Machine-Learning, was ist das?
Machine-Learning ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung. Damit eine Software eigenständig lernen und auch Lösungen finden kann, ist im Voraus das Handeln von Menschen notwendig. Sie müssen die Systeme mit den für das maschinelle Lernen notwendigen Daten und Algorithmen versorgen. Zunächst müssen jedoch die Regeln für die Analyse des Datenbestands und das Erkennen von Mustern definiert werden. Dadurch sind Systeme in der Lage die folgenden Tätigkeiten auszuüben:
- Optimierung von Prozessen aufgrund erkannter Muster.
- eigenständige Anpassung an Entwicklungen.
- Vorhersagen, basierend auf analysierten Daten, treffen.
- Berechnung von Wahrscheinlichkeiten bestimmter Ereignisse.
- relevante Daten finden, zusammenfassen und extrahieren.
Verschiedene Arten von Machine-Learning
Eine zentrale Rolle beim Machine Learning spielen Algorithmen, da sie für das Erkennen von Mustern und das Generieren von passenden Lösungen zuständig sind. Algorithmen lassen sich in fünf verschiedene Kategorien unterteilen:
- Überwachtes Lernen: hier werden im Vorfeld Beispielmodelle definiert und spezifiziert, um Informationen passend den Modellgruppen der Algorithmen zuzuordnen. Ziel ist es, dem System im Rahmen von aufeinanderfolgenden Rechengängen mit verschiedenen Eingaben und Ausgaben anzutrainieren Zusammenhänge herzustellen.
- Unüberwachtes Lernen: hier werden die Modellgruppen aufgrund eigenständig erkannter Muster automatisiert. Die Maschine versucht, die eingegebenen Daten nach gewissen Merkmalen zu strukturieren und zu sortieren.
- Teilüberwachtes Lernen: hier stellt eine Mischung aus beiden Methoden dar.
- Bestärkendes Lernen: Diese Art des Lernens basiert auf Belohnungen und Bestrafungen. Durch diese Interaktion wird dem Algorithmus mitgeteilt, wie er auf verschiedene Situationen zu reagieren hat.
- Aktives Lernen: hier bietet dem Algorithmus die Möglichkeit, für bestimmte Eingangsdaten die gewünschten Ergebnisse zu erfragen. Um die Anzahl von Fragen zu minimieren, erfolgt eine Auswahl relevanter Fragen mit hoher Ergebnisrelevanz durch den Algorithmus selbst.
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