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Dank Computern können wir jetzt die Weite des Weltraums und die winzigen Feinheiten subatomarer Teilchen berechnen.
Computer schlagen Menschen beim Zählen und Rechnen sowie beim Befolgen logischer Ja/Nein-Prozesse, dank Elektronen, die sich mit Lichtgeschwindigkeit über ihre Schaltkreise ausbreiten.
Wir sehen sie jedoch oft nicht als „intelligent“, da Computer in der Vergangenheit nichts leisten konnten, ohne von Menschen gelehrt (programmiert) zu werden.
Maschinelles Lernen, einschließlich Deep Learning und künstliche Intelligenz, ist zu einem Schlagwort in wissenschaftlichen und technischen Schlagzeilen geworden.
Maschinelles Lernen scheint allgegenwärtig zu sein, aber viele Menschen, die das Wort verwenden, würden Schwierigkeiten haben, angemessen zu definieren, was es ist, was es tut und wofür es am besten verwendet wird.
Dieser Artikel versucht, maschinelles Lernen zu verdeutlichen und gleichzeitig konkrete, reale Beispiele für die Funktionsweise der Technologie zu liefern, um zu veranschaulichen, warum sie so vorteilhaft ist.
Anschließend sehen wir uns die verschiedenen Methoden des maschinellen Lernens an und sehen, wie sie zur Bewältigung geschäftlicher Herausforderungen eingesetzt werden.
Abschließend konsultieren wir unsere Kristallkugel für einige schnelle Vorhersagen über die Zukunft des maschinellen Lernens.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist eine Disziplin der Informatik, die es Computern ermöglicht, Muster aus Daten abzuleiten, ohne dass ihnen explizit beigebracht wird, was diese Muster sind.
Diese Schlussfolgerungen basieren häufig auf der Verwendung von Algorithmen zur automatischen Bewertung der statistischen Merkmale der Daten und der Entwicklung mathematischer Modelle zur Darstellung der Beziehung zwischen verschiedenen Werten.
Vergleichen Sie dies mit klassischem Rechnen, das auf deterministischen Systemen basiert, bei denen wir dem Computer explizit eine Reihe von Regeln geben, die er befolgen muss, damit er eine bestimmte Aufgabe erledigt.
Diese Art der Programmierung von Computern wird als regelbasierte Programmierung bezeichnet. Maschinelles Lernen unterscheidet sich von regelbasierter Programmierung und übertrifft diese dadurch, dass es diese Regeln selbst ableiten kann.
Angenommen, Sie sind ein Bankmanager, der feststellen möchte, ob ein Kreditantrag für seinen Kredit scheitern wird.
Bei einem regelbasierten Verfahren würde der Bankmanager (oder andere Spezialisten) den Computer ausdrücklich darüber informieren, dass der Antrag abgelehnt werden sollte, wenn die Kreditwürdigkeit des Antragstellers unter einem bestimmten Niveau liegt.
Ein maschinelles Lernprogramm würde jedoch einfach frühere Daten zu Kundenbonitätseinstufungen und Kreditergebnissen analysieren und selbst bestimmen, wie hoch dieser Schwellenwert sein sollte.
Die Maschine lernt aus früheren Daten und erstellt so ihre eigenen Regeln. Dies ist natürlich nur eine Einführung in das maschinelle Lernen; Modelle für maschinelles Lernen in der realen Welt sind erheblich komplizierter als ein einfacher Schwellenwert.
Nichtsdestotrotz ist es eine hervorragende Demonstration des Potenzials des maschinellen Lernens.
Wie macht a Maschine lernen?
Der Einfachheit halber „lernen“ Maschinen, indem sie Muster in vergleichbaren Daten erkennen. Betrachten Sie Daten als Informationen, die Sie von der Außenwelt sammeln. Je mehr Daten eine Maschine füttert, desto „intelligenter“ wird sie.
Allerdings sind nicht alle Daten gleich. Angenommen, Sie sind ein Pirat mit einem Lebenszweck, um die vergrabenen Reichtümer auf der Insel aufzudecken. Sie benötigen eine beträchtliche Menge an Wissen, um den Preis zu finden.
