In den letzten Jahrzehnten hat die Technologieindustrie das größte Wachstum in den Bereichen der künstlichen Intelligenz und insbesondere des maschinellen Lernens erzielt. In einer Welt, in der Daten zu einem kostbaren Gut geworden sind, hat das maschinelle Lernen im jetzigen Technologie-Ökosystem enorme Bedeutung gewonnen.
Wozu ist Machine Learning gut?
Der Hauptzweck des maschinellen Lernens besteht darin, Maschinen die Fähigkeit zu erteilen, vollständig selbstständig zu lernen, ohne ihren Algorithmen verbessern zu müssen. Das Ziel ist, dass sie, wie der menschliche Geist, ihre eigenen Prozesse verbessern können und somit die ihnen anvertrauten Aufgaben mit immer größerer Präzision ausführen können. Damit das maschinelle Lernen seinen Idealzustand erreichen kann, ist es notwendig, der Maschine bestimmte Informationen zur Verfügung zu stellen. Dies geschieht entweder durch die Bereitstellung der notwendigen Informationen durch Dateien, die mit einer Vielzahl von Daten geladen sind, oder indem man der Maschine erlaubt, durch eigene Beobachtungen Daten zu sammeln und sogar mit der realen Welt zu interagieren.
Diese Art des Lernens durch Datenerhebung und -auswertung hat es ihnen ermöglicht, von relativ einfachen zu komplexeren Aufgaben überzugehen. Ursprünglich waren sie darauf vorbereitet, E-Mails zu filtern oder andere alltägliche Handlungen auszuführen. Im Laufe der Zeit wurde ihnen jedoch eine größere Rechenleistung zur Verfügung gestellt, und heute sind sie in der Lage, viel komplexere Aufgaben zu bearbeiten. Nun sind sie in der Lage, Millionen von medizinischen Diagnose Ergebnissen zu analysieren, was uns unter anderem ermöglicht, Krebserkrankungen zuverlässiger zu erkennen; sie können Verkehrsmuster vorhersagen, so dass wir Routen mit ausreichender Vorlaufzeit planen können; sie können sogar Architekturprojekte in Echtzeit durchführen, indem sie einfach nur ein bestimmtes Gebiet erkennen.
Welche Arten von Algorithmen gibt es beim maschinellen Lernen?
In der künstlichen Intelligenz oder KI gibt es drei Haupttypen von Algorithmen des maschinellen Lernens, je nachdem, wie die Maschine trainiert und instruiert wird, um ihre Aufgabenleistung zu verbessern. Das Endziel besteht darin, dass die Maschine Aktionen in einer zunehmend optimierten Weise ausführt, indem Muster und Verhalten durch kontinuierliches Lernen verfeinert werden. Die drei Haupttypen von Lernalgorithmen sind Überwacht, Unüberwacht und Verstärkend. Um entscheiden zu können, welche Art des maschinellen Lernens notwendig ist, muss man den genauen Zweck kennen, den wir mit der Programmierung dieses künstlichen Intellekts erreichen wollen.
Algorithmen für überwachtes Lernen
Bei dieser Art des maschinellen Lernens geht es darum, Maschinen mit Vorabinformationen zu versorgen, damit sie über erste Beispiele verfügen und ihr Wissen im Laufe der Zeit erweitern können. Dies geschieht in der Regel mit Hilfe von Labels, d.h. wenn wir die Maschinen programmieren, übergeben wir ihnen ordnungsgemäß gekennzeichnete Elemente, so dass sie später mit der Kennzeichnung neuer Elemente fortfahren können, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist. So können wir beispielsweise den Maschinen Bilder von Autos, Gebäuden, Verkehrszeichen oder alles, was für unsere Aufgabe relevant ist, übermitteln und ihnen dann sagen, was jedes Element ist und wie wir es interpretieren möchten. Mit diesen ersten Beispielen generiert die Maschine ihren eigenen Wissensvorrat, so dass sie weiterhin Labels zuweisen kann, wenn sie ein Auto, ein Gebäude oder ein Verkehrszeichen erkennt.
Bei dieser Art des maschinellen Lernens sind die Maschinen nicht darauf beschränkt, anhand von Bildern trainiert zu werden, sondern können verschiedene Datentypen verwenden. Wenn sie mit Tönen oder mit Datensätzen aus der Kalligraphie versorgt werden, können sie lernen, Stimmen zu erkennen oder geschriebene Muster zu erkennen und sie einer bestimmten Person zuzuordnen. Die Möglichkeiten ergeben sich gänzlich aus den Ausgangsdaten, die der Maschine zugeführt werden.
