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Digitalisierung

Was ist Machine Learning? - Alles, was Sie wissen müssen, um 2024 wettbewerbsfähig zu sein


Was ist Machine Learning?

Laut der aktuellen Machine Learning Studie von IDG Research Services und der Lufthansa Industry Solutions verwenden bereits heute 73 % aller Unternehmen mit über 10.000 Mitarbeitern Machine-Learning-Technologien in ihrem Betrieb. Selbst bei den kleineren Unternehmen gaben 59 % der Befragten an, dass sie maschinelles Lernen nutzen.

Fazit: Wer heutzutage marktfähig bleiben will, sollte Machine Learning in seine Geschäftsprozesse integrieren. Doch was ist Machine Learning eigentlich genau? Welche Einsatzgebiete gibt es dafür? Und welche Herausforderungen kommen beim Einsatz von maschinellem Lernen auf Sie zu?

In folgendem Beitrag beantworten wir Ihnen alles, was Sie rund ums Thema Machine Learning wissen müssen, um 2024 wettbewerbsfähig zu sein!

Das Wichtigste in Kürze:

  • Machine Learning ermöglicht Algorithmen, autonom aus Daten zu lernen. Unter anderem kann ML-Vorhersagen treffen, Wahrscheinlichkeiten berechnen, Cluster identifizieren und Prozesse optimieren.
  • Machine Learning funktioniert auf Basis von Modelltraining. Hierbei wird ein Algorithmus in wiederholten Schleifen mit Trainingsdaten gefüttert, um Muster zu extrahieren und selbstständig Aktionen durchzuführen.
  • Deep Learning ist eine Variation des maschinellen Lernens, die neuronale Netze für die Verarbeitung großer Datenmengen verwendet.
  • ML wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter: Customer-Relationship-Management, Marketing, Cybersecurity, digitale Assistenz, Verkehr, Instandhaltung, Logistik und Prozessautomatisierung.
  • Effektives ML erfordert eine gute Lernumgebung und hochwertige Daten. Ist dies nicht gegeben, können Fehler entstehen, die schwer zu korrigieren sind. Diese Faktoren führen dazu, dass funktionelles ML zeit- und kostenintensiv ist.

1. Was bedeutet Machine Learning? - Einfach erklärt

Machine Learning oder maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet von Künstlicher Intelligenz (KI) und der Robotik. So ermöglicht es das Machine Learning Algorithmen selbständig auf Grundlage von Daten zu lernen und seinen eigenen Programmcode zu erstellen. Zunächst wird der Algorithmus hierzu im sogenannten Modelltraining von einem Menschen mit Trainingsdaten gefüttert.

Unter anderem wird KI durch maschinelles Lernen dazu befähigt, eigenständig Output zu erzeugen, automatisiert Algorithmen zu trainieren und Zusammenhänge sowie Muster zu erkennen.

Ferner noch lassen sich die durch das maschinelle Lernen angeeigneten Muster auf zuvor unbekannte Datensätze anwenden, um Prognosen zu erstellen und Prozesse zu optimieren. Grundsätzlich basiert das Machine Learning auf dem menschlichen Lernen. Je nach Ansatz werden jedoch bewusst gewisse Elemente des menschlichen Lernens übergangen.

► zur IDG-Studie

 

Warum wird maschinelles Lernen genutzt?

Neben anderem wird maschinelles Lernen genutzt, um die folgenden Aufgaben zu bewältigen:  

  • Vorhersagen treffen (z.B. für Stromverbrauch oder Umsatz)
  • Berechnung von Wahrscheinlichkeiten (z.B. Kaufabsicht und Fluktuationsrate)
  • Identifizieren von Clustern (Gruppen) in Datensätzen
  • Identifizieren von Zusammenhängen in Datenreihen
  • Verringern von Dimensionen in einem Datensatz
  • Prozessoptimierung

2. Wie funktioniert Machine Learning?- So lernt ein Algorithmus

Im Allgemeinen funktioniert das Machine Learning über Modelltraining. Sprich der Algorithmus muss von einem Menschen mithilfe von Daten trainiert werden.

