Sie sind sich dessen vielleicht noch nicht einmal bewusst, aber Sie profitieren bereits seit mehreren Jahren von den enormen Vorteilen des maschinellen Lernens. \u201eAber was ist maschinelles Lernen?\u201c, fragen Sie sich. Dieser Begriff wird immer h\u00e4ufiger verwendet, auch wenn viele Menschen noch immer nicht wissen, was es damit auf sich hat oder wie maschinelles Lernen in Unternehmen eingesetzt werden kann.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Tats\u00e4chlich f\u00e4llt es vielen von uns jedoch unglaublich schwer oder ist eine Herausforderung, einen ganzen Tag zu \u00fcberstehen, 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 Datens\u00e4tze und Algorithmen in der Datenwissenschaft vollst\u00e4ndig.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
In diesem Beitrag wird die Antwort auf die Frage \u201eWas ist maschinelles Lernen?\u201c sowie die Verwendung von maschinellem Lernen in Unternehmen gegeben.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Maschinelles Lernen kann als der zentrale Teilbereich der KI (k\u00fcnstliche Intelligenz) bezeichnet werden. Diese Anwendungen lernen wie Menschen aus Daten oder Erfahrungen, ohne dass sie direkt programmiert werden m\u00fcssen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Wenn diese Anwendungen mit sehr neuen Daten konfrontiert werden, lernen sie, beginnen zu wachsen, sich zu ver\u00e4ndern und entwickeln sich schlie\u00dflich ganz von selbst. Anders ausgedr\u00fcckt: Computer finden \u2013 mit maschinellem Lernen \u2013 viel aufschlussreichere Informationen, ohne dass man ihnen genau sagen kann, wo sie suchen sollen. Stattdessen tun Computer dies, indem sie in gro\u00dfem Umfang Algorithmen nutzen, die in einem hochgradig interaktiven Prozess aus Daten lernen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Obwohl das Konzept dieser Sprache bereits seit der Zeit des Zweiten Weltkriegs existiert \u2013 denken Sie an die Enigma-Maschine \u2013, hat die F\u00e4higkeit, Anwendungen komplexer mathematischer Berechnungen auf Big Data zu automatisieren, in den letzten Jahren zunehmend an Dynamik gewonnen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Auf einer viel h\u00f6heren Ebene ist die Maschinenebene die grundlegende F\u00e4higkeit, 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 \u201eMustererkennung\u201c, um fundierte und zuverl\u00e4ssige Ergebnisse zu erzielen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Nachdem Sie nun ein wenig \u00fcber maschinelles Lernen wissen, lernen wir nun, wie es funktioniert.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Maschinelles Lernen ist zweifellos zu einer der aufregendsten Einheiten der k\u00fcnstlichen Intelligenz geworden. Es erf\u00fcllt die Aufgabe, aus zuverl\u00e4ssigen Daten mit bestimmten Eingaben in die Maschine zu lernen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Es ist jedoch \u00e4u\u00dferst wichtig, genau zu verstehen, wie maschinelles Lernen funktioniert und wie jeder in einem Unternehmen maschinelles Lernen nutzen kann.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Der maschinelle Lernprozess beginnt mit der Eingabe hochwertiger Trainingsdaten in den ausgew\u00e4hlten Algorithmus. Trainingsdaten beziehen sich auf bekannte \u2013 oder unbekannte \u2013 Daten, die zur Entwicklung des endg\u00fcltigen maschinellen Lernalgorithmus verwendet werden.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob der Algorithmus perfekt und korrekt funktioniert, werden neue Eingabedaten direkt in den maschinellen Lernalgorithmus eingespeist. Anschlie\u00dfend werden die Vorhersage sowie die Ergebnisse \u00fcberpr\u00fcft.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Wenn die Vorhersage nicht den Erwartungen entspricht, wird der Algorithmus mehrmals neu trainiert, bis das gew\u00fcnschte 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.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Maschinelles Lernen ist an sich schon ziemlich kompliziert und wurde deshalb in zwei Hauptbereiche unterteilt: \u00fcberwachtes Lernen und un\u00fcberwachtes Lernen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Jeder dieser Bereiche hat einen bestimmten Zweck und eine Aktion innerhalb des maschinellen Lernens. Jeder dieser Bereiche f\u00fchrt zu unterschiedlichen, spezifischen Ergebnissen und nutzt auch zahlreiche Datenformen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Etwa 70 Prozent der Sprachen werden \u00fcberwacht gelernt, w\u00e4hrend un\u00fcberwachtes Lernen zwischen 10 und 12 Prozent liegt. Eine andere Methode des maschinellen Lernens \u2013 die oft weniger genutzt wird \u2013 ist das best\u00e4rkende Lernen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Halb\u00fcberwachtes Lernen ist ebenfalls nicht sehr beliebt. Es wird aber kurz angesprochen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Schauen wir uns die einzelnen Arten des maschinellen Lernens einmal an:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
