WAS IST MASCHINELLES LERNEN? ALLES, WAS SIE WISSEN SOLLTEN

Haben Sie sich schon einmal die Frage gestellt: Was ist maschinelles Lernen? Möchten Sie wissen, wie man maschinelles Lernen lernt?

Sprechen Sie über Anwendungen, die aus Erfahrungen lernen und ihre Entscheidungsfindung oder Vorhersagegenauigkeit im Laufe der Zeit verbessern. Ja, Geräte werden intelligenter. Kluge Unternehmer treffen kluge Entscheidungen. Sie integrieren maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um ihre Nische von komplexen Robotern bis hin zu intelligenten Autorespondern zu stärken.

maschinelles Lernen? Warum ist es wichtig und was ist der ganze Wirbel darum? Kann maschinelles Lernen Ihren Umsatz noch besser machen?

JA! Verschaffen Sie sich einen Vorsprung vor Ihrer Konkurrenz. In diesem Beitrag erfahren Sie alles, was Sie wissen müssen, und erfahren, wie Sie etwas über maschinelles Lernen und KI lernen. Außerdem wird die Frage beantwortet: Was ist maschinelles Lernen?

In den nächsten Zeilen sprechen wir über Details, die Ihnen bei der Beantwortung der Frage „Was ist maschinelles Lernen?“ helfen.

Was ist maschinelles Lernen?

Hier werden wir die Frage „Was ist maschinelles Lernen?“ näher beleuchten.

Lernende Maschinen sind eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz, die es einem System ermöglicht, zu lernen und Entscheidungen aus Erfahrung zu treffen, ohne dass es einer Programmierung bedarf.

Es gibt Algorithmen, die den Computer intelligent genug machen, um Entscheidungen auf der Grundlage von Daten ohne menschliches Eingreifen zu treffen.

Ein Algorithmus ist eine Reihe von Regeln oder Prozessen, die ein Computer bei Problemlösungsvorgängen befolgen muss. Diese Algorithmen sind darauf ausgelegt, Muster in Big Data zu erkennen und diese Muster für Entscheidungen und Vorhersagen zu verwenden.

Es gibt mehrere Beispiele für maschinelles Lernen um uns herum:

• Wenn Sie mit Ihrem Telefon etwas gekauft, gesucht oder sogar darüber gesprochen haben, empfehlen Websites Produkte, Filme und Lieder basierend auf diesem Artikel.

• Einige Roboter saugen Ihre Böden ohne Ihr Zutun.

• Ihr E-Mail-Anbieter hilft Ihnen, unerwünschte E-Mails in den Spam zu verschieben.

• Ärzte können Tumore anhand medizinischer Bildanalysesysteme erkennen.

• Und ja, Sie haben bestimmt schon von selbstfahrenden Autos gehört.

Es werden weitere Innovationen kommen. Big Data wird immer größer. Es gibt jetzt leistungsfähigere und erschwinglichere Computer, und mehr Datenwissenschaftler arbeiten mit leistungsfähigeren Algorithmen und entwickeln diese. Das Lernen über Maschinen wird unseren Alltag weiterhin effizienter machen.

Maschinelles Lernen (ML) oder künstliche Intelligenz (KI)?

Wir gehen noch einen Schritt weiter und führen Sie durch die Antwort auf die Frage „Was ist eine Sprache für maschinelles Lernen?“

Viele Menschen verwechseln künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Sie sind unterschiedlich. Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit einer Maschine, Aufgaben auszuführen, die normalerweise von Menschen erledigt werden.

KI ermöglicht es Maschinen also, Aufgaben auszuführen, indem sie Menschen „intelligent“ imitieren. Lernende Maschinen sind ein weiterer Zweig der künstlichen Intelligenz. So lernt die Maschine aus den Daten, die ihr als Algorithmen zugeführt werden.

Der Kern eines KI-basierten Systems ist sein Modell. Ein Modell ist ein Programm, das sein Wissen durch einen Lernprozess (Algorithmen) verbessert. Wenn dem Computer Daten als Beispiel gegeben werden, um Entscheidungen über neue Daten zu treffen, wird der Modelltyp als überwachtes Lernen kategorisiert.

Das Gegenteil davon ist das Modell für unüberwachtes Lernen. Wir werden diese Kategorien besser kennenlernen.

Eine beliebte Anwendung lernender Maschinen, die in letzter Zeit weltweit eingesetzt wird, ist die Bilderkennung. Anwendungen, die Bilder erkennen, werden zuerst „trainiert“. Datenwissenschaftler lassen viele Bilder durch das System laufen und sagen dem Computer, was auf jedem Foto zu sehen ist.

