Grundlagen des maschinellen Lernens: Was Sie wissen müssen

Sie wissen es vielleicht nicht, aber maschinelles Lernen ist in unserem Alltag präsent, von den Spracherkennungsfunktionen virtueller Assistenten auf unseren Telefonen und anderen Geräten bis hin zu den Sendungen, die wir auf Netflix ansehen, oder den Videos, die uns auf YouTube empfohlen werden.

Davon macht auch das Marketing ausgiebig Gebrauch, da Big Data wächst und immer mehr Data Scientists an diesen Algorithmen arbeiten. Einiges davon mag für Sie griechisch klingen, aber keine Sorge – wir führen Sie durch die Grundlagen des maschinellen Lernens.

Definition von maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI) und der Informatik, der es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu „lernen“. Lernen bedeutet in diesem Zusammenhang, komplexe Muster in Millionen von Datenpunkten zu erkennen, zu vergleichen und zu versuchen, die Art und Weise nachzubilden, wie Menschen sich Wissen aneignen und Probleme lösen. Dieser Prozess wird von Algorithmen durchgeführt, die die Daten überprüfen und zukünftiges Verhalten vorhersagen können. Im Laufe der Zeit werden diese Algorithmen und Systeme selbstständig dazulernen und sich verbessern.

Die Funktionsweise eines maschinellen Lernalgorithmus sieht folgendermaßen aus: Nach einer anfänglichen Dateneingabe klassifiziert der Algorithmus die Informationen und erstellt eine Schätzung über mögliche Muster in den Daten. Diese Vorhersagen werden vom Algorithmus über eine Fehlerfunktion ausgewertet, die die Genauigkeit des Modells überprüft. Dazu vergleicht der Algorithmus verschiedene Stichproben und arbeitet dann an der Bewertung und Optimierung der Prozesse, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern.

Maschinelles Lernen vs. KI

Maschinelles Lernen und KI haben eine sehr starke Verbindung, aber sie haben auch unterschiedliche Verantwortlichkeiten. KI zielt darauf ab, ein intelligentes Computersystem zu schaffen, um menschliches Verhalten zu simulieren und komplexe Probleme zu lösen, während maschinelles Lernen eigentlich ein Zweig der KI ist, der es Maschinen ermöglicht, aus der Datenverarbeitung zu lernen, damit sie genaue Ergebnisse liefern können. KI arbeitet daran, ein intelligentes System zu schaffen, das verschiedene komplexe Aufgaben ausführen kann. Maschinelles Lernen hingegen zielt darauf ab, Maschinen zu schaffen, die nur die spezifischen Aufgaben ausführen können, für die sie trainiert wurden.

Dabei ist es wichtig, auch Deep Learning und neuronale Netze zu berücksichtigen, da sie zwei Schlüsselaspekte des maschinellen Lernens sind. Grundsätzlich ist Deep Learning eine Unterkategorie von neuronalen Netzen, die eine Unterkategorie von maschinellem Lernen sind. Deep Learning automatisiert einen Großteil der Datenextraktion aus dem Prozess, während neuronale Netze eine Reihe von Algorithmen sind, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind und darauf abzielen, das menschliche Denken nachzuahmen. Kurz gesagt, neuronale Netze helfen Computern, KI durch Deep Learning zu erstellen.

Die Fähigkeiten von KI und maschinellem Lernen sind zahlreich, aber konzentrieren wir uns auf einige, die mit unserem täglichen Leben verbunden sind.

• Vorhersagen von Trends und Mustern , Empfehlen von Produkten oder Anzeigen von Anzeigen gemäß den Suchanfragen, Vorlieben und Interaktionen einer Person.
• Spracherkennung und Sprachverständnis , beispielsweise wenn wir ein Gerät auffordern, Musik abzuspielen oder einen Anruf zu tätigen.
• Video- und Bildbearbeitung. Zum Beispiel, wenn Facebook die Gesichter auf einem Bild automatisch erkennt und Personen zum Markieren vorschlägt.
• Stimmungsanalyse , die sich auf die Analyse der Meinungen von Menschen zu Produkten bezieht und dem Anbieter Einblicke gibt.