\u00dcberwachtes Lernen<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Bei dieser Art des maschinellen Lernens werden gekennzeichnete oder bekannte Daten als Trainingsdaten verwendet. Da die Informationen bereits bekannt sind, wird das Lernen folglich \u00fcberwacht oder in eine erfolgreiche Ausf\u00fchrung gelenkt.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Die Eingabedaten durchlaufen diese Algorithmen und werden im Allgemeinen zum Trainieren des Modells verwendet. Sobald das Modell auf der Grundlage der bekannten Daten vollst\u00e4ndig trainiert ist, k\u00f6nnen Sie unbekannte Daten in das Modell eingeben und neue Antworten erhalten.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Zu den wichtigsten Algorithmen, die derzeit f\u00fcr \u00fcberwachtes Lernen verwendet werden, geh\u00f6ren:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Sehen wir uns den n\u00e4chsten Aspekt des maschinellen Lernens an: un\u00fcberwachtes Lernen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Un\u00fcberwachtes Lernen<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Hier sind die Trainingsdaten unbeschriftet und unbekannt; das hei\u00dft, dass sich noch nie jemand die Daten angesehen hat. Ohne diesen Aspekt bekannter Daten kann die Eingabe nicht vollst\u00e4ndig in den Algorithmus geleitet werden. Daher stammt der Begriff \u201eun\u00fcberwacht\u201c.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n 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 gew\u00fcnschte Antwort.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n In diesem speziellen Fall ist es so, als w\u00fcrde der Algorithmus sein Bestes tun, um Code zu knacken, wie die Enigma-Maschine, aber ohne die Beteiligung des menschlichen Verstandes, sondern einer Maschine.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Zu den wichtigsten Algorithmen, die derzeit f\u00fcr un\u00fcberwachtes Lernen verwendet werden, geh\u00f6ren:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Halb\u00fcberwachtes Lernen<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Der Datensatz enth\u00e4lt sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten, die den Algorithmen dabei helfen, unabh\u00e4ngige Schlussfolgerungen zu ziehen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Die Kombination dieser Datentypen in einem Trainingsdatensatz erm\u00f6glicht es maschinellen Lernalgorithmen, unmarkierte Daten zu lernen oder zu entdecken.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Best\u00e4rkendes Lernen<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Wie bei herk\u00f6mmlichen Arten der Datenanalyse erfasst der Algorithmus die Daten durch einen Prozess von Versuch und Irrtum. Anschlie\u00dfend entscheidet er, welche bestimmte Aktion zu viel h\u00f6heren Belohnungen f\u00fchrt.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Best\u00e4rkendes Lernen besteht aus drei Hauptkomponenten: dem Agenten, der Umgebung und den Aktionen. Der Agent bezieht sich auf den Entscheidungstr\u00e4ger oder Lernenden. Die Umgebung umfasst alles andere, mit dem der Agent interagiert, w\u00e4hrend die Aktionen genau das sind, was der Agent tut.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Best\u00e4rkendes Lernen findet statt, wenn der Agent Aktionen ausw\u00e4hlt, die die erwartete Belohnung \u00fcber einen bestimmten Zeitraum erh\u00f6hen. Dies ist am einfachsten zu erreichen, insbesondere wenn der Agent innerhalb eines soliden politischen Rahmens arbeitet.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Maschinelles Lernen und Data Mining \u2013 ein Bestandteil davon \u2013 sind wichtige Werkzeuge, um Erkenntnisse aus den riesigen Datens\u00e4tzen zu gewinnen, \u00fcber die Forscher und Unternehmen heute verf\u00fcgen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Daf\u00fcr gibt es zwei Hauptgr\u00fcnde:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Das Datenvolumen: <\/strong>Unternehmen sind st\u00e4ndig mit einer Vielzahl von Daten und riesigen Mengen konfrontiert, die aufw\u00e4ndig verarbeitet werden m\u00fcssen. Verarbeitungsleistung ist leicht verf\u00fcgbar und viel effizienter.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Modelle, die leicht so programmiert werden k\u00f6nnen, dass sie Daten unabh\u00e4ngig und ohne Hilfe verarbeiten, Schlussfolgerungen ziehen und Muster erkennen, sind von unsch\u00e4tzbarem Wert.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Unerwartete Erkenntnisse: <\/strong>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 Datens\u00e4tzen lernt.