Sie sind sich dessen vielleicht noch nicht einmal bewusst, aber Sie profitieren bereits seit mehreren Jahren von den enormen Vorteilen des maschinellen Lernens. „Aber was ist maschinelles Lernen?“, fragen Sie sich. Dieser Begriff wird immer häufiger verwendet, auch wenn viele Menschen noch immer nicht wissen, was es damit auf sich hat oder wie maschinelles Lernen in Unternehmen eingesetzt werden kann.
Tatsächlich fällt es vielen von uns jedoch unglaublich schwer oder ist eine Herausforderung, einen ganzen Tag zu überstehen, ohne mindestens einen Webdienst oder eine App zu verwenden, die stark davon angetrieben wird. Nur eine Handvoll technisch versierter Personen kennen und verstehen die Rolle dieser Datensätze und Algorithmen in der Datenwissenschaft vollständig.
In diesem Beitrag wird die Antwort auf die Frage „Was ist maschinelles Lernen?“ sowie die Verwendung von maschinellem Lernen in Unternehmen gegeben.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen kann als der zentrale Teilbereich der KI (künstliche Intelligenz) bezeichnet werden. Diese Anwendungen lernen wie Menschen aus Daten oder Erfahrungen, ohne dass sie direkt programmiert werden müssen.
Wenn diese Anwendungen mit sehr neuen Daten konfrontiert werden, lernen sie, beginnen zu wachsen, sich zu verändern und entwickeln sich schließlich ganz von selbst. Anders ausgedrückt: Computer finden – mit maschinellem Lernen – viel aufschlussreichere Informationen, ohne dass man ihnen genau sagen kann, wo sie suchen sollen. Stattdessen tun Computer dies, indem sie in großem Umfang Algorithmen nutzen, die in einem hochgradig interaktiven Prozess aus Daten lernen.
Obwohl das Konzept dieser Sprache bereits seit der Zeit des Zweiten Weltkriegs existiert – denken Sie an die Enigma-Maschine –, hat die Fähigkeit, Anwendungen komplexer mathematischer Berechnungen auf Big Data zu automatisieren, in den letzten Jahren zunehmend an Dynamik gewonnen.
Auf einer viel höheren Ebene ist die Maschinenebene die grundlegende Fähigkeit, sich durch Iterationen positiv an neue Daten anzupassen. Auf einer grundlegenden Ebene lernen Anwendungen aus jeder vorherigen Berechnung sowie aus Transaktionen und verwenden auch die sogenannte „Mustererkennung“, um fundierte und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen.
Nachdem Sie nun ein wenig über maschinelles Lernen wissen, lernen wir nun, wie es funktioniert.
Wie funktioniert maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist zweifellos zu einer der aufregendsten Einheiten der künstlichen Intelligenz geworden. Es erfüllt die Aufgabe, aus zuverlässigen Daten mit bestimmten Eingaben in die Maschine zu lernen.
Es ist jedoch äußerst wichtig, genau zu verstehen, wie maschinelles Lernen funktioniert und wie jeder in einem Unternehmen maschinelles Lernen nutzen kann.
Der maschinelle Lernprozess beginnt mit der Eingabe hochwertiger Trainingsdaten in den ausgewählten Algorithmus. Trainingsdaten beziehen sich auf bekannte – oder unbekannte – Daten, die zur Entwicklung des endgültigen maschinellen Lernalgorithmus verwendet werden.
Um zu überprüfen, ob der Algorithmus perfekt und korrekt funktioniert, werden neue Eingabedaten direkt in den maschinellen Lernalgorithmus eingespeist. Anschließend werden die Vorhersage sowie die Ergebnisse überprüft.
Wenn die Vorhersage nicht den Erwartungen entspricht, wird der Algorithmus mehrmals neu trainiert, bis das gewünschte Ergebnis gefunden wird. Dadurch kann der maschinelle Lernalgorithmus an jedem Punkt selbst lernen und auch die optimale Antwort generieren, deren Genauigkeit mit der Zeit zunimmt.
Arten des maschinellen Lernens
Maschinelles Lernen ist an sich schon ziemlich kompliziert und wurde deshalb in zwei Hauptbereiche unterteilt: überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen.
Jeder dieser Bereiche hat einen bestimmten Zweck und eine Aktion innerhalb des maschinellen Lernens. Jeder dieser Bereiche führt zu unterschiedlichen, spezifischen Ergebnissen und nutzt auch zahlreiche Datenformen.