Nach mehreren tausend Wiederholungen lernt die Anwendung die Muster der Pixel. Sie identifiziert die Muster, die als Bilder von Pferden, Hunden, Katzen, Blumen, Bäumen usw. zuzuordnen sind.

Viele internetbasierte Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um ihre Vorschlagsmaschinen anzutreiben. So kann Facebook beispielsweise mithilfe von ML entscheiden, was in Ihrem Newsfeed angezeigt werden soll, Netflix kann Filme vorschlagen, die Sie gerne sehen möchten, und Amazon kann Produkte hervorheben, die Sie vielleicht kaufen möchten. Sie alle basieren auf Vorhersagen aus Mustern in den vorhandenen Daten des Systems.

Ich hoffe, Sie haben bis jetzt einen Einblick in die Frage „Wie funktionieren lernende Maschinen?“ erhalten.

Lassen Sie uns darüber sprechen, wie man maschinelles Lernen lernt.

Also, wie funktioniert maschinelles Lernen?

So funktioniert maschinelles Lernen

Alles, was Sie lernen, wie man maschinelles Lernen lernt, beginnt mit dem Trainieren eines lernenden Maschinenmodells, indem man dem Computer eine Funktion in seiner Sprache mitteilt.

Das „Training“ erfordert, dass der Spezialist eine mathematische Funktion entwickelt, die ihre eigenen Operationen wiederholt ändern kann, bis sie Ergebnisse aus einem neuen Datensatz genau vorhersagen kann.

Beim maschinellen Lernen werden Prozesse verwendet, die denen des Data Mining ähneln. Wir sagen, dass Algorithmen in Computersprache geschrieben sind. Mit anderen Worten, hier ist ein mathematischer Ausdruck, der das Verständnis weiter erleichtern kann.

Beschreiben wir den Algorithmus in Bezug auf eine Zielfunktion (f) und nehmen wir an, dass er eine Eingabevariable (x) einer Ausgabevariable (y) zuordnet.

Dies würde wie folgt dargestellt:

y=f(x)

Nun wird es eine Fehlerquote geben. Nennen wir diese e. Sie ist der unabhängige Teil der Eingabevariable x.

y=f(x) + e

Um eine Anwendung (oder ein Modell) für maschinelles Lernen zu erstellen, muss ein Datenwissenschaftler vier grundlegende Schritte befolgen. Die Datenwissenschaftler arbeiten normalerweise eng mit den Geschäftsinhabern zusammen, denen die Maschine dienen soll. Dies ist der erste Schritt, um zu lernen, wie Lernmaschinen funktionieren.

Schritt 1: Trainingsdatensatz auswählen und vorbereiten

Was sind die Trainingsdaten? Es handelt sich um einen Datensatz, der die Daten darstellt, die dem Lernmaschinenmodell zugeführt werden, um das Problem zu lösen, das es lösen soll.

Daten können entweder gekennzeichnet oder unbeschriftet sein. Die Trainingsdaten müssen angemessen vorbereitet, Duplikate entfernt, randomisiert und auf Ungleichgewichte oder Verzerrungen überprüft werden, die das Training beeinträchtigen könnten. Die Daten müssen in zwei Teilmengen vorliegen:

• Die Trainingsteilmenge zum Trainieren der Anwendung und
• Die Evaluierungsteilmenge zum Testen und Verfeinern der Maschine.

Schritt 2: Wählen Sie den Algorithmus, der auf dem Trainingsdatensatz ausgeführt werden soll

Wie bereits erwähnt, ist ein Algorithmus ein Prozess oder eine Reihe von Regeln, die ein Computer bei Problemlösungsvorgängen befolgen muss. Welchen Algorithmus der Datenwissenschaftler wählt, hängt von dem zu lösenden Problem ab.

Dies sind die häufigsten Arten von Lernmaschinenalgorithmen, die mit gekennzeichneten Daten verwendet werden:

• Regressionsalgorithmen
• Entscheidungsbäume
• Instanzbasierte Algorithmen

Dies sind einige Standardalgorithmen, die mit nicht gekennzeichneten Daten verwendet werden:

• Clustering-Algorithmen
• Assoziationsalgorithmen
• Neuronale Netzwerke

Schritt 3: Trainieren Sie den Algorithmus, um das Modell zu erstellen

Als Nächstes geht es ans Eingemachte. Den Algorithmus trainieren. Dies ist ein iterativer Prozess. Sie müssen Variablen durch den Algorithmus laufen lassen und die Ausgabe mit den Ergebnissen vergleichen, die er hätte produzieren sollen.

Sie würden die Gewichte und Verzerrungen innerhalb des Algorithmus anpassen, die zu einem genaueren Ergebnis führen könnten, und die Variablen erneut ausführen, bis der Algorithmus die meiste Zeit das richtige Ergebnis liefert. Der daraus resultierende präzise Algorithmus ist das maschinelle Lernmodell.

