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25. Juni 2023 - 7 minutes

Maschinelles Lernen: Was ist das?

Nein, das ist nicht nur irgendein Schlagwort!

Ironhack - Changing The Future of Tech Education

Data Science & Machine Learning

Du hast wahrscheinlich schon davon gehört, aber du weißt vielleicht nicht genau, worum es sich dabei handelt. Oder du bist mit dem Konzept vertraut, möchtest aber erfahren, wie genau deine Karriere im Bereich maschinelles Lernen aussehen kann. Diese Fragen und noch viel mehr decken wir im folgenden Artikel ab.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Informatik, der sich damit befasst, Computer darauf zu trainieren, zu lernen und Vorhersagen zu treffen, ohne dass sie explizit dazu programmiert wurden. Statt auf statischen Anweisungen (stell dir nur gigantische If-Else-Bäume vor) zu beruhen, verarbeiten, analysieren und interpretieren Algorithmen des maschinellen Lernens große Trainingsdatenmengen, um Modelle zu erzeugen, die Vorhersagen treffen können.

Selbst wenn du dich gerade erst mit maschinellem Lernen vertraut machst, sind wir sicher, dass du davor schon einmal davon gehört hast. Entmystifizieren wir die Welt des maschinellen Lernens etwas, indem wir zuerst auf einige häufig gestellte Fragen eingehen.

  • Ist maschinelles Lernen dasselbe wie k√ľnstliche Intelligenz?

    • Die Begriffe ‚Äěmaschinelles Lernen‚Äú und ‚Äěk√ľnstliche Intelligenz‚Äú werden manchmal synonym verwendet, aber sie bedeuten nicht dasselbe:

    • KI ist ein Bereich der Informatik, bei dem es um die Simulation menschlicher Intelligenz in verschiedenster Hinsicht geht: nat√ľrliche Sprachverarbeitung (ChatGPT), Bilderkennung (Google Lens) und Robotik (Boston Dynamics).¬†

    • Maschinelles Lernen hingegen ist ein Ansatz an die KI, der sich auf Algorithmen konzentriert, die Computer in die Lage versetzen sollen, sowohl aus Daten zu lernen als auch ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

  • Maschinelles Lernen im Vergleich zu Deep Learning¬†‚Äď ist das dasselbe?

    • Nein, maschinelles Lernen und Deep Learning sind nicht dasselbe! Deep Learning ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, die darauf spezialisiert ist, Modelle durch mehrschichtige neuronale Netzwerke zu erzeugen. Worum genau es sich dabei handelt, sprengt den Rahmen dieses Blogs, aber du kannst sie dir als √§u√üerst komplizierte Algorithmen vorstellen, deren Training riesige Datenmengen und gewaltige Rechenleistung erfordert.

  • Muss ich Erfahrung im Web Development haben, um im maschinellen Lernen zu arbeiten?

    • Nein! Die meisten Leute, die im maschinellen Lernen arbeiten, haben keinerlei Erfahrung im Web Development. Beim maschinellen Lernen dreht sich alles darum, Algorithmen zu entwickeln und einzusetzen, um Modelle zu erzeugen, die Entscheidungen und Vorhersagen treffen k√∂nnen¬†‚Äď au√üer dass in beiden Disziplinen Code geschrieben wird, haben maschinelles Lernen und Web Development nur wenig gemeinsam.

  • Sollte ich mich mit Datenwissenschaft oder maschinellem Lernen befassen?

    • Das h√§ngt ganz davon ab, was du sp√§ter tun m√∂chtest! Bei der Datenwissenschaft handelt es sich um die Anwendung statistischer und wissenschaftlicher Methoden, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen¬†‚Äď und daf√ľr k√∂nnen auf jeden Fall auch Algorithmen des maschinellen Lernens genutzt werden. Beim maschinellen Lernen geht es hingegen eher um Verfahren, die Computer dazu bef√§higen, Vorhersagen zu treffen.¬†

    • Wenn dir die praktische Anwendung liegt, ist die Datenwissenschaft die bessere Wahl; wenn du theoretisch veranlagt bist, dann vertiefe dich ins maschinelle Lernen.

Jetzt, wo wir maschinelles Lernen definiert und einige brennende Fragen beantwortet haben, schauen wir uns etwas genauer an, wie maschinelles Lernen sich auf unseren Alltag auswirkt.