Etwa 70 Prozent der Sprachen werden überwacht gelernt, während unüberwachtes Lernen zwischen 10 und 12 Prozent liegt. Eine andere Methode des maschinellen Lernens – die oft weniger genutzt wird – ist das bestärkende Lernen.
Halbüberwachtes Lernen ist ebenfalls nicht sehr beliebt. Es wird aber kurz angesprochen.
Schauen wir uns die einzelnen Arten des maschinellen Lernens einmal an:
Überwachtes Lernen
Bei dieser Art des maschinellen Lernens werden gekennzeichnete oder bekannte Daten als Trainingsdaten verwendet. Da die Informationen bereits bekannt sind, wird das Lernen folglich überwacht oder in eine erfolgreiche Ausführung gelenkt.
Die Eingabedaten durchlaufen diese Algorithmen und werden im Allgemeinen zum Trainieren des Modells verwendet. Sobald das Modell auf der Grundlage der bekannten Daten vollständig trainiert ist, können Sie unbekannte Daten in das Modell eingeben und neue Antworten erhalten.
Zu den wichtigsten Algorithmen, die derzeit für überwachtes Lernen verwendet werden, gehören:
- Lineare Regression
- Polynomische Regression
- Logistische Regression
- K-Nearest Neighbors
- Entscheidungsbäume
- Random Forest
- Native Bayes
Sehen wir uns den nächsten Aspekt des maschinellen Lernens an: unüberwachtes Lernen.
Unüberwachtes Lernen
Hier sind die Trainingsdaten unbeschriftet und unbekannt; das heißt, dass sich noch nie jemand die Daten angesehen hat. Ohne diesen Aspekt bekannter Daten kann die Eingabe nicht vollständig in den Algorithmus geleitet werden. Daher stammt der Begriff „unüberwacht“.
Die Daten werden in den Maschinenalgorithmus eingespeist und dann zum Trainieren des Modells verwendet. Das trainierte Modell tut sein Bestes, um nach den Daten zu suchen und gibt dann die gewünschte Antwort.
In diesem speziellen Fall ist es so, als würde der Algorithmus sein Bestes tun, um Code zu knacken, wie die Enigma-Maschine, aber ohne die Beteiligung des menschlichen Verstandes, sondern einer Maschine.
Zu den wichtigsten Algorithmen, die derzeit für unüberwachtes Lernen verwendet werden, gehören:
- Fuzzy-Mittelwert
- Apriori
- Partielle kleinste Quadrate
- K-Means-Clustering
- Singulärwertzerlegung
- Hauptkomponentenanalyse
- Hierarchisches Clustering
Halbüberwachtes Lernen
Der Datensatz enthält sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten, die den Algorithmen dabei helfen, unabhängige Schlussfolgerungen zu ziehen.
Die Kombination dieser Datentypen in einem Trainingsdatensatz ermöglicht es maschinellen Lernalgorithmen, unmarkierte Daten zu lernen oder zu entdecken.
Bestärkendes Lernen
Wie bei herkömmlichen Arten der Datenanalyse erfasst der Algorithmus die Daten durch einen Prozess von Versuch und Irrtum. Anschließend entscheidet er, welche bestimmte Aktion zu viel höheren Belohnungen führt.
Bestärkendes Lernen besteht aus drei Hauptkomponenten: dem Agenten, der Umgebung und den Aktionen. Der Agent bezieht sich auf den Entscheidungsträger oder Lernenden. Die Umgebung umfasst alles andere, mit dem der Agent interagiert, während die Aktionen genau das sind, was der Agent tut.
Bestärkendes Lernen findet statt, wenn der Agent Aktionen auswählt, die die erwartete Belohnung über einen bestimmten Zeitraum erhöhen. Dies ist am einfachsten zu erreichen, insbesondere wenn der Agent innerhalb eines soliden politischen Rahmens arbeitet.
Warum maschinelles Lernen in der heutigen Welt wichtig ist
Maschinelles Lernen und Data Mining – ein Bestandteil davon – sind wichtige Werkzeuge, um Erkenntnisse aus den riesigen Datensätzen zu gewinnen, über die Forscher und Unternehmen heute verfügen.
Dafür gibt es zwei Hauptgründe:
Das Datenvolumen: Unternehmen sind ständig mit einer Vielzahl von Daten und riesigen Mengen konfrontiert, die aufwändig verarbeitet werden müssen. Verarbeitungsleistung ist leicht verfügbar und viel effizienter.