Dieses Wissen kann Sie ebenso wie Daten entweder in die richtige oder in die falsche Richtung führen.
Je größer die erfassten Informationen/Daten sind, desto weniger Mehrdeutigkeiten gibt es und umgekehrt. Daher ist es wichtig, die Art von Daten zu berücksichtigen, mit denen Sie Ihre Maschine zum Lernen füttern.
Sobald jedoch eine beträchtliche Datenmenge bereitgestellt wird, kann der Computer Vorhersagen treffen. Maschinen können die Zukunft antizipieren, solange sie nicht stark von der Vergangenheit abweicht.
Maschinen „lernen“, indem sie historische Daten analysieren, um festzustellen, was wahrscheinlich passieren wird.
Wenn die alten Daten den neuen Daten ähneln, gelten die Dinge, die Sie über die vorherigen Daten sagen können, wahrscheinlich auch für die neuen Daten. Es ist, als würde man zurückblicken, um nach vorne zu sehen.
Welche Arten von maschinellem Lernen gibt es?
Algorithmen für maschinelles Lernen werden häufig in drei große Typen eingeteilt (obwohl auch andere Klassifizierungsschemata verwendet werden):
- Überwachtes Lernen
- Unbeaufsichtigtes Lernen
- Verstärkung lernen
Überwachtes Lernen
Überwachtes maschinelles Lernen bezieht sich auf Techniken, bei denen dem maschinellen Lernmodell eine Sammlung von Daten mit expliziten Bezeichnungen für die interessierende Menge gegeben wird (diese Menge wird oft als Antwort oder Ziel bezeichnet).
Um KI-Modelle zu trainieren, verwendet halbüberwachtes Lernen eine Mischung aus beschrifteten und unbeschrifteten Daten.
Wenn Sie mit unbeschrifteten Daten arbeiten, müssen Sie eine Datenbeschriftung vornehmen.
Etikettieren ist der Prozess der Etikettierung von Proben zur Unterstützung Training eines maschinellen Lernens Modell. Die Etikettierung erfolgt in erster Linie durch Menschen, was kostspielig und zeitaufwändig sein kann. Es gibt jedoch Techniken, um den Etikettiervorgang zu automatisieren.
Die zuvor besprochene Kreditantragssituation ist ein hervorragendes Beispiel für überwachtes Lernen. Wir hatten historische Daten über die Bonität ehemaliger Kreditantragsteller (und vielleicht Einkommensniveau, Alter usw.) sowie spezifische Labels, die uns sagten, ob die betreffende Person mit ihrem Kredit in Verzug war oder nicht.
Regression und Klassifikation sind zwei Untergruppen von überwachten Lerntechniken.
- Klassifikation – Es verwendet einen Algorithmus, um Daten korrekt zu kategorisieren. Spam-Filter sind ein Beispiel. „Spam“ kann eine subjektive Kategorie sein – die Grenze zwischen Spam- und Nicht-Spam-Kommunikation ist verschwommen – und der Spam-Filteralgorithmus verfeinert sich ständig selbst, abhängig von Ihrem Feedback (gemeint sind E-Mails, die von Menschen als Spam markiert werden).
- Regression – Es ist hilfreich, den Zusammenhang zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen zu verstehen. Regressionsmodelle können numerische Werte basierend auf mehreren Datenquellen prognostizieren, z. B. Umsatzschätzungen für ein bestimmtes Unternehmen. Lineare Regression, logistische Regression und Polynomregression sind einige bekannte Regressionsverfahren.
Unbeaufsichtigtes Lernen
Beim unüberwachten Lernen erhalten wir unbeschriftete Daten und suchen nur nach Mustern. Stellen wir uns vor, Sie wären Amazon. Können wir Cluster (Gruppen ähnlicher Verbraucher) basierend auf der Kaufhistorie des Kunden finden?
Auch wenn wir keine expliziten, aussagekräftigen Daten über die Vorlieben einer Person haben, können wir in diesem Fall einfach wissen, dass eine bestimmte Gruppe von Verbrauchern vergleichbare Waren kauft, Kaufvorschläge machen, die auf dem basieren, was andere Personen im Cluster ebenfalls gekauft haben.