Anwendungen des maschinellen Lernens im echten Leben

Während es sich beim maschinellen Lernen um eine theoretische Disziplin handelt, gibt es bereits heute Tausende echte, praktische Anwendungen von Modellen des maschinellen Lernens in der Industrie. Wir haben bereits zu Beginn dieses Posts einige Unternehmen und Produkte erwähnt, die auf maschinellem Lernen beruhen: ChatGPT von OpenAI, Google Lens und Boston Dynamics. Aber diese Unternehmen und Produkte sind keine Einzelfälle. Verfahren des maschinellen Lernens kommen in allerlei Zusammenhängen zum Einsatz, zum Beispiel:

  • Gesundheitswesen: In diesem Bereich nimmt maschinelles Lernen einen echten Einfluss auf Menschen. Es wird zur Patientendiagnose, zur Wirkstoffentdeckung, zur Vorhersage von Behandlungsergebnissen und zur Verbesserung von Behandlungspl√§nen eingesetzt¬†‚Äď und hilft so Millionen von Menschen.

  • Finanzwesen: Hier kommt Big Data so richtig zur Geltung! Maschinelles Lernen kommt bei algorithmischem B√∂rsenhandel, Betrugserkennung, Risikobewertung und (kontroverserweise) bei der Bestimmung der Kreditw√ľrdigkeit zum Einsatz.

  • Transport: Dies ist ein Anwendungsbereich der Graphentheorie. Algorithmen maschinellen Lernens sind besonders gut f√ľr die Routenoptimierung, die Nachfragevorhersage und (wie du dir sicher denken konntest) das autonome Fahren geeignet.¬†

  • Landwirtschaft: Hierbei geht es um weitaus mehr als nur den Pflanzenanbau! Maschinelles Lernen kann bei der Vorhersage des Ernteertr√§ge helfen und es wurden auch wichtige Fortschritte bei der Optimierung der Ressourcenzuteilung, der Erkennung von Krankheiten bei Pflanzen und Vieh und sogar der Gentechnik zur Z√ľchtung neuer und besserer Pflanzenarten gemacht.

  • Stadtplanung: St√§dte nutzen maschinelles Lernen, um zu ergr√ľnden, wie St√§dte weiterwachsen werden, und um eine koh√§rente Stadtplanung umzusetzen.

  • Vertrieb: Viele Unternehmen setzen maschinelles Lernen im Vertrieb ein; zum Beispiel nutzen Autounternehmen maschinelles Lernen, um zu ergr√ľnden, wie ihre Kundschaft sich in Zukunft verhalten wird.

  • Streaming-Dienste: Musikunternehmen und Streaming-Plattformen erzeugen ausgekl√ľgelte Modelle, um die Kundenerfahrung zu personalisieren und an W√ľnsche und Bed√ľrfnisse anzupassen.

Die Arbeit im Bereich maschinelles Lernen

Konnten wir dich davon √ľberzeugen, dass maschinelles Lernen f√ľr dich der ideale Einstieg in die Tech-Branche ist?! Fantastisch! Es mag dir wie ein sehr komplexes Thema vorkommen, und du hast recht, das ist es! Aber es gibt eben auch viele Stellen, bei deinen ein Hintergrund im maschinellen Lernen hilfreich ist.

Stellen im Bereich maschinelles Lernen

Viele Menschen haben Vorurteile dar√ľber, als was du mit einem Abschluss oder Bootcamp zum Thema maschinelles Lernen arbeiten kannst. Zwar ist maschinelles Lernen allgemein ein theoretisches Gebiet, aber das hei√üt nicht, dass du dein ganzes restliches Leben mit Forschung verbringen musst. Es gibt zahlreiche lohnenswerte, praktische Bereiche, in denen du mit maschinellem Lernen in deinem Werkzeugkasten t√§tig werden kannst. Schauen wir uns einige davon an:

  • Ingenieurt√§tigkeit im Bereich maschinelles Lernen: Das ist jetzt sicher eine √úberraschung! Ingenieurt√§tigkeit impliziert praktische Anwendungen und im Bereich maschinelles Lernen bedeutet dies die Entwicklung und den Einsatz maschineller Lernmodelle, um alle m√∂glichen coolen und interessanten Aufgaben zu erledigen.

  • Datenwissenschaft: In der Datenwissenschaft werden exploratorische Datenanalysen und Hypothesentests durchgef√ľhrt. Mustererkennung und maschinelles Lernen gehen Hand in Hand; so werden Tools maschinellen Lernens in der Datenwissenschaft zum Beispiel verwendet, um wesentlich schneller komplexe Datens√§tze zu analysieren, Muster auszumachen und Ergebnisse vorherzusagen, als es sonst m√∂glich w√§re.