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Die iterative Natur des Lernens ist wertvoll und einzigartig, da sie ohne menschliches Eingreifen erfolgt. Dies bietet die M\u00f6glichkeit, verborgene Erkenntnisse zu enth\u00fcllen, ohne daf\u00fcr speziell programmiert zu sein.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Unternehmen nutzen Algorithmen, um Daten zu sortieren und Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe zu optimieren, obwohl dies nichts Neues ist.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Die Nutzung von Algorithmen geht \u00fcber digitale Marketingmodelle wie Apps oder Webdienste hinaus. Sie erstreckt sich auch auf jede Branche oder Organisation, in der Daten gesammelt werden, und dazu geh\u00f6ren die folgenden:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Amazon, Facebook, Google und Netflix verwenden seit mehr als einem Jahrzehnt maschinelle Algorithmen, um Empfehlungen, Suchvorg\u00e4nge, gezielte Werbung und noch mehr zu erm\u00f6glichen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Uber Eats beispielsweise teilte in einem GeekWire-Artikel mit, dass das Unternehmen maschinelles Lernen und Data Mining verwendet, um Lieferzeiten abzusch\u00e4tzen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Unternehmen werden immer von Anwendungen profitieren, die dabei helfen k\u00f6nnen, gro\u00dfe Datenmengen zu sammeln, zu organisieren, zu interpretieren und zu nutzen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Laut der Harvard Business Review wird maschinelles Lernen \u2013 das das Erkennen von Mustern sowie die automatisierte Wertsch\u00f6pfung in mehreren Bereichen erleichtern wird \u2013 auf der Business-Intelligence-Revolution der letzten Jahre aufbauen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n 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 verf\u00fcgbar.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n In den n\u00e4chsten Abs\u00e4tzen erfahren Sie, wie maschinelles Lernen in einem Unternehmen eingesetzt werden kann:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Verkaufsdaten analysieren<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Der Vertrieb hat dank der allgemeinen Zunahme digitaler Interaktionen vom deutlichen Wachstum vertriebsbezogener Daten profitiert. Vertriebsteams k\u00f6nnen jetzt auf Kennzahlen aus sozialen Medien, Website-Besuchen und A\/B-Tests zur\u00fcckgreifen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Trotz der gro\u00dfen Datenmenge, die Vertriebsteams durchforsten m\u00fcssen, sind sie in der Regel durch die Zeit und die Analysen, die erforderlich sind, um die erforderlichen Erkenntnisse zu gewinnen, \u00fcberfordert.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Dank maschinellem Lernen kann letzteres den gesamten Prozess der Aufdeckung selbst der wertvollsten Daten oder Informationen beschleunigen. Das Erlernen von Sprachen \u00fcbernimmt den gr\u00f6\u00dften Teil der Schwerstarbeit, insbesondere den zeitaufw\u00e4ndigen Prozess der \u00dcberpr\u00fcfung aller Verkaufsdaten. Es kann Sie auch bei den meisten Analysen unterst\u00fctzen, die ein Vertriebsteam durchf\u00fchren muss.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Erkennen verd\u00e4chtiger Aktivit\u00e4ten und Betrug<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Untersuchungen zufolge verliert ein durchschnittliches Unternehmen j\u00e4hrlich bis zu 5 Prozent seines Umsatzes durch Betrug. Hier k\u00f6nnen Ihnen maschinelles Lernen und k\u00fcnstliche Intelligenz dabei helfen, diese Zahlen zu minimieren.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n 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 Ausrei\u00dfern, Anomalien und Ausnahmen helfen k\u00f6nnen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Beispielsweise verwenden Banken historische Daten, um Algorithmen zu erstellen, die haupts\u00e4chlich auf fr\u00fcheren Betrugsaktivit\u00e4ten basieren. Das bedeutet, dass die Algorithmen bei der Identifizierung betr\u00fcgerischen Verhaltens helfen, wenn \u00e4hnliche betr\u00fcgerische Aktivit\u00e4ten wiederholt werden.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n 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 L\u00e4ndern bis zu 4,9 Milliarden Zahlungen get\u00e4tigt.