Modelle, die leicht so programmiert werden können, dass sie Daten unabhängig und ohne Hilfe verarbeiten, Schlussfolgerungen ziehen und Muster erkennen, sind von unschätzbarem Wert.
Unerwartete Erkenntnisse: Da sich Algorithmen des maschinellen Lernens ohne externe Kontrolle aktualisieren, verbessert sich die analytische Genauigkeit mit jedem Durchlauf erheblich, da das System sich kontinuierlich selbst aus den analysierten Datensätzen lernt.
Die iterative Natur des Lernens ist wertvoll und einzigartig, da sie ohne menschliches Eingreifen erfolgt. Dies bietet die Möglichkeit, verborgene Erkenntnisse zu enthüllen, ohne dafür speziell programmiert zu sein.
Wer nutzt maschinelles Lernen?
Unternehmen nutzen Algorithmen, um Daten zu sortieren und Geschäftsabläufe zu optimieren, obwohl dies nichts Neues ist.
Die Nutzung von Algorithmen geht über digitale Marketingmodelle wie Apps oder Webdienste hinaus. Sie erstreckt sich auch auf jede Branche oder Organisation, in der Daten gesammelt werden, und dazu gehören die folgenden:
- Finanzdienstleistungen
- Gesundheitswesen
- Marketing und Vertrieb
- Öl und Gas
- Regierung
- Transport
- Stationärer Einzelhandel
Amazon, Facebook, Google und Netflix verwenden seit mehr als einem Jahrzehnt maschinelle Algorithmen, um Empfehlungen, Suchvorgänge, gezielte Werbung und noch mehr zu ermöglichen.
Uber Eats beispielsweise teilte in einem GeekWire-Artikel mit, dass das Unternehmen maschinelles Lernen und Data Mining verwendet, um Lieferzeiten abzuschätzen.
Einsatz von maschinellem Lernen in einem Unternehmen
Unternehmen werden immer von Anwendungen profitieren, die dabei helfen können, große Datenmengen zu sammeln, zu organisieren, zu interpretieren und zu nutzen.
Laut der Harvard Business Review wird maschinelles Lernen – das das Erkennen von Mustern sowie die automatisierte Wertschöpfung in mehreren Bereichen erleichtern wird – auf der Business-Intelligence-Revolution der letzten Jahre aufbauen.
Daten werden zunehmend eine Echtzeitwirtschaft vorantreiben, in der Ressourcen noch effizienter eingesetzt werden. Und die Produktion von Waren und Dienstleistungen wird auf Anfrage mit viel niedrigeren Ausfallraten und besserer Vorhersagbarkeit verfügbar.
In den nächsten Absätzen erfahren Sie, wie maschinelles Lernen in einem Unternehmen eingesetzt werden kann:
Verkaufsdaten analysieren
Der Vertrieb hat dank der allgemeinen Zunahme digitaler Interaktionen vom deutlichen Wachstum vertriebsbezogener Daten profitiert. Vertriebsteams können jetzt auf Kennzahlen aus sozialen Medien, Website-Besuchen und A/B-Tests zurückgreifen.
Trotz der großen Datenmenge, die Vertriebsteams durchforsten müssen, sind sie in der Regel durch die Zeit und die Analysen, die erforderlich sind, um die erforderlichen Erkenntnisse zu gewinnen, überfordert.
Dank maschinellem Lernen kann letzteres den gesamten Prozess der Aufdeckung selbst der wertvollsten Daten oder Informationen beschleunigen. Das Erlernen von Sprachen übernimmt den größten Teil der Schwerstarbeit, insbesondere den zeitaufwändigen Prozess der Überprüfung aller Verkaufsdaten. Es kann Sie auch bei den meisten Analysen unterstützen, die ein Vertriebsteam durchführen muss.
Erkennen verdächtiger Aktivitäten und Betrug
Untersuchungen zufolge verliert ein durchschnittliches Unternehmen jährlich bis zu 5 Prozent seines Umsatzes durch Betrug. Hier können Ihnen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz dabei helfen, diese Zahlen zu minimieren.
Maschinelles Lernen kann Ihnen dabei helfen, Modelle auf der Grundlage historischer Transaktionen, Informationen aus sozialen Netzwerken, Maschinen und anderen Daten zu erstellen, um Muster zu entwickeln, die bei der rechtzeitigen Erkennung von Ausreißern, Anomalien und Ausnahmen helfen können.
