Beispiele für Anwendungen des maschinellen Lernens

Klassifizierung

Überwachtes Lernen, bei dem der Computer anhand einer Reihe von Trainingsdaten "trainiert" wird, sodass er lernen kann, Muster in neuen Daten zu erkennen.

Eine der häufigsten Anwendungen des maschinellen Lernens ist die Klassifizierung von Daten in verschiedene Kategorien. Sie können maschinelles Lernen zum Beispiel verwenden, um E-Mails in Spam und Nicht-Spam zu klassifizieren oder um Bilder in verschiedene Kategorien wie Tiere, Pflanzen oder Objekte einzuordnen.

Einer der Vorteile des maschinellen Lernens für diese Art von Aufgaben besteht darin, dass der Computer lernen kann, sie besser zu erledigen als ein Mensch. Ein Mensch könnte zum Beispiel zwischen einem Hund und einer Katze unterscheiden, aber ein Computer kann dies mit viel größerer Genauigkeit lernen, weil er viel mehr Daten viel schneller verarbeiten kann als ein Mensch.

Eine häufige Anwendung der Klassifizierung ist die Spam-Erkennung. Spam-E-Mails können durch die Analyse des Textes der E-Mail und der E-Mail-Adresse des Absenders erkannt werden. Wenn der Text der E-Mail bestimmte Schlüsselwörter enthält und die E-Mail-Adresse mit Spam in Verbindung gebracht wird, ist es wahrscheinlich, dass es sich um Spam handelt.

Vorhersage

Eine weitere häufige Anwendung des maschinellen Lernens ist die Vorhersage des Ausgangs zukünftiger Ereignisse. Sie können maschinelles Lernen zum Beispiel einsetzen, um die Wahrscheinlichkeit der Abwanderung eines Kunden vorherzusagen oder um den Börsentrend für die nächste Woche vorherzusagen.

Einer der Vorteile des maschinellen Lernens für diese Art von Aufgaben besteht darin, dass der Computer besser als ein Mensch lernen kann, sie zu erledigen. Ein Mensch könnte beispielsweise die Wahrscheinlichkeit vorhersagen, dass ein Kunde abwandert, aber ein Computer kann lernen, dies mit viel größerer Genauigkeit zu tun, weil er viel mehr Daten viel schneller verarbeiten kann als ein Mensch.

Regression

Regression ist eine Technik des maschinellen Lernens, die zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse verwendet wird. Sie basiert auf der Annahme, dass vergangene Ereignisse Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zulassen. Regression kann für die Vorhersage von allem verwendet werden, vom Wetter über Aktienkurse bis hin zum Ausgang von Wahlen.

Eine der häufigsten Anwendungen der Regression ist die Vorhersage des zukünftigen Absatzes eines Produkts. Dies kann durch die Analyse vergangener Verkaufsdaten geschehen, um Muster zu erkennen. Wenn die Verkaufsdaten der Vergangenheit beispielsweise zeigen, dass die Verkäufe eines Produkts steigen, wenn die Temperatur über einem bestimmten Schwellenwert liegt, dann kann der Regressionsalgorithmus verwendet werden, um die zukünftigen Verkäufe des Produkts auf der Grundlage der aktuellen Temperatur vorherzusagen.

Clustering

Eine der häufigsten Anwendungen des maschinellen Lernens ist das Clustering, d.h. das Zusammenfassen ähnlicher Objekte in Gruppen. Dies kann für alles Mögliche verwendet werden, von der Organisation Ihrer Musiksammlung bis zur Organisation Ihres E-Mail-Posteingangs.

Einer der bekanntesten Clustering-Algorithmen ist der k-means-Algorithmus. Dieser Algorithmus ordnet eine Reihe von Datenelementen auf der Grundlage ihrer Ähnlichkeiten einem Cluster zu. Anschließend ordnet er den Daten, die den Daten im neuen Cluster am ähnlichsten sind, ein neues Cluster zu. Dieser Vorgang wird so lange wiederholt, bis sich alle Daten in einem Cluster befinden.

Einer der Vorteile des k-means Algorithmus ist, dass er relativ schnell ist und eine große Menge an Daten verarbeiten kann. Außerdem ist er relativ einfach zu implementieren, was ihn zu einer beliebten Wahl für viele Anwendungen macht.

Anomalie-Erkennung

Die Erkennung von Anomalien ist die Identifizierung von Elementen, Ereignissen oder Beobachtungen, die nicht mit einem erwarteten Muster oder anderen Elementen in einem Datensatz übereinstimmen. Sie ist eine Art des unüberwachten Lernens.

Die Erkennung von Anomalien wird in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, darunter Sicherheit, Finanzen, Produktion und Gesundheitswesen. Im Sicherheitsbereich kann die Anomalieerkennung beispielsweise dazu verwendet werden, Eindringlinge oder bösartige Aktivitäten zu erkennen. Im Finanzwesen kann sie dazu verwendet werden, ungewöhnliche Transaktionen zu erkennen.

Es gibt eine Vielzahl von Techniken zur Erkennung von Anomalien, darunter bayessche Inferenz, Entscheidungsbäume und Support-Vektor-Maschinen.

Einer der Vorteile der Erkennung von Anomalien ist, dass damit Ereignisse erkannt werden können, die zuvor nicht aufgetreten sind. Dies kann bei der Erkennung von Angriffen oder anderen bösartigen Aktivitäten, die neu oder unerwartet sind, hilfreich sein.

Ein weiterer Vorteil der Anomalieerkennung besteht darin, dass sie zur Identifizierung von Ausreißern in einem Datensatz verwendet werden kann. Ausreißer sind Elemente, die außerhalb des erwarteten Musters liegen. Die Identifizierung von Ausreißern kann bei der Erkennung von Problemen oder Fehlern in einem System hilfreich sein.

Neuronale Netzwerke

Neuronale Netze sind eine Art maschineller Lernalgorithmus, der lose auf der Funktionsweise des Gehirns basiert. Sie sind in der Lage zu lernen, wie sie komplexe Probleme selbständig lösen können, indem sie ihre internen Einstellungen als Reaktion auf die Daten, denen sie ausgesetzt sind, anpassen. Neuronale Netzwerke werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelle Übersetzung.

Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich mit Algorithmen befasst, die lernen, Daten in mehreren Abstraktionsschichten, den sogenannten tiefen neuronalen Netzwerken, darzustellen. Deep Learning hat in den letzten Jahren viel Erfolg gehabt, mit Anwendungen in Bereichen wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und maschineller Übersetzung.