Das Karussell „Das könnte Sie auch interessieren“ von Amazon basiert auf ähnlichen Technologien.
Unüberwachtes Lernen kann Daten durch Clustering oder Assoziation gruppieren, je nachdem, was Sie gruppieren möchten.
- Clustering – Unüberwachtes Lernen versucht, diese Herausforderung zu überwinden, indem es nach Mustern in den Daten sucht. Wenn es einen ähnlichen Cluster oder eine ähnliche Gruppe gibt, kategorisiert der Algorithmus sie auf eine bestimmte Weise. Ein Beispiel hierfür ist der Versuch, Kunden anhand der bisherigen Kaufhistorie zu kategorisieren.
- Gesellschaft – Unbeaufsichtigtes Lernen versucht, diese Herausforderung anzugehen, indem versucht wird, die Regeln und Bedeutungen zu verstehen, die verschiedenen Gruppen zugrunde liegen. Ein häufiges Beispiel für ein Zuordnungsproblem ist die Bestimmung einer Verknüpfung zwischen Kundenkäufen. Geschäfte können daran interessiert sein zu wissen, welche Waren zusammen gekauft wurden, und können diese Informationen verwenden, um die Positionierung dieser Produkte für einen einfachen Zugriff zu arrangieren.
Verstärkung lernen
Reinforcement Learning ist eine Technik, um maschinellen Lernmodellen beizubringen, eine Reihe von zielorientierten Entscheidungen in einem interaktiven Umfeld zu treffen. Die oben erwähnten Gaming-Use-Cases sind hervorragende Beispiele dafür.
Sie müssen AlphaZero nicht tausende früherer Schachpartien eingeben, die jeweils mit einem „guten“ oder „schlechten“ Zug gekennzeichnet sind. Bringen Sie ihm einfach die Spielregeln und das Ziel bei und lassen Sie es zufällige Aktionen ausprobieren.
Aktivitäten, die das Programm dem Ziel näher bringen (z. B. die Entwicklung einer soliden Bauernstellung), werden positiv verstärkt. Wenn Handlungen den gegenteiligen Effekt haben (z. B. vorzeitiges Verschieben des Königs), erhalten sie negative Verstärkung.
Die Software kann das Spiel schließlich mit dieser Methode meistern.
Verstärkung lernen wird in der Robotik häufig verwendet, um Robotern komplizierte und schwer zu konstruierende Aktionen beizubringen. Es wird manchmal in Verbindung mit Straßeninfrastruktur wie Verkehrssignalen verwendet, um den Verkehrsfluss zu verbessern.
Was kann mit maschinellem Lernen erreicht werden?
Der Einsatz von maschinellem Lernen in Gesellschaft und Industrie führt zu Fortschritten in einer Vielzahl menschlicher Unternehmungen.
In unserem täglichen Leben steuert maschinelles Lernen jetzt die Such- und Bildalgorithmen von Google, sodass wir genauer mit den Informationen übereinstimmen können, die wir benötigen, wenn wir sie brauchen.
In der Medizin wird beispielsweise maschinelles Lernen auf genetische Daten angewendet, um Ärzten dabei zu helfen, die Ausbreitung von Krebs zu verstehen und vorherzusagen, wodurch effektivere Therapien entwickelt werden können.
Daten aus dem Weltraum werden hier auf der Erde über riesige Radioteleskope gesammelt – und nachdem sie mit maschinellem Lernen analysiert wurden, helfen sie uns, die Geheimnisse der Schwarzen Löcher zu lüften.
Maschinelles Lernen im Einzelhandel verbindet Käufer mit Dingen, die sie online kaufen möchten, und hilft auch Ladenmitarbeitern, den Service, den sie für ihre Kunden in der stationären Welt anbieten, individuell anzupassen.
Maschinelles Lernen wird im Kampf gegen Terror und Extremismus eingesetzt, um das Verhalten derer zu antizipieren, die Unschuldige verletzen wollen.
