Machine Learning (ML) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (AI), der es Computersystemen ermöglicht, aus den Daten, welche man ihnen gibt, zu lernen und Probleme automatisch zu lösen, ohne explizit darauf programmiert zu sein. In der heutigen Technologie ist das Machine Learning kaum noch wegzudenken und macht von Jahr zu Jahr immer rasanter Fortschritte. Was solltest du über das Machine Learning wissen? Das erfährst du in diesem Artikel.
Die verschiedenen Arten des Machine Learning
Aufgeteilt in mehrere Arten, arbeitet die künstliche Intelligenz um zu lernen und Probleme zu lösen.Der erste und bekannteste Ansatz ist das so genannte “überwachte Lernen”. Beim überwachten Lernen füttert man den Computer mit bekannte Daten und den dazugehörigen Ergebnissen, welche Labels genannt werden. So entstehen Verbindungen, wodurch die AI eine Regel zur Kategorisierung oder Verallgemeinerung der Daten ableiten kann. Ein Beispiel hierfür wäre ein Algorithmus, der auf der Grundlage früherer Kreditanträge entscheidet, ob ein neuer Antrag bewilligt werden soll oder nicht.
Beim “unüberwachte Lernen”, erhält das System keine vorgegebenen Kennzeichnungen. Bei dieser Art des Machine Learnings versucht das System, Muster in den Daten zu erkennen und sie zu kategorisieren. Ein Beispiel hierfür wäre ein Algorithmus, der versucht, anhand von Einkaufsdaten verschiedene Kundengruppen zu identifizieren.
Bei der dritten Art des Machine Learnings, dem sogenannten Verstärkungslernen, lernt das System seine Handlungen durch positive oder negative Rückmeldungen anzupassen. Ein Beispiel hierfür wäre ein Algorithmus, der beim Schachspielen immer besser wird, da er aus seinen Erfolgen oder Misserfolgen lernt, welche Züge sinnvoll sind und welche nicht.
Machine Learning und Big Data
Eine wichtige Komponente des Machine Learnings, Big Data, bezeichnet eine große Datenmenge, welche dem Algorithmus zur Verfügung steht und hilft zu lernen. Je mehr man an Data verfügt, desto besser ist in der Regel das Ergebnis. Durch den Einsatz von Methoden wie Deep Learning ist es möglich, sehr komplexe Probleme zu lösen und genaue Vorhersagen zu treffen.
Berühmte Beispiele
Spracherkennenungen wie Siri sind eine der der am meisten benutzten Systeme, welches die Daten nutzt, um effektiver zu funktionieren. Hier werden ML-Algorithmen eingesetzt, um die Sprache des Benutzers zu erkennen und in maschinenlesbare Befehle umzuwandeln.
Auch wird das Machine Learning in der Medizin benutzt. ML-Algorithmen können Muster in den Daten von Patientenakten erkennen und treffen daraus Vorhersagen. Krankheiten werden somit in einem frühen Stadium erkannt und auch die Wirksamkeit von Behandlungen können damit vorhergesagt werden.
Kritik am Machine Learning
Einer der größten Kritikpunkte am Einsatz von ML ist das aufkommende Problem, dass die Ergebnisse von Algorithmen oft schwer zu verstehen sind. Dies kann es schwierig machen, die Entscheidungen des Systems zu hinterfragen. Durch bestimmte Kriterien und Algorithmen könnten bestimmte Vorurteile oder Diskriminierungen aufkommen. Solche Fehler tritt jedoch nur auf, wenn sie auf ungeeigneten Daten trainiert werden.
Zusammenfassung des Themas
Dem Machine Learning steht eine große Zukunft bevor. Es ist eine vielversprechende Technologie mit vielen potenziellen Anwendungsmöglichkeiten. Durch die AI ist es ermöglicht, komplexe Probleme automatisch zu lösen und Vorhersagen zu treffen. Allerdings sollte man beachten, die gelernten Algorithmen sorgfältig zu prüfen und die Auswirkungen ihrer Anwendung zu überwachen.
Mit den rasanten Wachstum der Technologie und der Fortschritte des maschinellen Lernens und der immer größeren Verfügbarkeit von Daten eröffnen sich immer mehr Möglichkeiten, Probleme zu lösen und Abläufe zu optimieren. Der Einsatz von ML kann dazu beitragen, die Gesundheitsversorgung zu verbessern, die Umweltbelastung zu verringern und die Lebensqualität zu erhöhen.