Algorithmen für unüberwachtes Lernen
In diesem Fall wird die Maschine mit keinen zuvor gekennzeichneten Informationen darüber versorgt, was sie erkennen soll, was bedeutet, dass sie über keine vorhandene Wissensbasis verfügt. Stattdessen wird sie mit Daten über die Eigenschaften des Objektes, das sie identifizieren soll, versorgt. Sie müsste dann lernen, diese Eigenschaften von sich aus zu erkennen. Im Wesentlichen erfordert diese Art von Lernalgorithmus, dass die Maschine ihre eigene Wissensbasis aus einem begrenzten Datensatz entwickelt.
Ob du es glaubst oder nicht, dies kommt der Art und Weise, wie der menschliche Geist lernt und sich entwickelt, am nächsten. Die Maschine lernt, Gruppen mit Hilfe einer als Clustering bekannten Methode zu analysieren. Das ist nichts anderes als die Gruppierung der Elemente nach einer Reihe von Eigenschaften, die sie gemeinsam haben.
Algorithmen für verstärkendes Lernen
Diese Art des automatischen Lernens wird verwendet, wenn es darum geht, dass Systeme aus erworbenen Erfahrungen lernen sollen. In diesen Fällen definieren Menschen bei der Programmierung des Algorithmus, wie das Endergebnis aussehen soll, ohne anzugeben, wie es am besten zu erreichen ist. Somit ist die Maschine dafür verantwortlich, herauszufinden, wie sie ihr Ziel erreichen kann. Die Maschine hat die Aufgabe, eine Reihe von Tests durchzuführen, bei denen sie Fehler und Erfolge ermittelt, aus diesen lernt und Aktionen, die zum Misserfolg geführt haben, verwirft. Kurz gesagt, sie erkennt Erfolgsmuster, die sie immer und immer wieder wiederholt, um immer effizienter zu werden.
Autonome Autos sind ein gutes Beispiel für diese Art von Lernalgorithmen. Ihre Aufgabe ist ganz klar: die Fahrgäste an ihren Bestimmungsort zu bringen. Da die Autos immer mehr Fahrten machen, entdecken sie bessere Routen, indem sie Abkürzungen, Straßen mit weniger Ampeln und vieles mehr erkennen. Auf diese Weise können sie ihre Fahrten optimieren und somit ihre Arbeit effizienter erledigen.
Maschinelles Lernen vs. Deep Learning
Wenngleich es viele gibt, die die beiden Bereiche für untereinander austauschbar halten, gilt in Wahrheit, dass maschinelles Lernen und tiefes Lernen sehr unterschiedliche Disziplinen sind. Im Großen und Ganzen ist letzteres eine Art Untergruppe des maschinellen Lernens, da seine technische Konzeption und seine praktische Anwendung nichts anderes als eine Form des maschinellen Lernens sind. Aus diesem Grund verwechseln manche Leute oft die beiden Begriffe oder verwenden sie durcheinander.
Im Wesentlichen besteht die Aufgabe von Deep Learning darin, Algorithmen so zu strukturieren, dass sie ein künstliches neuronales Netz bilden, das es ihm ermöglicht, sowohl zu lernen als auch autonom Entscheidungen zu treffen. Genau darin liegt der Hauptunterschied zwischen den beiden Technologien. Bei einer Maschine, die mit einer Art maschinellem Lernen programmiert ist, muss ein Mensch Fehler der Maschine durch Anpassung der Konfiguration korrigieren, um zu verhindern, dass sie erneut fehlschlägt. Ein Modell für tiefes Lernen kann jedoch selbst bestimmen, ob seine Aufgabe erfolgreich abgeschlossen wurde oder nicht, indem es sein eigenes neuronales Netz verwendet.
Letztendlich gibt es, wie man sieht, fast endlose Möglichkeiten, die sich aus dem exponentiellen Wachstum des maschinellen Lernens ergeben. Aus diesem Grund suchen Technologieunternehmen zunehmend nach Kandidaten mit umfassenden Kenntnissen in der Datenanalyse. Für diejenigen, die sich für KI und maschinelles Lernen begeistern, dient das Ironhack Data Analytics Bootcamp als Tor zum beruflichen Aufstieg in dieser faszinierenden Technologiewelt.