Es handelt sich dabei um einen interaktiven Prozess, der in mehreren Anläufen wiederholt wird. Im Regelfall durchläuft er zahlreiche Entwicklungsschleifen, bis das erwünschte Resultat erreicht ist. Das Modelltraining beinhaltet üblicherweise die folgenden Schritte:

  • Problemdefinition: Der Zweck und das Anwendungsgebiet des Machine Learning werden festgelegt.
  • Datenerhebung: Die für das maschinelle Lernen notwendigen Trainingsdaten werden gesammelt und transformiert. Ebenso wird eine Feature-Extraktion durchgeführt. Für gewöhnlich ist dieser Schritt sehr zeitintensiv, denn um den Algorithmus sachgemäß zu trainieren, sind hochwertige Daten erforderlich.
  • Trainingsphase: Als nächstes trainiert der Mensch den Algorithmus mit den erhobenen Beispieldaten. Der Algorithmus untersucht die Daten schließlich und extrahiert Muster und Zusammenhänge.
  • Interpretation: Anschließend nimmt der Mensch eine Ergebnis- und Modellinterpretation vor. Ziel ist es zu verstehen, wie der Algorithmus lernt und wie er zu Ergebnissen gelangt.
  • Anwendung auf unbekannte Daten: Liegt nach der Auswertung der Ergebnisse ein sicheres Modell vor, kann der Algorithmus angewendet werden, um ohne menschliche Eingriffe unbekannte Daten auszuwerten. Bestenfalls schafft es das Modell nun autodidaktisch zu lernen und eigenständig Aktionen durchzuführen.
  • Nutzung in der Praxis: Erfüllt der Algorithmus nun alle Anforderungen, findet er letztendlich Anwendung in realen Unternehmensprozessen.   

 

Welche Methoden des Machine Learning gibt es?

Generell existiert eine Vielzahl an Verfahren im Machine Learning. Zu den wichtigsten gehören die folgenden vier Methoden: 

  • Überwachtes Lernen (Supervised Learning) 
  • Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)
  • Teilüberwachtes Lernen (Semi-Supervised Learning)
  • Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning)

Überwachtes Lernen

Beim überwachten Lernen (Supervised Machine Learning) werden bekannte Daten genutzt, um Muster und Zusammenhänge zu ermitteln. Das Training basiert auf Beispieldaten, wobei stets mit einer Zielvariable gearbeitet wird.

Es kann sich hierbei um eine Klasse oder einen Zahlenwert handeln. Der Algorithmus versucht derweil, diese korrekt vorherzusagen. Ist das überwachte Lernen erfolgreich, kann der Algorithmus zuverlässige Prognosen für unbekannte Daten stellen.

Beispiele für die Anwendung von überwachtem Lernen:

  • Prognose des Stromverbrauchs in einem bestimmten Zeitraum
  • Bewertung von Anlagerisiken
  • Risikoeinschätzung für Maschinenausfälle
  • Kundenwertvorhersage in einem bestimmten Zeitraum

Teilüberwachtes Lernen

Das teilüberwachte Lernen (Semi-supervised Machine Learning) verbindet die Herangehensweise der überwachten und unüberwachten Methoden in einem Lernverfahren. Es greift demnach Beispieldaten mit Zielvariable und unbekannte Daten gleichermaßen auf.

Angewendet wird das teilüberwachte Lernen im Grunde wie das überwachte Lernen. Allerdings wird hier nur eine kleine Datenmenge der Zielvariable genutzt. Diese wird dann durch umfangreiche Datensätze ergänzt, in der die Zielvariable noch nicht enthalten ist.  

Der Vorteil: Es genügen bereits geringe Mengen bekannter Daten, um das Modelltraining zu beginnen. So sind bekannte Daten mühsam zu beschaffen und zudem kostspielig, weil diese manuell erstellt werden müssen. 

Beispiele für die Anwendung von teilüberwachtem Lernen:

  • Bild- oder Objekterkennung
  • Maschinelles Übersetzen
  • Automatisches Tagging
  • Finanzanalyse

Unüberwachtes Lernen

Das unüberwachte Lernen (Unsupervised Machine Learning) verläuft ohne Beispieldaten. Stattdessen werden dem Algorithmus Daten zugespielt, aus denen er selbstständig verdeckte Cluster und Muster abstrahieren muss.

Dementsprechend ist ein Algorithmus, der auf Grundlage des unüberwachten Lernens trainiert wurde, nicht in der Lage, eine bekannte Zielvariable (z.B. Prognose) zu ermitteln. Angewendet wird Unsupervised Machine Learning in Clustering-Verfahren und der Dimensionsreduktion.