Schritt 4: Verwenden und Verbessern des Modells

Dies ist der letzte Teil. Sie werden das Modell mit neuen Daten ausführen, um seine Genauigkeit und Effizienz im Laufe der Zeit zu verbessern.

Methoden des maschinellen Lernens

Es gibt grundsätzlich drei Methoden des maschinellen Lernens, oder wie viele Experten es nennen, Lernmaschinenstile. Diese geben Ihnen die Anleitung, was Sie über das Erlernen von Lernmaschinen wissen müssen.

Überwachtes maschinelles Lernen

Bei dieser Methode wird der Computer während des Trainings mit Eingabe- und Ausgabedaten sowie Feedback versorgt. Das Hauptziel des überwachten Trainings besteht darin, dem System beizubringen, wie es die Eingabe der Ausgabe zuordnet.

Die Maschine trainiert sich also selbst anhand des Beispiels, das ihr der Mensch gibt. Beispielsweise könnte ein ML-Modell, das zur Identifizierung von Haus- und Sicherheitstieren entwickelt wurde, anhand eines Datensatzes mit verschiedenen beschrifteten Tierbildern trainiert werden.

Unüberwachtes maschinelles Lernen

Bei der Methode der unüberwachten Lernmaschine wird kein solches Training durchgeführt, sondern der Computer muss die Ausgabe selbst finden. Diese Methode wird hauptsächlich bei Transaktionsdaten verwendet. Sie wird bei komplexeren Aufgaben angewandt.

Unüberwachte Maschinen verwenden eine Strategie namens Deep Learning, um zu bestimmten Schlussfolgerungen zu gelangen. Wir werden später erklären, was Deep Learning bedeutet. Tatsächlich verwendet der Computer bei dieser Methode festgelegte Algorithmen, um aussagekräftige Merkmale zu extrahieren, die er zum Beschriften, Sortieren oder Klassifizieren von Daten ohne menschliches Eingreifen benötigt.

Bei unüberwachten Lernmaschinen geht es darum, Muster und Beziehungen in Daten zu erkennen, die Menschen übersehen würden. Diese Methode wird in Spam-Erkennungssystemen verwendet.

Halbüberwachtes Lernen

Ein Nachteil jedes überwachten Lernalgorithmus besteht darin, dass der ML-Ingenieur oder Datenwissenschaftler die Daten manuell kennzeichnen muss. Dies ist ein sehr kostspieliger Prozess, insbesondere bei großen Datenmengen. Bei jedem unüberwachten Lernen kann es frustrierend sein, dass das Anwendungsspektrum begrenzt ist.

Als Gegenmaßnahme zu diesen Nachteilen wurde das halbüberwachte Lernen eingeführt. Bei dieser Methode wird der Algorithmus durch eine Kombination aus gekennzeichneten und unüberwachten Daten trainiert. Der Programmierer gruppiert zunächst ähnliche Daten mithilfe eines unüberwachten Lernalgorithmus. Anschließend verwendet er die vorhandenen gekennzeichneten Daten, um den Rest der unüberwachten Daten zu kennzeichnen.

Halbüberwachtes Lernen ist so, als würde man dem Computer einige Konzepte beibringen und ihm dann Fragen zu ähnlichen Konzepten als Hausaufgabe geben.

Die halbüberwachte Methode des maschinellen Lernens ist eine Zwischenlösung zwischen überwachter und unüberwachter Lernmaschine. Während des Trainings verwendet das System einen kleineren Datensatz, um die Klassifizierung und Merkmalsextraktion aus einem größeren Datensatz zu steuern.

Verstärkendes maschinelles Lernen

Eine Maschine für bestärkendes Lernen verwendet drei Komponenten: Agent, Umgebung und Aktion. Der Agent nimmt die Umgebung des Computers wahr. Der Agent interagiert mit der Umgebung und agiert mit ihr. Dies ähnelt überwachtem Lernen, aber in diesem Fall lernt das Modell durch Versuch und Irrtum.

Tiefes Lernen

Deep Learning wird beim maschinellen Lernen verwendet. Dies ist einer der wichtigsten Punkte, wenn es darum geht, etwas über lernende Maschinen zu lernen. Algorithmen definieren ein künstliches neuronales Netzwerk, das darauf ausgelegt ist, neue Erfahrungen zu lernen, genau wie das menschliche Gehirn.

Deep-Learning-Algorithmen wenden viele Verarbeitungsebenen an. Jede Ebene verwendet die Ausgabe der vorherigen Ebene als Eingabe für die nächste.

Die neuronalen Netzwerke, die in Deep-Learning-Modellen arbeiten, sind zu Beginn langsam und es kann eine Weile dauern, bis sie Ergebnisse zeigen, wie das Gehirn eines Neugeborenen.