3 Arten des maschinellen Lernens

Wir können maschinelles Lernen in drei Kategorien einteilen: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen.

Überwachtes Lernen

Dies ist die häufigste Anwendung für maschinelles Lernen. Überwachte Lernalgorithmen basieren ihr Lernen auf zuvor markierten Trainingsdatensätzen. Beschriften bedeutet hier, dass wir für jeden Punkt eines Trainingsdatensatzes den Wert seines Zielattributs kennen. Dadurch kann der Algorithmus eine Funktion „lernen“, die in der Lage ist, das Zielattribut für einen neuen Datensatz vorherzusagen.

Beschriftete Beispiele werden dem Algorithmus einzeln präsentiert, und der Algorithmus muss dann eine Vorhersage treffen. Der menschliche Supervisor überprüft dann jede Vorhersage des Algorithmus und stellt fest, ob sie richtig war oder nicht. Dieser Vorgang wird mehrmals wiederholt, bis der Algorithmus die Beziehung zwischen den Beispielen und ihren Labels selbst vorhersagen kann. Sobald dies erledigt ist, kann der Algorithmus mit neuen Beispielen arbeiten und Bezeichnungen für sie vorhersagen.

Das einfachste Beispiel hierfür ist die Klassifizierung von Spam/Kein Spam in E-Mails. Zunächst erhält die Maschine eine Reihe von Beispielen dafür, was Junk-Mail ist und was nicht, und wie sie sie zum Wohle des Benutzers unterscheiden kann. Irgendwann wird es in der Lage sein, die E-Mails in den beiden Ordnern autonom zu sortieren.

Unbeaufsichtigtes Lernen

Unüberwachtes Lernen ist das Gegenteil von überwachtem Lernen. Dabei basieren die Algorithmen ihren Trainingsprozess auf einem Datensatz ohne zuvor definierte Labels. Unüberwachtes Lernen basiert auf Gruppierungsaufgaben, auch Clustering genannt, bei denen das Ziel darin besteht, ähnliche Gruppen im Datensatz zu finden. Mit anderen Worten, dem Algorithmus wird eine Reihe von Daten und Werkzeugen gegeben, damit er die Informationseigenschaften selbst identifiziert und sie so sortiert, dass Menschen oder andere Maschinen sie verstehen können.

Ein Beispiel sind die Empfehlungslisten auf Plattformen wie HBO, Amazon oder Netflix. Wenn Sie sich eine Show oder einen Film ansehen, sammelt die Plattform diese Daten und Merkmale, um andere ähnliche Shows und Filme zu finden, die Sie interessieren könnten.

Verstärkungslernen

Diese Methode ist sehr unterschiedlich. Es verwendet überhaupt keine Labels – stattdessen lernt der Algorithmus während seiner Entwicklung durch Versuch und Irrtum. Mit jeder Aktion lernt die Software aus ihren Fehlern und verbessert so die Qualität der Methode. Reinforcement Learning hat vier wesentliche Elemente: einen Agenten (das zu trainierende Programm), eine Umgebung (das Ökosystem), eine Aktion (eine Reihe von Aktionen des Agenten) und eine Belohnung (die Bewertung der Aktion, positiv oder negativ). Videospiele verwenden dieses Trial-and-Error-System häufig und sind ein großartiges Beispiel für bestärkendes Lernen.

Wir hoffen, dass diese kurze Einführung in maschinelles Lernen hilfreich war, um die Grundlagen zu erklären und Ihnen ein klareres Bild von diesem Thema zu vermitteln. Obwohl es kompliziert sein kann, ist es heutzutage auch unerlässlich, da es in der Welt des Marketings eine große Rolle spielt. Wenn Sie uns nicht glauben, fragen Sie einfach Alexa!