Beispiele für die Anwendung von unüberwachtem Lernen:

  • Visualisierung großer Datenmengen
  • Clusteranalyse
  • Merkmalsextraktion
  • Erstellung von ML-Features.

Verstärkendes Lernen

Beim verstärkenden bzw. bestärkenden Lernen (Reinforcement Learning) interagieren Algorithmen mit Ihrer Umgebung. Im Anschluss wertet der Algorithmus die Interaktion im Alleingang aus, um eine Lösung für das Problem zu finden. Als Grundlage dient eine Kostenfunktion oder ein Belohnungssystem.

Dem Algorithmus wird nicht vorgegeben, welche Lösung die richtige ist. Die Kostenfunktion gibt ihm lediglich ein positives Feedback (Lob) oder negatives Feedback (Bestrafung). Ausgehend vom Feedback beurteilt die KI dann, welche Aktion wann die passende ist.

Der größte Unterschied zu den anderen Methoden des maschinellen Lernens, liegt darin, dass keine Beispieldaten erforderlich sind. Eine Simulationsumgebung genügt dem Algorithmus vollkommen, um sich inkrementell eine individuelle Strategie zu erarbeiten. 

Beispiele für die Anwendung von teilüberwachtem Lernen

  • Autonome Fahrzeuge
  • Robotik
  • Empfehlungssysteme
  • Online-Werbung

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens, bei der außerordentlich große Datenmengen, sogenannte Big Data, verarbeitet werden. Dazu verwendet das Deep Learning neuronale Netze, die an die Nervenzellen des menschlichen Gehirns angelehnt sind.

 

Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?

Im Gegensatz zum klassischen Machine Learning besitzt Deep Learning aufgrund seiner neuronalen Netze die Fähigkeit, unstrukturierte Daten (z.B. Texte, Bilder, Töne und Videos) zu verarbeiten und diese in numerische Werte zu übersetzen. Anschließend können die extrahierten Daten weiterverwertet werden, in etwa zur Mustererkennung.

Das traditionelle maschinelle Lernen muss dagegen auf das Verfahren der Feature-Extraktion zurückgreifen, um dasselbe Ziel zu erreichen. Dieses ist allerdings sehr aufwendig, da hierzu manuelle Eingriffe von menschlicher Seite notwendig sind.

 

AutoML - Die Zukunft des Machine Learning

Automated Machine Learning (AutoML) ist eine Methode, bei der das maschinelle Lernen automatisiert abläuft. Folglich sind keine menschlichen Eingriffe mehr vonnöten. Die KI übernimmt eigenständig alle Schritte im Machine-Learning-Prozess, von der Architektur und Modellauswahl bis zur Aufbereitung der Daten.

Auf diese Weise ist maschinelles Lernen um einiges effizienter. Selbst Leihen sind in der Lage, sie zu bedienen. Der Mensch muss im Grunde nur noch die Ergebnisse interpretieren.

Für die Zukunft des Machine Learning heißt das, dass der Mensch immer weniger in den Lernprozess involviert sein wird. Es ist zu erwarten, dass dieser größtenteils nur noch im Design von Datensätzen aktiv ist. Obendrein macht sich diese Entwicklung bei großen Unternehmen wie Google und Amazon bemerkbar, die schon eigene AutoMaL Plattformen auf den Markt gebracht haben.

3. Wo wird Machine Learning eingesetzt?    

In den letzten 20 Jahren ist die digitale Transformation so weit vorangeschritten, dass Machine Learning heute unverzichtbar für aktuelle Technologie geworden ist. Im Folgenden zeigen wir Ihnen einige der Anwendungsgebiete, in denen das Machine Learning zum Einsatz kommt.

 

Anwendungsbeispiele von maschinellem Lernen

    Customer Relationship Management (CRM)

    Im CRM sind stets reichlich Kundendaten im Umlauf. Entsprechend birgt das Machine Learning in diesem Bereich großes Potential.

    Unter anderem wird maschinelles Lernen angewendet, um die Effizienz im gesamten Kundenlebenszyklus zu steigern. Beispielsweise in den folgenden Prozessen:

    • Customer Lifetime Value Prognosen
    • Vorhersage von Up-Cross-Selling Potentialen
    • Prognose von Abwanderungen
    • Berechnung von Next Best Offer Produktaffinitäten
    • Kundensegmentierung

    Digitale Assistenten

    Die wohl beliebtesten Machine-Learning-Tools sind digitale Assistenten. Dazu gehören in etwa Spracherkennungsmodelle wie Siri oder Alexa.