Während der Datenwissenschaftler das System den benötigten Daten aussetzt, optimiert das System seine Genauigkeit für hochentwickelte und fortgeschrittene Aufgaben.

Neuronales Netzwerk

Beim Deep Learning dreht sich alles um neuronale Netzwerke. Theoretisch besteht ein künstliches neuronales Netzwerk (KNN) aus miteinander verbundenen künstlichen Neuronen, die beim Vernetzen Daten austauschen. Die Neuronen werden aktualisiert, wenn sie neue Daten, Kenntnisse und Erfahrungen erhalten.

CNN (Convolutional Neural Network)

Bei dieser Art von neuronalem Netzwerk werden mehrere unabhängige Filter auf ein mehrkanaliges Bild angewendet, um einige kontrastierende und deutlich erkennbare Merkmale aus einem Bild zu extrahieren. Es wird in DIP-Anwendungen verwendet.

RNN (Recurrent Neural Network)

Einfach ausgedrückt wird RNN verwendet, um Daten- und Informationsmuster zu verarbeiten, wobei die vorherigen Ausgabe- oder Ergebnissätze verwendet werden können, um die Ergebnisse des nächsten Ausgabesatzes anhand eines Satzes neuer Daten vorherzusagen. Die häufigste Verwendung von RNN sind die automatischen Vorschläge, die Sie auf Plattformen wie Netflix, Amazon, Spotify usw. erhalten.

Praktische Anwendungen des maschinellen Lernens

Wie wir bereits sagten, sind Maschinen überall, und wenn Sie erst einmal herausgefunden haben, wie Sie etwas über lernende Maschinen lernen können, werden Sie ihre Anwendung im Alltag sehen.

Sehen wir uns einige Beispiele für lernende Maschinen an, denen Sie täglich begegnen:

• Digitale Assistenten: Amazon Alexa, Google Assistant, Apple Siri und andere digitale Assistenten, die Sie vielleicht kennen, basieren auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Diese Anwendung lernender Maschinen ermöglicht es Computern, Text- und Sprachdaten zu verarbeiten und menschliche Sprache so zu „verstehen“, wie Menschen es tun.
• Empfehlungen: Deep-Learning-Modelle bilden die Grundlage für die Vorschläge „Anderen gefiel auch“ und „Nur für Sie“, die Sie auf Facebook, Netflix, Spotify, Amazon und anderen Onlinediensten finden.
• Online-Werbung: Werbetreibende verwenden ML und Deep-Learning-Modelle, um den Inhalt einer Webseite zu analysieren, die Meinung oder Einstellung des Autors zu ermitteln und Anzeigen einzublenden, die den Interessen des Besuchers entsprechen.
• Chatbots: Chatbots und Autoresponder sind in der Regel eine Kombination aus Mustererkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und tiefen neuronalen Netzwerken, um den Text zu interpretieren und geeignete Antworten zu liefern, die menschlich wirken.
• Betrugserkennung: Lernende Maschinen helfen dabei, die Verwendung gestohlener Kreditkarten zu kennzeichnen und die illegale Verwendung gestohlener oder kompromittierter Finanzdaten zu erkennen.
• Selbstfahrende Autos: ML ermöglicht selbstfahrenden Fahrzeugen, Objekte in ihrer Umgebung kontinuierlich zu identifizieren. Verwenden Sie diese Identifizierung, um vorherzusagen, wie sie sich bewegen werden, und lenken Sie das Fahrzeug um Objekte herum, während es sich dem Ziel des Fahrers nähert.

So lernen Sie maschinelles Lernen

Sie können maschinelles Lernen lernen, indem Sie sich kostenlos an der Stanford University einschreiben. Es gibt viele Onlinekurse auf Plattformen wie Coursera und Udemy. Sie können auch EdX und die Einführung in den Kurs der Columbia University nutzen. Das Erlernen von maschinellem Lernen ist jetzt für viele zugänglich.

KI ist die Wissenschaft der Entwicklung von Maschinen mit Denk- und Problemlösungsfähigkeiten, die es Maschinen ermöglicht, aus vergangenen Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne lange und iterative Programmierung. KI zielt darauf ab, intelligente Maschinen zu schaffen, indem maschinelles Lernen und Deep Learning usw. kombiniert werden.

Es kommen immer mehr Technologien auf den Markt, die es Entwicklern ermöglichen, sich selbst etwas über maschinelles Lernen beizubringen. Wir haben die Deep-Learning-fähige Kamera DeepLens von AWS und andere wie die Raspberry Pi-betriebenen AIY-Kits von Google.

Nachdem Sie diesen Punkt durchgegangen sind, sollte Ihre Frage „Was ist maschinelles Lernen?“ ausreichend beantwortet sein.