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Dies erkl\u00e4rt das enorme Risiko, dem PayPal jede Sekunde ausgesetzt ist. Was viele Nutzer des f\u00fchrenden Zahlungsabwicklers nicht wissen: PayPal nutzt gemeinsam mit seinen Mathematikern und Datenwissenschaftlern eine selbst entwickelte k\u00fcnstliche Intelligenz, um Betrugsaktivit\u00e4ten zu bek\u00e4mpfen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Produktempfehlungen<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Jeder Kunde, der Online-Einzelh\u00e4ndler besucht, freut sich \u00fcber personalisierte Empfehlungen, die ihm zugestellt werden. Denn sie verbessern das Einkaufserlebnis erheblich und bieten zudem eine M\u00f6glichkeit, noch mehr Produkte zu verkaufen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Amazon war zwar die erste Plattform, die Algorithmen zur Verbesserung von Produktempfehlungsprozessen einf\u00fchrte, doch Tools f\u00fcr maschinelles Lernen haben die M\u00f6glichkeiten von E-Commerce-Besitzern erheblich erweitert.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Das zeigt, dass E-Commerce-Giganten wie Alibaba, Amazon usw. auf den Zug des maschinellen Lernens aufgesprungen sind. Alibaba hat das sogenannte \u201eE-Commerce Brain\u201c entwickelt, einen Produktempfehlungsmechanismus, der auf maschinellem Lernen basiert. Dies hat dem Einzelh\u00e4ndler geholfen, seine Ums\u00e4tze erheblich zu steigern, indem er einfach Milliarden personalisierter Produktempfehlungsseiten erstellte.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Karriereplanung<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Maschinelles Lernen kann auch bei der richtigen Beratung helfen und Mitarbeitern Empfehlungen f\u00fcr die Wahl eines Karrierewegs geben, der letztendlich zu einer h\u00f6heren Bindung, Zufriedenheit und Leistung f\u00fchrt.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP)<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Es gibt mehrere Funktionen, bei denen es toll w\u00e4re, einen Ersatz f\u00fcr m\u00fchsame oder langweilige Aufgaben zu haben. Dazu geh\u00f6ren Kundenservice, technischer Support, Helpdesks usw.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Dank der F\u00e4higkeiten der NLP (Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache) des maschinellen Lernens k\u00f6nnen Computer jetzt die Arbeit \u00fcbernehmen. Denn die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache bietet automatisierte \u00dcbersetzungsmethoden zwischen menschlicher und Computersprache.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Maschinelles Lernen konzentriert sich haupts\u00e4chlich auf Wortwahl, Umgangssprache, Kontext, Fachjargon, Bedeutung sowie andere vage und undeutliche Nuancen in menschlichen Sprachen. Dadurch werden die Antworten noch menschlicher.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Es ist diese F\u00e4higkeit, die Chatbots nutzen und als Kommunikatoren anstelle von Menschen in mehreren Rollen fungieren. Die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache wird auch in Situationen eingesetzt, in denen komplexe Informationen analysiert werden m\u00fcssen, darunter Forschungsberichte und Vertr\u00e4ge.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Drohnenmanagement<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Maschinelles Lernen kann zur zeitnahen Inspektion von gewerblichen Geb\u00e4uden oder Strukturen mithilfe von Drohnen beitragen. Drohnen k\u00f6nnen problemlos Bilder aufnehmen, die dann auf Besch\u00e4digungen oder Risse analysiert werden k\u00f6nnen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n 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.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen werden derzeit weltweit in nahezu allen wichtigen Sektoren eingesetzt. Dazu geh\u00f6ren Wirtschaft, Finanzen, Transport, Landwirtschaft, Regierung, Marketing und Cybersicherheit.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Die schnelle Einf\u00fchrung der Maschinensprache in unterschiedlichsten Branchen spricht f\u00fcr den Wert, den die Datenwissenschaft im Allgemeinen \u2013 und das maschinelle Lernen im Besonderen \u2013 schafft.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Voll ausgestattet mit umfassenden Erkenntnissen aus riesigen Datens\u00e4tzen \u2013 die im Allgemeinen in Echtzeit anfallen \u2013 k\u00f6nnen Unternehmen viel effizienter arbeiten und sich letztendlich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.<\/p>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Sie sind sich dessen vielleicht noch nicht einmal bewusst, aber Sie profitieren bereits seit mehreren Jahren von den enormen Vorteilen des maschinellen Lernens. \u201eAber was ist maschinelles Lernen?\u201c, fragen Sie sich. 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Warum maschinelles Lernen in der heutigen Welt wichtig ist<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
Wer nutzt maschinelles Lernen?<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
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Einsatz von maschinellem Lernen in einem Unternehmen<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n