatisierung von Machine Learning Prozessen stecken. So hat auch Goolge, nach Amazon Sagemaker, H2O und vielen weiteren, eine AutoML Plattform herausgebracht. Daher ist davon auszugehen, dass in Zukunft deutlich mehr Prozesse automatisiert sein werden und der Mensch nach und nach aus diesem Prozess stärker verschwinden wird.

Fazit: Maschinelles Lernen und die Potentiale für die Zukunft 

Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz und nutzt Algorithmen und statistische Methoden, um Daten zu analysieren und Muster zu erkennen. Durch die steigende Datenmenge ist es anhand von einfachen Datenanalysen schwer wertvolle Informationen zu extrahieren. Hier hilft maschinelles Lernen diese Informationen herauszufiltern, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Unternehmen können so die richtigen Entscheidungen treffen und ihre Prozesse anhand von Machine Learning deutlich verbessern.  

Auch im täglichen Leben finden wir maschinelles Lernen wieder. Ob bei Social Media, E-Commerce oder Medizin, maschinelles Lernen findet hier überall Anwendung. Somit ist es nicht mehr wegzudenken und wir können damit rechnen, dass maschinelles Lernen in den nächsten Jahren zunehmend unser persönliches Leben begleitet. 

Wenn Sie Fragen zu maschinellem Lernen haben, dann melden Sie sich bei uns.

Ihr Kontakt: Laurenz Wuttke

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Laurenz Wuttke

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