Natural Language Processing (NLP) bezieht sich auf den Prozess, der es Computern ermöglicht, menschliche Sprache durch maschinelles Lernen zu verstehen und mit uns zu kommunizieren, und hat zu Durchbrüchen in der Übersetzungstechnologie sowie zu den sprachgesteuerten Geräten geführt, die wir täglich zunehmend verwenden, wie z Alexa, Google-Punkt, Siri und Google-Assistent.
Ohne Frage zeigt maschinelles Lernen, dass es sich um eine Transformationstechnologie handelt.
Roboter, die in der Lage sind, mit uns zusammenzuarbeiten und unsere eigene Originalität und Vorstellungskraft mit ihrer fehlerlosen Logik und übermenschlichen Geschwindigkeit anzukurbeln, sind keine Science-Fiction-Fantasie mehr – sie werden in vielen Bereichen Realität.
Anwendungsfälle für maschinelles Lernen
1. Internet-Sicherheit
Da Netzwerke immer komplizierter wurden, haben Cybersicherheitsspezialisten unermüdlich daran gearbeitet, sich an die ständig wachsende Bandbreite an Sicherheitsbedrohungen anzupassen.
Sich schnell entwickelnder Malware und Hacking-Taktiken entgegenzuwirken, ist herausfordernd genug, aber die Verbreitung von Internet of Things (IoT)-Geräten hat die Cybersicherheitsumgebung grundlegend verändert.
Angriffe können jederzeit und an jedem Ort stattfinden.
Glücklicherweise haben Algorithmen für maschinelles Lernen es Cybersicherheitsoperationen ermöglicht, mit diesen schnellen Entwicklungen Schritt zu halten.
Predictive Analytics ermöglichen eine schnellere Erkennung und Abwehr von Angriffen, während maschinelles Lernen Ihre Aktivitäten innerhalb eines Netzwerks analysieren kann, um Anomalien und Schwächen in bestehenden Sicherheitsmechanismen zu erkennen.
2. Automatisierung des Kundenservice
Die Verwaltung einer steigenden Anzahl von Online-Kundenkontakten hat viel Organisation beansprucht.
Sie verfügen einfach nicht über genügend Kundendienstpersonal, um die Menge an Anfragen zu bewältigen, die sie erhalten, und der traditionelle Ansatz, Probleme an einen auszulagern Contact Center ist für viele heutige Kunden einfach inakzeptabel.
Dank der Fortschritte bei maschinellen Lerntechniken können Chatbots und andere automatisierte Systeme diese Anforderungen jetzt erfüllen. Unternehmen können Personal freisetzen, um Kundensupport auf hohem Niveau zu übernehmen, indem sie alltägliche Aktivitäten mit niedriger Priorität automatisieren.
Bei richtiger Anwendung kann maschinelles Lernen in Unternehmen dazu beitragen, die Problemlösung zu optimieren und Verbrauchern die Art von hilfreicher Unterstützung zu bieten, die sie zu engagierten Markenchampions macht.
3. Kommunikation
Das Vermeiden von Fehlern und Missverständnissen ist bei jeder Art von Kommunikation von entscheidender Bedeutung, vor allem aber in der heutigen Geschäftskommunikation.
Einfache grammatikalische Fehler, falscher Ton oder fehlerhafte Übersetzungen können eine Reihe von Schwierigkeiten bei E-Mail-Kontakten, Kundenbewertungen, Videokonferenzen, oder textbasierte Dokumentation in vielen Formen.
Systeme für maschinelles Lernen verfügen über eine fortschrittliche Kommunikation, die weit über die aufregenden Tage von Microsofts Clippy hinausgeht.
Diese Beispiele für maschinelles Lernen haben Einzelpersonen geholfen, einfach und präzise zu kommunizieren, indem sie natürliche Sprachverarbeitung, Echtzeit-Sprachübersetzung und Spracherkennung verwenden.
Während viele Personen Autokorrekturfunktionen nicht mögen, schätzen sie es auch, vor peinlichen Fehlern und unangemessenem Ton geschützt zu sein.