Beispielsweise verwenden Banken historische Daten, um Algorithmen zu erstellen, die hauptsächlich auf früheren Betrugsaktivitäten basieren. Das bedeutet, dass die Algorithmen bei der Identifizierung betrügerischen Verhaltens helfen, wenn ähnliche betrügerische Aktivitäten wiederholt werden.
PayPal tut genau dies seit mehr als 10 Jahren. Das Unternehmen wickelt bis zu 10.000 US-Dollar pro Sekunde ab und hat 2015 in etwa 202 Ländern bis zu 4,9 Milliarden Zahlungen getätigt.
Dies erklärt das enorme Risiko, dem PayPal jede Sekunde ausgesetzt ist. Was viele Nutzer des führenden Zahlungsabwicklers nicht wissen: PayPal nutzt gemeinsam mit seinen Mathematikern und Datenwissenschaftlern eine selbst entwickelte künstliche Intelligenz, um Betrugsaktivitäten zu bekämpfen.
Produktempfehlungen
Jeder Kunde, der Online-Einzelhändler besucht, freut sich über personalisierte Empfehlungen, die ihm zugestellt werden. Denn sie verbessern das Einkaufserlebnis erheblich und bieten zudem eine Möglichkeit, noch mehr Produkte zu verkaufen.
Amazon war zwar die erste Plattform, die Algorithmen zur Verbesserung von Produktempfehlungsprozessen einführte, doch Tools für maschinelles Lernen haben die Möglichkeiten von E-Commerce-Besitzern erheblich erweitert.
Das zeigt, dass E-Commerce-Giganten wie Alibaba, Amazon usw. auf den Zug des maschinellen Lernens aufgesprungen sind. Alibaba hat das sogenannte „E-Commerce Brain“ entwickelt, einen Produktempfehlungsmechanismus, der auf maschinellem Lernen basiert. Dies hat dem Einzelhändler geholfen, seine Umsätze erheblich zu steigern, indem er einfach Milliarden personalisierter Produktempfehlungsseiten erstellte.
Karriereplanung
Maschinelles Lernen kann auch bei der richtigen Beratung helfen und Mitarbeitern Empfehlungen für die Wahl eines Karrierewegs geben, der letztendlich zu einer höheren Bindung, Zufriedenheit und Leistung führt.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Es gibt mehrere Funktionen, bei denen es toll wäre, einen Ersatz für mühsame oder langweilige Aufgaben zu haben. Dazu gehören Kundenservice, technischer Support, Helpdesks usw.
Dank der Fähigkeiten der NLP (Verarbeitung natürlicher Sprache) des maschinellen Lernens können Computer jetzt die Arbeit übernehmen. Denn die Verarbeitung natürlicher Sprache bietet automatisierte Übersetzungsmethoden zwischen menschlicher und Computersprache.
Maschinelles Lernen konzentriert sich hauptsächlich auf Wortwahl, Umgangssprache, Kontext, Fachjargon, Bedeutung sowie andere vage und undeutliche Nuancen in menschlichen Sprachen. Dadurch werden die Antworten noch menschlicher.
Es ist diese Fähigkeit, die Chatbots nutzen und als Kommunikatoren anstelle von Menschen in mehreren Rollen fungieren. Die Verarbeitung natürlicher Sprache wird auch in Situationen eingesetzt, in denen komplexe Informationen analysiert werden müssen, darunter Forschungsberichte und Verträge.
Drohnenmanagement
Maschinelles Lernen kann zur zeitnahen Inspektion von gewerblichen Gebäuden oder Strukturen mithilfe von Drohnen beitragen. Drohnen können problemlos Bilder aufnehmen, die dann auf Beschädigungen oder Risse analysiert werden können.
Sie kennen jetzt die Antwort auf die Frage: Was ist maschinelles Lernen? Und Sie haben bereits eine Ahnung, wie es in einem Unternehmen eingesetzt werden kann.
Algorithmen für maschinelles Lernen werden derzeit weltweit in nahezu allen wichtigen Sektoren eingesetzt. Dazu gehören Wirtschaft, Finanzen, Transport, Landwirtschaft, Regierung, Marketing und Cybersicherheit.
Die schnelle Einführung der Maschinensprache in unterschiedlichsten Branchen spricht für den Wert, den die Datenwissenschaft im Allgemeinen – und das maschinelle Lernen im Besonderen – schafft.
Voll ausgestattet mit umfassenden Erkenntnissen aus riesigen Datensätzen – die im Allgemeinen in Echtzeit anfallen – können Unternehmen viel effizienter arbeiten und sich letztendlich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