  • KI-Architektur: Dies ist immer noch ein technischer Bereich, allerdings mit in einer quasi-leitenden Rolle. Hierbei werden die allgemeinen Strategien und die Infrastruktur erdacht und entwickelt, um maschinelles Lernen in einer Organisation zum Einsatz zu bringen.

  • KI-Ethik: Hier √ľberschneiden sich maschinelles Lernen und Philosophie. In der KI-Ethik geht es um Fragen der Fairness, Voreingenommenheit und Transparenz von KI-Systemen.

Und das sind noch nicht alle verf√ľgbaren Rollen! Auch bei der Beratung zu maschinellem Lernen, Datentechnik und Forschung werden F√§higkeiten aus dem Bereich maschinelles Lernen regelm√§√üig angewendet. In Zukunft wird fast jede Stelle entweder Tools maschinellen Lernens (wie github copilot in der Softwareentwicklung) verwenden oder Hilfsmitte durch maschinelles Lernen erzeugen, ganz unabh√§ngig von der Branche. Genau deswegen sind F√§higkeiten in diesem Bereich weltweit so begehrt.

So kannst du in maschinelles Lernen einsteigen

Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, im Bereich maschinelles Lernen durchzustarten. Verschiedene Menschen lernen am besten auf verschiedene Weisen, daher zeigen wir hier vier Methoden auf, wie du dir die Grundlagen maschinellen Lernens aneignen, also maschinelles Lernen lernen kannst:

  • B√ľcher: F√ľr Personen, die durch Lesen am besten lernen, gibt es zahllose Ressourcen. Die zwei B√ľcher, die wir empfehlen w√ľrden, wenn du gerade erst anf√§ngst, dich mit maschinellem Lernen zu besch√§ftigen, sind: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow von Aurelien Geron und Machine Learning for Absolute Beginners von Oliver Theobald.

  • Online-Communitys: Wie fast zu jedem Thema gibt es auch hierzu eine Reddit-Community mit allen n√∂tigen Informationen! Tritt r/MachineLearning und r/LearnMachineLearning bei und beteilige dich an den dortigen Threads. Durch eine schnelle Online-Suche kannst du auch Kontakt zu Gleichgesinnten aufnehmen, die ebenfalls gerade am Anfang ihrer Reise im Bereich maschinelles Lernen stehen.¬†

  • Bootcamps: Es gibt keine bessere Methode, um in einem sicheren, strukturierten Umfeld zu lernen. Ironhack bietet spannende Bootcamps zu Rollen in der gesamten Tech-Welt an. Tauche mit einem Ironhack Bootcamp direkt ins Lernen ein und verleihe deiner Karriere einen Schub!

  • YouTube: Du bist bereits weit fortgeschritten auf deiner Lernreise und steckst bei einem konkreten Problem fest? YouTube und andere Online-Videoplattformen k√∂nnen dir helfen, ein Problem visuell zu l√∂sen oder dein Wissen zur Schau zu stellen, um der Community L√∂sungen aufzuzeigen.

Ist maschinelles Lernen etwas f√ľr mich?

Sieht so aus, als h√§tten wir dein Interesse geweckt! Kein Wunder; maschinelles Lernen ist ein unglaublich faszinierendes Thema mit praktisch unbegrenztem Potenzial. Was will man mehr?! Falls du die folgenden Fragen mit ‚ÄěJa‚Äú beantworten kannst, ist ein Einstieg ins maschinelle Lernen vielleicht genau der richtige n√§chste Karriereschritt f√ľr dich:

  • Lernst du gern Neues zu den Themen Statistik, Programmieren und neue Technologien?

  • Bist du neugierig, kreativ und stets auf der Suche nach neuen Wegen, Probleme zu l√∂sen?

  • Begreifst du neue Konzepte schnell und hast du eine Leidenschaft f√ľr deine Arbeit?

  • Magst du Daten und m√∂chtest du sie einsetzen, um auf Antworten zu kommen?

Du hast mit ‚ÄěJa‚Äú auf alle diese Fragen geantwortet, oder?! Das haben wir uns gedacht! Und du hast Gl√ľck: Ironhack geht gerade mit seinem neuesten Bootcamp zum Thema maschinelles Lernen an den Start, damit du deine Tr√§ume verwirklichen und zum n√§chsten gro√üen Star des maschinellen Lernens werden kannst. Z√∂gere nicht und schau dir noch heute unser Kursangebot an! Deine Sternstunden warten auf dich.¬†

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