4. Objekterkennung
Während es die Technologie zum Sammeln und Interpretieren von Daten schon seit einiger Zeit gibt, hat es sich als trügerisch schwierig erwiesen, Computersystemen beizubringen, was sie sehen.
Objekterkennungsfunktionen werden aufgrund von Anwendungen für maschinelles Lernen einer zunehmenden Anzahl von Geräten hinzugefügt.
Ein selbstfahrendes Auto zum Beispiel erkennt ein anderes Auto, wenn es eines sieht, selbst wenn die Programmierer ihm kein genaues Beispiel dieses Autos als Referenz gegeben haben.
Diese Technologie wird jetzt in Einzelhandelsgeschäften eingesetzt, um den Bezahlvorgang zu beschleunigen. Kameras identifizieren die Produkte in den Einkaufswagen der Verbraucher und können ihre Konten automatisch belasten, wenn sie das Geschäft verlassen.
5. Digitales Marketing
Ein Großteil des heutigen Marketings erfolgt online unter Verwendung einer Reihe von digitalen Plattformen und Softwareprogrammen.
Wenn Unternehmen Informationen über ihre Verbraucher und ihr Kaufverhalten sammeln, können Marketingteams diese Informationen verwenden, um sich ein detailliertes Bild ihrer Zielgruppe zu machen und herauszufinden, welche Personen eher geneigt sind, ihre Produkte und Dienstleistungen zu suchen.
Algorithmen für maschinelles Lernen helfen Marketingfachleuten dabei, all diese Daten zu verstehen und signifikante Muster und Attribute zu entdecken, die es ihnen ermöglichen, Möglichkeiten genau zu kategorisieren.
Dieselbe Technologie ermöglicht eine große Automatisierung des digitalen Marketings. Anzeigensysteme können eingerichtet werden, um neue potenzielle Verbraucher dynamisch zu entdecken und ihnen relevante Marketinginhalte zur richtigen Zeit und am richtigen Ort bereitzustellen.
Zukunft des maschinellen Lernens
Maschinelles Lernen gewinnt sicherlich an Popularität, da immer mehr Unternehmen und große Organisationen die Technologie nutzen, um spezifische Herausforderungen anzugehen oder Innovationen voranzutreiben.
Diese kontinuierliche Investition zeigt das Verständnis, dass maschinelles Lernen einen ROI erzeugt, insbesondere durch einige der oben genannten etablierten und reproduzierbaren Anwendungsfälle.
Wenn die Technologie für Netflix, Facebook, Amazon, Google Maps usw. gut genug ist, kann sie schließlich auch Ihrem Unternehmen helfen, das Beste aus seinen Daten zu machen.
Wie neu Maschinelles Lernen Modelle entwickelt und auf den Markt gebracht werden, werden wir eine Zunahme der Anzahl von Anwendungen erleben, die branchenübergreifend eingesetzt werden.
Dies geschieht bereits mit Gesichtserkennung, die einst eine neue Funktion auf Ihrem iPhone war, aber jetzt in eine Vielzahl von Programmen und Anwendungen implementiert wird, insbesondere in solche, die sich auf die öffentliche Sicherheit beziehen.
Der Schlüssel für die meisten Unternehmen, die versuchen, mit maschinellem Lernen zu beginnen, besteht darin, über die strahlenden Zukunftsvisionen hinauszublicken und die wahren geschäftlichen Herausforderungen zu entdecken, bei denen die Technologie Ihnen helfen kann.
Zusammenfassung
Im postindustriellen Zeitalter haben Wissenschaftler und Fachleute versucht, einen Computer zu entwickeln, der sich mehr wie ein Mensch verhält.
Die Denkmaschine ist der bedeutendste Beitrag der KI zur Menschheit; Die phänomenale Ankunft dieser selbstfahrenden Maschine hat die Betriebsvorschriften von Unternehmen schnell verändert.
Selbstfahrende Fahrzeuge, automatisierte Assistenten, autonome Fertigungsmitarbeiter und intelligente Städte haben in letzter Zeit die Machbarkeit intelligenter Maschinen unter Beweis gestellt. Die Revolution des maschinellen Lernens und die Zukunft des maschinellen Lernens werden uns noch lange begleiten.
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