Was ist Machine Learning?

Was ist Machine Learning? Wie funktioniert es und welche Anwendungen gibt es für Machine Learning? Finden Sie gemeinsam mit INVIAI die ausführlichen Antworten im folgenden Text!

Was ist Machine Learning...?

Machine Learning (ML, auch bekannt als maschinelles Lernen) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der sich darauf konzentriert, Computern das Nachahmen menschlichen Lernens zu ermöglichen, um Aufgaben automatisch auszuführen und die Leistung durch Erfahrung aus Daten zu verbessern. Einfach gesagt ist es das Forschungsfeld, das Computern die Fähigkeit verleiht, selbstständig zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden, gemäß der klassischen Definition des Experten Arthur Samuel aus den 1950er Jahren. Diese Definition hat bis heute Bestand: Statt jeden Schritt zu programmieren, werden Daten bereitgestellt, damit der Computer selbst Regeln ableiten und die Ergebnisse im Laufe der Zeit verbessern kann.

Heutzutage ist Machine Learning weit verbreitet im Alltag. Viele Online-Dienste, die wir täglich nutzen – von Internetsuchmaschinen, Spam-Filtern, Empfehlungssystemen für Filme oder Produkte bis hin zu Banksoftware zur Erkennung ungewöhnlicher Transaktionen – basieren auf Machine-Learning-Algorithmen.

Diese Technologie findet sich auch in vielen mobilen Anwendungen, etwa bei der Spracherkennung, die es virtuellen Assistenten ermöglicht, Ihre Sprache zu verstehen. Dank der Fähigkeit zum selbstständigen Lernen und zur Verbesserung ist Machine Learning die Grundlage der meisten modernen KI-Systeme. Tatsächlich sind die meisten Fortschritte im Bereich KI der letzten 5–10 Jahre eng mit Machine Learning verbunden, sodass viele Experten KI und ML fast synonym verwenden.

Die Beziehung zwischen Machine Learning, KI und Deep Learning

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein umfassender Begriff, der alle Techniken umfasst, die Maschinen „intelligentes“ Verhalten ähnlich dem Menschen ermöglichen. Machine Learning ist dabei eine Methode zur Umsetzung von KI, indem Maschinen aus Daten lernen, anstatt Schritt für Schritt programmiert zu werden. Im KI-Ökosystem spielt ML eine so zentrale Rolle, dass viele KI-Systeme tatsächlich auf Machine-Learning-Modellen basieren.

Deep Learning (tiefes Lernen) ist ein spezieller Teilbereich des Machine Learning. Deep Learning verwendet mehrschichtige künstliche neuronale Netze (deep neural networks), um automatisch Merkmale aus Rohdaten zu extrahieren – mit minimalem menschlichen Eingriff. Dank der mehrschichtigen Struktur können Deep-Learning-Algorithmen große Datenmengen (z. B. Bilder, Audio, Text) verarbeiten und wichtige Merkmale selbstständig lernen, um Klassifikationen oder Vorhersagen zu treffen, ohne dass Programmierer diese Merkmale vorher definieren müssen. Dies reduziert den Aufwand für das „Lehren“ der Maschine und nutzt große Datenmengen optimal für das Modell.

Im Gegensatz dazu sind klassische ML-Algorithmen (ohne Deep Learning) oft stärker auf manuell entworfene Eingabemerkmale angewiesen und benötigen strukturierte Daten, um gute Ergebnisse zu erzielen. Man kann sich das so vorstellen: Wenn KI eine große Sammlung intelligenter Technologien ist, dann ist Machine Learning eine Teilmenge von KI, und Deep Learning wiederum eine Teilmenge von Machine Learning – mit Fokus auf tiefen neuronalen Netzen.

(Hinweis: Robotik und Machine Learning sind zwei unterschiedliche Bereiche. Robotik bezieht sich auf Hardware und automatisierte Mechanik, während ML hauptsächlich Software-Algorithmen umfasst. Moderne Roboter können jedoch ML integrieren, um „intelligenter“ zu werden, z. B. autonome Roboter, die maschinelles Lernen nutzen, um Bewegungen zu erlernen.)

Arten von Machine Learning

Es gibt viele verschiedene Methoden und Algorithmen im Machine Learning. Grundsätzlich wird ML jedoch in vier Haupttypen unterteilt, basierend darauf, wie das System aus Daten lernt:

Überwachtes Lernen (Supervised Learning)

Überwachtes Lernen ist eine Methode, bei der Modelle mit vorgekennzeichneten Daten trainiert werden. Das bedeutet, die Eingabedaten enthalten bereits die erwarteten Ergebnisse, sodass der Algorithmus an konkreten Beispielen lernt. Das Modell passt seine internen Parameter an, um die Ausgabe mit den vorhandenen Labels abzugleichen. Zum Beispiel, wenn wir einem Algorithmus viele Bilder von Hunden und Katzen mit Labels versehen geben, lernt das Modell, Hunde von Nicht-Hunden genau zu unterscheiden. Überwachtes Lernen ist heute die häufigste Form des Machine Learning und wird in zahlreichen Anwendungen eingesetzt, wie Handschrifterkennung, Spam-Filterung oder Immobilienpreisvorhersage.

Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)

Beim unüberwachten Lernen sind die Eingabedaten nicht mit Labels versehen. Der Algorithmus entdeckt selbst Muster und verborgene Strukturen in den Daten, ohne vorherige Anleitung. Ziel ist es, Gruppen oder verborgene Regeln zu finden, die Menschen möglicherweise noch nicht kennen. Zum Beispiel kann ein unüberwachtes Lernprogramm Online-Kaufdaten analysieren und automatisch Kundengruppen mit ähnlichem Kaufverhalten bilden.

Diese Cluster-Analyse hilft Unternehmen, verschiedene Kundensegmente zu verstehen, obwohl vorher keine spezifischen Kundentypen definiert waren. Unüberwachtes Lernen wird oft in der Datenexploration, Dimensionsreduktion und in Empfehlungssystemen eingesetzt.

Halbüberwachtes Lernen (Semi-supervised Learning)

Halbüberwachtes Lernen kombiniert sowohl gelabelte als auch ungelabelte Daten im Trainingsprozess. Meistens steht nur eine kleine Menge gelabelter Daten zur Verfügung, während der Großteil der Daten unlabeled ist. Der Algorithmus nutzt die kleine gelabelte Datenmenge, um die Klassifikation und Merkmalsextraktion auf den größeren unlabeled Datensatz zu lenken. Dieser Ansatz nutzt die riesigen unlabeled Datenbestände, ohne dass manuell viele Labels vergeben werden müssen.

Halbüberwachtes Lernen ist besonders nützlich, wenn das Sammeln gelabelter Daten schwierig oder teuer ist und verbessert die Genauigkeit im Vergleich zum rein unüberwachten Lernen.

Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)

Bestärkendes Lernen ist eine Methode, bei der der Algorithmus durch Belohnung und Bestrafung beim Interagieren mit der Umgebung selbst lernt. Anders als beim überwachten Lernen erhält das Modell keine vorgegebenen Daten-Antwort-Paare, sondern probiert verschiedene Aktionen aus und erhält Feedback (Belohnung oder Strafe) basierend auf dem Erfolg der Aktion.

Im Laufe der Zeit werden erfolgreiche Aktionen verstärkt (reinforced), sodass das Modell eine optimale Strategie erlernt, um ein definiertes Ziel zu erreichen. Bestärkendes Lernen wird häufig verwendet, um KI für Spiele, Robotik oder autonomes Fahren zu trainieren.

Beispielsweise kann ein Modell Schach spielen lernen, indem es viele Partien gegen sich selbst spielt und für Siege Punkte erhält. Ein bekanntes Beispiel ist das System IBM Watson, das bestärkendes Lernen nutzte, um den optimalen Zeitpunkt für Antworten und Einsätze zu erlernen und so 2011 die Quizshow Jeopardy! zu gewinnen.

Wie funktioniert Machine Learning?

Machine Learning basiert auf Daten. Zunächst muss das System eine große Menge vielfältiger Daten aus verschiedenen Quellen sammeln (Sensoren, Transaktionssysteme, soziale Netzwerke, offene Datenbanken usw.). Die Datenqualität ist entscheidend: Sind die Daten verrauscht, unvollständig oder nicht repräsentativ, kann das ML-Modell falsche Schlüsse ziehen und ungenaue Ergebnisse liefern.

Je mehr saubere und repräsentative Daten vorhanden sind, desto effektiver lernt das Modell. Die Daten müssen jedoch vorverarbeitet werden (bereinigt, normalisiert usw.), um für das Training bereit zu sein.

