In der heutigen digitalen Welt hat Machine Learning (ML) einen tiefgreifenden Einfluss auf zahlreiche Branchen. Als Unternehmer ist es heutzutage wichtig, die verschiedenen Facetten von künstlicher Intelligenz oder genauer maschinellem Lernen zu verstehen, um für die Zukunft in gerüstet zu sein. Daher wollen wir heute einen Blick auf die verschiedenen Arten des Machine Learning, deren Einsatzmöglichkeiten und die damit verbundenen Limitierungen werfen.
Verbreitung von Machine Learning in Unternehmen
Doch zuerst werfen wir einen Blick auf die zunehmende Nutzung von Machine Learning in den letzten zehn Jahren. Man kann gut sehen, dass der Einsatz von maschinellem Lernen einen stetigen Wachstum unterliegt. Jedoch dürfte vielen gar nicht bewusst sein, dass bereits ML Algorithmen in ihrem Unternehmen eingesetzt werden. Natürlich trainieren viele Unternehmen Ihre Modelle nicht selbst. Aber gerade durch die zunehmende Nutzung von SaaS Lösungen in Produktion, Finanzwesen und Medien hält ML in Unternehmen Einzug. Sei es als integrierte und intelligente Rechnungsprüfung im Mahnwesen oder als Produktempfehlungen im e-Commerce. Die Einsatzbereiche sind vielfältig.
Welche Arten von Machine Learning gibt es?
Supervised Learning
Supervised learning, auch überwachtes Lernen genannt ist eine der am häufigsten verwendeten Formen des Machine Learning. Hierbei wird ein Modell mit einem im Vorfeld klassifizierten (labeld) Datensatz trainiert, d.h., die Eingabedaten sind bereits mit den entsprechenden Ausgabewerten versehen.
Diese Methode wird häufig in Anwendungen wie Klassifikation (z.B. Spam-Filter) und Regression (z.B. Vorhersage von Immobilienpreisen) eingesetzt.
Die Hauptbeschränkung beim überwachten Lernen liegt in der Notwendigkeit eines großen Volumens an qualitativ hochwertigen Trainingsdaten. Zudem kann das Modell bei ungenauen oder verzerrten Daten fehlerhafte Ergebnisse liefern.
Unsupervised Learning
Im Gegensatz zum überwachten Lernen arbeitet das unüberwachte Lernen mit nicht klassifizeirten (unlabeld) Daten. Es versucht Muster oder Strukturen in den Daten zu erkennen, ohne dass vorherige Informationen über die Ergebnisse vorhanden sind.
Unüberwachtes Lernen findet Anwendung in Clustering-Anwendungen (z.B. Kundensegmentierung), Anomalieerkennung oder Dimensionsreduktion (z.B. Principal Component Analysis).
Die Interpretation der Ergebnisse kann herausfordernd sein, da keine klaren Zielvariablen vorliegen. Außerdem besteht das Risiko von Fehldeutungen durch unerwartete Muster oder Gruppierungen in den Daten.
Reinforcement learning
Reinforcement learning oder auch bestärkendes Lernen basiert auf dem Prinzip von Belohnung und Bestrafung für Entscheidungen innerhalb einer bestimmten Umgebung. Das Modell lernt durch Interaktion mit dieser Umwelt anstatt durch vorgegebene Daten.
Diese Form des Lernens wird häufig in Bereichen wie Robotik (z.B. autonome Fahrzeuge), Spielentwicklung sowie Optimierungsproblemen eingesetzt.
Die Komplexität dieser Methode liegt darin, dass sie oft sehr rechenintensive Prozesse erfordert und lange Trainingszeiten haben kann, insbesondere wenn viele mögliche Aktionen existieren müssen.
Machine Learning bietet vielfältige Möglichkeiten zur Automatisierung und Verbesserung von Prozessen aber auch die Herausforderungen und Einschränkungen sind nicht zu vernachlässigen.
Wenn Sie wissen wollen ob der Einsatz von künstlicher Intelligenz in Form von Machine Learning für Sie und Ihr Unternehmen Sinn ergibt, dürfen Sie sich vertrauensvoll und unverbindlich an uns von Herz und Seele wenden. Wir freuen uns auf Ihre Kontaktaufnahme.
