Definition und Erklärung: Was ist Machine Learning?
Das maschinelle Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Das Erkennen von Mustern und Gesetzmäßigkeiten sowie die anschließende Ableitung passender Lösungsansätze sind Aufgabengebiet dieser Technologie. Die Grundlage bilden vorhandene Datenbestände, die zur Erkennung der Muster benötigt werden. Dementsprechend generiert die Technologie ein künstliches Wissen auf Basis von bereits gemachten Erfahrungen. Alle Erkenntnisse, die gewonnen werden, lassen sich verallgemeinern und somit für weitere Problemstellungen verwenden. Durch diesen Ansatz können auch unbekannte Daten schnell aufbereitet und verwendet werden.
Allerdings müssen für diesen maschinellen Lernprozess menschliche Vorleistungen erbracht werden. Die entsprechenden Systeme müssen von einem menschlichen Anwender mit den relevanten Daten sowie den relevanten Algorithmen versorgt werden. Zusätzlich müssen Regeln für die Datenanalyse sowie die Mustererkennung definiert und festgehalten werden. Sobald diese Grundlagen vorhanden sind, können die Systeme die relevanten Daten identifizieren, extrahieren und zusammenfassen. Auch Prognosen auf Basis der bisherigen Analysen sind somit möglich. Mithilfe des maschinellen Lernens können so Eintrittswahrscheinlichkeiten für verschiedene Szenarien berechnet werden. Unternehmen können diese Technologie auch für notwendige Anpassung an aktuelle Marktentwicklungen nutzen. Schlussendlich kann das Machine Learning als Grundlage für die Prozessoptimierung dienen.
Funktionsweise: Wie funktioniert Machine Learning?
Im Prinzip orientiert sich die Funktionsweise des Machine Learnings an dem menschlichen Lernen. Ein Mensch lernt durch das Differenzieren und Wiederholen von Tätigkeiten. So kann das wiederholte Zeigen mehrere Objekte dazu beitragen, dass ein Mensch dieses von anderen Objekten unterscheiden kann. Auch das Machine Learning verfolgt einen vergleichbaren Ansatz. Ein Computer wird durch die Befehle eines Programmierers sowie einem entsprechenden Dateninput in die Lage versetzt, verschiedene Objekte zu erkennen und zu unterscheiden. Die Versorgung mit passenden Daten spielt bei diesem Lernprozess eine besondere Rolle. Im Zuge des Lernprozesses kann das System auch den Unterschied zwischen einem Menschen und einem anderen Objekt erlernen und somit Entscheidungen auf Basis dieser Erkenntnis treffen.
Der Programmierer fungiert hierbei als Lehrer, der der Maschine ein kontinuierliches Feedback gibt. Im Umkehrschluss nutzt der entwickelte Algorithmus das Feedback, um das Modell anzupassen und zu optimieren. Das bedeutet auch, dass jeder weitere Datensatz, der in das System eingespeist wird, zu einer Anpassung und Optimierung des Modells führt. Das Ziel ist eine klare Differenzierung von Objekten und Menschen. Dabei geht das Machine Learning sogar einen Schritt weiter und verdeutlicht, dass eine Anpassung an die aktuellen Gegebenheiten schnell realisiert werden kann. Im praktischen Einsatz kann somit schnell auf veränderte Rahmenbedingungen reagiert und die Handlung auf diese angepasst werden.
Weissenberg Intelligence – Ihr kompetenter Partner in allen Fragen der Robotic Process Automation.
Möchten auch Sie von den vielfältigen Einsatzmöglichkeiten der robotergestützten Automatisierung profitieren? Wir beraten Sie gern zum Einsatz von Robotic Process Automation in Ihrem Unternehmen.
Welche Arten des Machine Learnings gibt es?
Beim maschinellen Lernen spielen die Algorithmen eine tragende Rolle, denn sie sind vor allem für die Mustererkennung sowie für die anschließende Lösungsgenerierung von entscheidender Bedeutung.
In der Theorie lässt sich Machine Learning in verschiedene Kategorien unterteilen:
-
aktives Lernen
-
bestärkendes Lernen
-
unüberwachtes Lernen
-
teilüberwachtes Lernen
-
überwachtes Lernen
Beim aktiven Lernen reagiert der Algorithmus auf die Eingangsdaten, indem er zuvor spezifizierter Fragen verwendet und damit die passenden Ergebnisse erfragt. Dabei werden die Fragen anhand der Ergebnisrelevanz durch den Algorithmus ausgewählt. Die Datenherkunft spielt keine Rolle. Die Daten können online oder offline vorliegen. Zusätzlich können die Daten mehrfach für den Lernprozess verwendet werden.
Das bestärkende Lernen basiert auf dem Prinzip von Belohnungen und Bestrafungen. Dem Algorithmus wird durch negative und positive Reaktionen mitgeteilt, wie er auf verschiedene Situationen reagieren soll.