1. Daten sammeln & vorverarbeiten: Zuerst werden die Eingabedaten definiert und aus vertrauenswürdigen Quellen gesammelt. Anschließend werden die Daten bereinigt, Fehler entfernt, fehlende Werte ergänzt oder normalisiert. Dieser Schritt ist zeitaufwendig, hat aber großen Einfluss auf die finale Genauigkeit des Modells.
2. Algorithmus auswählen & Modell trainieren: Je nach Datentyp und Ziel (Klassifikation oder Vorhersage) wird ein passender Algorithmus ausgewählt (z. B. lineare Regression, Entscheidungsbaum, neuronales Netz). Die vorverarbeiteten Trainingsdaten werden in das Modell eingespeist, das lernt, indem es eine Verlustfunktion optimiert. Während des Trainings werden die Modellparameter angepasst, um die Vorhersagefehler auf den Trainingsdaten zu minimieren.
3. Bewertung & Einsatz: Nach dem Training wird das Modell mit neuen Daten (Testdaten) geprüft, um die Qualität zu bewerten. Übliche Kennzahlen sind Genauigkeit (Accuracy), Präzision, Recall oder F1-Score, abhängig vom Anwendungsfall. Erfüllt das Modell die Anforderungen, wird es in der Praxis eingesetzt (z. B. in Anwendungen oder Diensten). Andernfalls können Daten oder Algorithmen angepasst und das Modell neu trainiert werden.

Praktische Anwendungen von Machine Learning

Machine Learning wird vielfältig in der Praxis eingesetzt, von alltäglichen Anwendungen bis hin zu Hightech-Bereichen. Hier einige typische Beispiele für ML-Anwendungen:

• Generative KI (Generative AI): Dies ist eine ML-Technologie, die die automatische Erstellung neuer Inhalte (Text, Bilder, Videos, Quellcode usw.) basierend auf Nutzereingaben ermöglicht. Generative KI-Modelle (wie große Sprachmodelle) lernen aus riesigen Datenmengen, um Anforderungen zu verstehen und automatisch passende Inhalte zu erzeugen. Beispiel: ChatGPT ist eine bekannte generative KI-Anwendung, die Fragen beantwortet oder Texte nach Nutzerwunsch erstellt.

• Spracherkennung: Machine Learning hilft Computern, menschliche Sprache zu verstehen und in Text umzuwandeln. Diese Speech Recognition-Technologie nutzt oft ML-Modelle (meist kombiniert mit natürlicher Sprachverarbeitung), um Sprachlaute zu erkennen und zu transkribieren. Praktische Anwendungen sind virtuelle Assistenten auf Smartphones (z. B. Siri, Google Assistant), die Sprachbefehle ausführen, oder die Spracheingabe zur komfortableren Gerätebedienung.

• Chatbots und Kundenservice: Viele Chatbots auf Websites und sozialen Medien sind mit Machine Learning ausgestattet, um häufige Fragen automatisch zu beantworten, Produktberatung zu bieten und rund um die Uhr mit Kunden zu interagieren. Dank ML können Chatbots die Absicht der Nutzeranfragen verstehen und passende Antworten geben, sogar aus jeder Unterhaltung dazulernen, um den Service kontinuierlich zu verbessern. Dies hilft Unternehmen, Personalkosten zu sparen und gleichzeitig die Kundenerfahrung zu verbessern (z. B. virtuelle Assistenten oder E-Commerce-Chatbots, die Produktempfehlungen geben und sofort Fragen beantworten).

• Computer Vision: Dies ist ein ML-Bereich, der Computern ermöglicht, Bilder und Videos „zu sehen“ und zu verstehen. Computer-Vision-Algorithmen verwenden oft Convolutional Neural Networks (CNN), um Bildmerkmale zu erkennen und daraus Objekte zu identifizieren, zu klassifizieren oder Muster zu erkennen. Anwendungen sind vielfältig: von automatischem Tagging in sozialen Medien, Gesichtserkennung auf Smartphones bis hin zu medizinischer Bilddiagnostik (z. B. Tumorerkennung in Röntgenbildern) und autonomen Fahrzeugen (Erkennung von Fußgängern, Verkehrsschildern usw.).

• Empfehlungssysteme: Dies sind ML-Algorithmen, die das Nutzerverhalten analysieren, um personalisierte Empfehlungen zu geben, die den Vorlieben einzelner Nutzer entsprechen. Zum Beispiel schlägt ein Empfehlungssystem basierend auf Ihrem Film- oder Kaufverlauf Filme oder Produkte vor, die Sie interessieren könnten. E-Commerce-Plattformen und Streaming-Dienste (Netflix, Spotify usw.) nutzen ML, um Inhalte individuell anzupassen, was das Nutzererlebnis verbessert und den Umsatz steigert.

• Betrugserkennung: Im Finanz- und Bankwesen wird Machine Learning eingesetzt, um betrügerische oder ungewöhnliche Transaktionen schnell zu erkennen. ML-Modelle können überwacht auf bekannten Betrugsdaten trainiert werden, um typische Merkmale von Betrugstransaktionen zu identifizieren. In Kombination mit Anomalieerkennungssystemen können ML-Systeme Abweichungen vom normalen Verhalten melden, die dann überprüft werden. Dadurch können Banken und Kreditkartenunternehmen Betrugsfälle rechtzeitig erkennen und Schäden sowie Risiken für Kunden minimieren.