    Aber auch moderne Kameras werden inzwischen durch maschinelles Lernen optimiert, um automatisiert Einstellungen des Bildes zu wählen oder Personen bzw. Objekte zu tracken.

    Nofalldienste

    Schließlich integrieren auch Notfalldienste Machine Learning in Ihren Alltag. Die Polizei verwendet maschinelles Lernen in etwa, um die Wahrscheinlichkeit auf Verbrechen zu kalkulieren. Betroffene Gegenden werden dann mit Patrouillen ausgestattet.

    Die Feuerwehr setzt wiederum autonome Löschfahrzeuge und Drohnen ein. Diese sind mit einem bestimmten Machine-Learning-Algorithmus geschult, der es dem Fahrzeug ermöglicht, Menschen selbst bei Rauch und Dunkelheit zu identifizieren.

    Gleichzeitig können die KI-gesteuerten Löschfahrzeuge Gebiete betreten, die für den Menschen tödlich sind. 

    Marketing

    Im Marketing wird maschinelles Lernen zur Personalisierung angewendet. So kann sich das Machine Learning Kundenverhalten aneignen und es mit dem anderer Kunden abgleichen.

    In diesem Sinne werden unstrukturierte Kundendaten wie Chat-Transkripte und hochgeladene Bilder aufgegriffen. Folglich können persönliche Produktempfehlungen zu einem idealen Zeitpunkt platziert und Leads generiert werden. Mögliche Einsatzgebiete sind:

    • Produktempfehlungen in Webshops
    • Personalisierte Webseiten
    • Personalisierte Marketingstrategien anhand von Kennzahlen
    • Produktvorschläge auf Basis von Bilderkennung in Drive-Throughs

      Verkehr

      Auch im Verkehr spielt Machine Learning eine zunehmend größere Rolle. Zum Beispiel beim autonomen Fahren. Hier werden Sensordaten verarbeitet, um Informationen zum Zustand des Fahrzeugs und seiner Umwelt zu ermitteln.

      Ebenso erlauben neuronale Netze die Navigation und Reaktion im lebendigen Straßenverkehr. Darüber hinaus wird das maschinelle Lernen in der Infrastruktur selbst verwendet.

      Beispielsweise bei der Ampelschaltung, um Staus zu erkennen und diese entweder aufzulösen oder zu verhindern.

      Datenbanken

      Unternehmen nutzen Maschine-Learning-Algorithmen obendrein, um Ihre Enterprise Resource Planning (ERP)-Datenbanken auszuwerten. In solchen Datenbanken befinden sich wertvolle Informationen, wie:

      • Verkaufsleistungsstatistiken
      • Kundenbewertungen
      • Markttrendberichte
      • Daten zum Supply-Chain-Management

      Das maschinelle Lernen macht es Ihnen möglich, Korrelationen und Muster in diesen Datensätzen zu identifizieren. Anschließend werden die Erkenntnisse der Datenanalyse mit dem Zweck genutzt, allerlei Prozesse im Unternehmen zu optimieren oder zu analysieren.

      Im Regelfall werden Workflow-Optimierungen vorgenommen oder redundante Aufgaben im Geschäftsprozess ermittelt.

      Cybersicherheit

      Ebenfalls werden Machine-Learning-Modelle zur Kontrolle von kritischen IT-Systemen genutzt.

      Durch die Verarbeitung von großen Datenmengen und der höheren Verarbeitungsgeschwindigkeit, kann eine durch maschinelles Lernen geschulte KI, Hacker Angriffe frühzeitig erkennen und unverzüglich auf diese reagieren. 

      • Tipp: Weitere Details zum Thema Cybersecurity haben wir in diesem Beitrag für Sie:

      ► zum Artikel 

      Die wichtigsten Machine Learning Algorithmen im Überblick

      Folgende sind die wichtigsten Machine Learning Algorithmen für Unternehmen:

      • Lineare Regression
      • Logistische Regression
      • Entscheidungsbaum
      • Support Vector Machine (SVM)
      • K-Nearest Neighbor
      • Clustering Algorithmen (z.B. K-Means, DB-Scan, Self Organizing Maps, Hierarchisches Clustering)
      • Random Forest
      • Gradient Boosted Trees (z.B. XGboost, LightGBM, CatBoost)
      • Künstliche neuronale Netze (z.B. Feed forward oder Recurrent Neural Networks)