Beim unüberwachten Lernen werden vor dem Beginn des Lernprozesses keine Zielwerte oder Belohnungen definiert. Oftmals steht das Erlernen des Clusterings im Fokus. Im Grunde versucht der Algorithmus, die vorliegenden Daten nach eigenständig identifizierten Merkmalen zu differenzieren und strukturieren. Dementsprechend kann eine Maschine einzelne Objekte anhand ihrer Farbe sortieren.
Der direkte Gegensatz hierzu ist das überwachte Lernen, denn hier werden im Vorhinein Beispielmodelle definiert. Für eine weitere Zuordnung der Informationen werden die Basismodelle im Anschluss spezifiziert. Das bedeutet: das System lernt auf Basis der Ein- und Ausgabepaare. Im Zuge der Lernphase stellt der Programmierer die passenden Werte für einzelne Eingaben zur Verfügung und trägt somit zum Lernprozess bei. Im Endeffekt erhält das System somit die Möglichkeit, Zusammenhänge in Daten zu identifizieren.
Das teilüberwachte Lernen setzt auf einzelne Ansätze des überwachten und unüberwachten Lernens und ist damit eine Mischung aus den beiden Methoden.
Welche Vorteile ergeben sich aus der Nutzung der Technologie?
Das maschinelle Lernen soll dazu beitragen, dass Menschen effizienter arbeiten und mehr Raum bekommen, um kreativ zu sein. So unterstützt die Technologie beispielsweise bei der Organisation und Verwaltung großer Datenbestände oder übernimmt stupide und repetitive Aufgaben. Machine Learning kann Menschen auch bei der Aufbereitung von Daten unterstützen, indem es hilft, Papierdokumente aufzubereiten, zu speichern und abzulegen.
Selbstlernenden Maschinen besitzen das Potenzial, besonders komplexe Aufgaben zu übernehmen. Hierzu gehört beispielsweise die Identifikation von Fehlern oder die Prognose von zukünftigen Schäden. Vor allem in der Medizin eröffnet dieser Ansatz ungeahnte Anwendungsmöglichkeiten und trägt zur Verbesserung der Behandlungsmethoden bei. Der eigentliche Fokus des maschinellen Lernens liegt auf der Auswertung und Verarbeitung großer Datenmengen.
Welche Einsatzbereiche für Machine Learning gibt es?
Das Anwendungsspektrum für maschinelles Lernen ist nahezu grenzenlos. Schon heute sind sich die Menschen nicht bewusst, dass im Hintergrund einer Anwendung diese Technologie arbeitet. Machine Learning fungiert als eine Art Bindeglied zwischen dem Produkt und dem Endnutzer. Insbesondere die Streaming-Anbieter Netflix und Amazon verwenden das Machine Learning zur Optimierung des eigenen Produktangebots. Das soziale Netzwerk Facebook nutzt Machine Learning, um Personen auf hochgeladenen Bildern markieren zu können. Facebook gilt mittlerweile als größte Datenbank für Gesichtsdaten. Die vorhandenen Daten werden in der Regel für die weitere Optimierung der visuellen Erkennung genutzt.
Im Internet ermöglicht das Machine Learning die Identifikation von Spam-Mails sowie die Entwicklung passender Spam-Filter. Die Relevanz von Webseiten für bestimmte Suchbegriffe kann durch maschinelles Lernen bestimmt werden. Machine Learning kann auch bei Internetaktivitäten zwischen natürlichen Personen und Bots unterscheiden. Um die Interaktion von Bots zu vermeiden, kann die Technologie Bots anhand ihrer Muster identifizieren und die weiterführende Interaktion unterbinden. Schlussendlich greifen auch die digitalen Sprachassistenten bei der Sprach- und Texterkennung auf das maschinelle Lernen zurück. Insbesondere im Finanzbereich kann die Technologie zur Prävention von Betrugshandlungen genutzt werden.
Fazit und Ausblick
Das maschinelle Lernen ist ein Megatrend und genießt zum aktuellen Zeitpunkt das Interesse der digitalen Welt. Vor allem die steigende Relevanz von Big Data hat dem maschinellen Lernen einen mächtigen Schub versetzt. Denn beim Machine Learning geht es darum, dass Computer riesige Datenmengen aufnehmen und nach Ergebnissen suchen. Dabei kommt es nicht darauf an, ob die Daten strukturiert oder unstrukturiert vorliegen. Die vorliegenden Daten lassen sich schnell und mit relativ geringem Hardwareaufwand analysieren und den Lernalgorithmen zuführen. Letztendlich ist Machine Learning die einzige Möglichkeit, große Datenmengen durch die schnelle Identifikation von Mustern kategorisierbar, bewertbar und je nach Kontext sortierbar zu machen.
Jetzt mit einem RPA-Experten sprechen
In einer Erstberatung erläutern Ihnen unsere Experten, wie Sie mit Robotic Process Automation Ihre Geschäftsprozesse automatisieren können und beantworten gerne Ihre Fragen.