(Darüber hinaus gibt es viele weitere Anwendungen von ML, wie z. B. automatisierte Steuerung in Fabriken (Robotik), Lieferkettenanalyse, Wettervorhersage, Genomdatenanalyse in der Biologie usw. Die Entwicklung von ML eröffnet neue Möglichkeiten in nahezu allen Bereichen.)

Vorteile und Einschränkungen von Machine Learning

Wie andere Technologien hat auch Machine Learning deutliche Vorteile, bringt aber auch bestimmte Einschränkungen mit sich. Ein klares Verständnis dieser Aspekte hilft, ML effektiv einzusetzen und potenzielle Risiken zu vermeiden.

Vorteile

• Mustererkennung in großen Datenmengen: ML kann verborgene Muster und Trends in riesigen Datenmengen erkennen, die für Menschen schwer zu erfassen sind. Dadurch können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus „Big Data“ gewinnen und fundiertere Entscheidungen treffen.

• Automatisierung und geringere Abhängigkeit vom Menschen: ML-Systeme können selbstständig lernen und Analysealgorithmen verbessern – mit minimalem menschlichen Eingriff. Sobald die Eingabedaten bereitgestellt sind, „bauen“ und justieren die Modelle intern ihre Parameter, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Dies ermöglicht die Automatisierung komplexer Aufgaben (z. B. Klassifikation, Vorhersage) kontinuierlich und ohne manuelle Programmierung für jeden Einzelfall.

• Verbesserung über die Zeit & personalisierte Nutzererfahrung: Im Gegensatz zu herkömmlicher Software (mit festem Verhalten) wird die Genauigkeit von ML-Modellen mit zunehmender Datenmenge besser. Durch wiederholtes Training lernen Modelle aus Erfahrungen und treffen bessere Vorhersagen. So können ML-Systeme individuell auf Nutzer zugeschnitten werden – etwa durch immer passendere Inhaltsempfehlungen – und das Nutzererlebnis im Zeitverlauf verbessern.

Einschränkungen

• Abhängigkeit von Datenqualität: ML-Modelle benötigen große Mengen hochwertiger Trainingsdaten, die genau, vielfältig und unverzerrt sind. Schlechte Datenqualität führt zu schlechten Ergebnissen (Prinzip „Garbage in, garbage out“). Zudem erfordert das Sammeln und Verarbeiten großer Datenmengen leistungsfähige Speicher- und Recheninfrastruktur, was Ressourcen und Kosten verursachen kann.

• Risiko von Fehllernen oder Verzerrungen: ML-Modelle können schwerwiegende Fehler machen, wenn Trainingsdaten unzureichend oder nicht repräsentativ sind. In manchen Fällen kann ein Modell eine scheinbar mathematisch „logische“ Regel finden, die in der Praxis jedoch völlig falsch ist. Dies führt zu verzerrten oder missverständlichen Vorhersagen, die Entscheidungen negativ beeinflussen. Daher ist eine sorgfältige Validierung der ML-Ergebnisse besonders bei begrenzten Daten unerlässlich.

• Mangelnde Transparenz: Viele komplexe ML-Modelle (insbesondere Deep-Learning-Modelle) agieren als „Black Box“ – es ist schwierig zu erklären, warum das Modell eine bestimmte Vorhersage trifft. Beispielsweise kann ein tiefes neuronales Netz mit Millionen Parametern zwar sehr genau sein, aber es ist oft unklar, welche Merkmale die Entscheidung beeinflusst haben. Dieser Erklärbarkeitsmangel erschwert den Einsatz in Bereichen, die Erklärungen für Entscheidungen verlangen (z. B. Finanzen, Medizin). Einfachere Modelle (z. B. Entscheidungsbäume) sind dagegen leichter nachvollziehbar und überprüfbar, was ein Vorteil gegenüber „Black Box“-Neuronalen Netzen ist.

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Was ist enge KI und allgemeine KI?

Unterschiede zwischen: KI, Maschinelles Lernen und Deep Learning

Zusammenfassend ist Machine Learning (maschinelles Lernen) eine Schlüsseltechnologie im Zeitalter von Big Data. Sie ermöglicht Computern, selbstständig zu lernen und ihre Vorhersagefähigkeiten im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne jeden Schritt explizit programmieren zu müssen. Dadurch wird ML bereits breit in Alltag und Industrie eingesetzt – von intelligenten virtuellen Assistenten bis hin zu fortschrittlichen automatisierten Systemen.

Wie bereits erwähnt, ist „Machine Learning das Werkzeug, mit dem Menschen den Wert von Daten im digitalen Zeitalter voll ausschöpfen“, und eröffnet zahlreiche Chancen für intelligente Technologieanwendungen in der Zukunft.