      4. Maschinelles Lernen - Kritik und Herausforderungen

      Bei all den Vorzügen, die maschinelles Lernen bietet, gibt es dennoch einige Herausforderungen beim, Einsatz von Machine Learning zu bedenken:

      • Tatsächlich funktionelles maschinelles Lernen ist anspruchsvoll und zeitintensiv. Immerhin ist eine KI nur so gut wie die Umgebung, in der sie lernt, und die Daten, die sie erhält. Unvollständiges Machine Learning ist derweil unbrauchbar.
      • Machine Learning schafft herausragend lern- und anpassungsfähige Algorithmen. Das heißt jedoch nicht, dass künstliche Intelligenz fehlerfrei funktioniert. Schlimmstenfalls können sich einmal gemerkte Fehler überdies rapide und dauerhaft im Modell manifestieren. Die Folge: Eine Verunreinigung des gesamten neuronalen Netzes. Wobei diese nur schwer wieder abzutrainieren ist. 
      • Viele Vorgänge innerhalb eines Machine-Learning-Modells sind dermaßen komplex, dass sie für uns bis dato unverständlich sind. Der Mensch ist lediglich in der Lage, das Ergebnis des maschinellen Lernens zu interpretieren. Eben deshalb werden solche Anwendungen als „Blackbox“ bezeichnet. Gerade für Unternehmen geht das mit Risiken einher, da die Richtigkeit des KI-Outputs nicht immer garantiert ist. Gleichzeitig können Fehler kostspielig ausfallen. Dazu zählen z.B. Verletzungen der DSGVO.

      Tipp: Um Fehlerquellen dieser Art vorzubeugen, ist es ratsam, in ein ordentliches Risikomanagement zu investieren. Zahlreiche Unternehmen bedienen sich dazu KI-Governance-Richtlinien und Best-Practice-Protokollen. Zudem feilbieten Experten diverse Anleitungen, die Sie bei der Einführung von Machine Learning in Ihrem Unternehmen unterstützen. Das Fraunhofer-Institut hat beispielsweise einen KI-Prüfkatalog angefertigt:

      ► zum KI-Prüfkatalog

      5. Zusammenfassung

      Machine Learning ist eine Methode im Rahmen der Künstlichen Intelligenz, die Algorithmen zur Datenanalyse von Big Data verwendet. Im Zeitalter von Industrie 4.0 ist eine solche Datenverwertung unabdingbar, damit Sie weiterhin fundierte Entscheidungen am Markt treffen können.

      Neben anderem wird Machine Learning eingesetzt, um essentielle Informationen zu abstrahieren, Muster zu identifizieren und Prognosen zu stellen. In diesem Sinne trägt das maschinelle Lernen maßgeblich zur Prozessoptimierung bei.  

      Bereits heute wird das Machine Learning in allen erdenklichen Industrien angewendet. Darunter E-Commerce, im Direct Marketing und sogar in Notfalldiensten. Dementsprechend ist davon auszugehen, dass maschinelles Lernen in Zukunft eine immer wichtigere Rolle in beruflichen als auch persönlichen Kontexten spielen wird.  

      6. FAQ zum Machine Learning

      Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und KI?

      Das Machine Learning ist ein Zweig der KI. Das heißt, die Anwendung von maschinellem Lernen ist auf spezifische Bereiche beschränkt. Künstliche Intelligenz verfügt dagegen über eine Vielzahl weiterer Prozesse, die das Machine Learning nicht weiter betreffen.

       

      Ist Machine Learning ein Algorithmus?    

      Machine Learning selbst ist kein Algorithmus. Vielmehr handelt es sich um eine Methode zum Trainieren von Maschinen, bei der Algorithmen zum Einsatz kommen.

       

      Was ist ein Machine Learning Modell?     

      Als Machine Learning Modell werden Dateien bezeichnet, die dafür konzipiert sind, spezifische Muster zu identifizieren.

       

      Was macht ein Machine Learning Engineer?

      Der Machine Learning Engineer oder auf Deutsch Ingenieur für maschinelles Lernen, ist ein Berufszweig aus der IT, der den Aufbau und das Design von Künstlicher Intelligenz erforscht. Er arbeitet gezielt daraufhin, Vorhersagemodelle zu automatisieren.

       

      Wo findet man wissenschaftliche Artikel zum Machine Learning?

      Wissenschaftliche Artikel rund ums Machine Learning finden Sie unter folgenden Anlaufstellen:

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