Maschinelles Lernen (ML)-Technologien können die Entscheidungsfindung in praktisch allen Branchen vorantreiben, vom Gesundheitswesen über das Personalwesen bis hin zum Finanzwesen und in unzähligen Anwendungsfällen Computer Vision, große Sprachmodelle (LLMs), Spracherkennung, selbstfahrende Autos und mehr.

Der wachsende Einfluss von ML verläuft jedoch nicht ohne Komplikationen. Die Validierungs- und Trainingsdatensätze, die der ML-Technologie zugrunde liegen, werden oft von Menschen aggregiert, und Menschen sind anfällig für Voreingenommenheit und Fehler. Selbst in Fällen, in denen ein ML-Modell selbst nicht voreingenommen oder fehlerhaft ist, kann der Einsatz im falschen Kontext zu Fehlern mit unbeabsichtigten schädlichen Folgen führen.

Aus diesem Grund kann die Diversifizierung der KI- und ML-Nutzung in Unternehmen von unschätzbarem Wert für die Aufrechterhaltung eines Wettbewerbsvorteils sein. Jeder Typ und Untertyp von ML-Algorithmen bietet einzigartige Vorteile und Fähigkeiten, die Teams für verschiedene Aufgaben nutzen können. Hier besprechen wir die fünf Haupttypen und ihre Anwendungen.

Was ist maschinelles Lernen?

ML ist eine Informatik, Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz (KI) Teilmenge, die es Systemen ermöglicht, ohne zusätzliche Programmiereingriffe aus Daten zu lernen und sich zu verbessern.

Anstatt explizite Anweisungen zur Leistungsoptimierung zu verwenden, stützen sich ML-Modelle auf Algorithmen und statistische Modelle, die Aufgaben auf der Grundlage von Datenmustern und Schlussfolgerungen bereitstellen. Mit anderen Worten: ML nutzt Eingabedaten, um Ausgaben vorherzusagen, und aktualisiert die Ausgaben kontinuierlich, sobald neue Daten verfügbar werden.

Auf Einzelhandels-Websites zum Beispiel Algorithmen für maschinelles Lernen Beeinflussen Sie die Kaufentscheidungen der Verbraucher, indem Sie Empfehlungen auf der Grundlage der Kaufhistorie abgeben. Die E-Commerce-Plattformen vieler Einzelhändler – darunter die von IBM, Amazon, Google, Meta und Netflix – verlassen sich auf künstliche neuronale Netze (ANNs), um personalisierte Empfehlungen zu liefern. Und Einzelhändler nutzen häufig Daten von Chatbots und virtuelle Assistenten, in Zusammenarbeit mit ML und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)-Technologie, um das Einkaufserlebnis der Benutzer zu automatisieren.

Arten des maschinellen Lernens

Algorithmen für maschinelles Lernen lassen sich in fünf große Kategorien einteilen: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, halbüberwachtes Lernen, selbstüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen.

1. Überwachtes maschinelles Lernen

Überwachtes maschinelles Lernen ist eine Art maschinelles Lernen, bei der das Modell anhand eines gekennzeichneten Datensatzes trainiert wird (d. h. die Ziel- oder Ergebnisvariable ist bekannt). Wenn Datenwissenschaftler beispielsweise ein Modell für die Tornado-Vorhersage erstellen würden, könnten die Eingabevariablen Datum, Ort, Temperatur, Windströmungsmuster und mehr umfassen, und die Ausgabe wäre die tatsächliche Tornado-Aktivität, die für diese Tage aufgezeichnet wurde.

Überwachtes Lernen wird häufig zur Risikobewertung, Bilderkennung, Predictive analytics und Betrugserkennung und umfasst mehrere Arten von Algorithmen.

• Regressionsalgorithmen– Vorhersage von Ausgabewerten durch Identifizierung linearer Beziehungen zwischen realen oder kontinuierlichen Werten (z. B. Temperatur, Gehalt). Zu den Regressionsalgorithmen gehören lineare Regression, Random Forest und Gradient Boosting sowie andere Untertypen.
• Klassifizierungsalgorithmen– Vorhersage kategorialer Ausgabevariablen (z. B. „Junk“ oder „kein Junk“) durch Kennzeichnung von Eingabedatenteilen. Zu den Klassifizierungsalgorithmen gehören unter anderem logistische Regression, k-nächste Nachbarn und Support Vector Machines (SVMs).
• Naive Bayes-Klassifikatoren– Klassifizierungsaufgaben für große Datensätze aktivieren. Sie gehören auch zu einer Familie generativer Lernalgorithmen, die die Eingabeverteilung einer bestimmten Klasse oder Kategorie modellieren. Naive Bayes-Algorithmen umfassen Entscheidungsbäume, die tatsächlich sowohl Regressions- als auch Klassifizierungsalgorithmen unterstützen kann.
• Neuronale Netze– simulieren die Funktionsweise des menschlichen Gehirns mit einer großen Anzahl verknüpfter Verarbeitungsknoten, die Prozesse wie die Übersetzung natürlicher Sprache, Bilderkennung, Spracherkennung und Bilderstellung erleichtern können.
• Zufällige Waldalgorithmen– Sagen Sie einen Wert oder eine Kategorie voraus, indem Sie die Ergebnisse mehrerer Entscheidungsbäume kombinieren.

2. Unüberwachtes maschinelles Lernen

Unbeaufsichtigtes Lernen Algorithmen – wie Apriori, Gaußsche Mischungsmodelle (GMMs) und Hauptkomponentenanalyse (PCA) – ziehen Schlussfolgerungen aus unbeschrifteten Datensätzen, erleichtern die explorative Datenanalyse und ermöglichen Mustererkennung und prädiktive Modellierung.

Die gebräuchlichste Methode des unbeaufsichtigten Lernens ist die Clusteranalyse, die Clustering-Algorithmen verwendet, um Datenpunkte nach Wertähnlichkeit zu kategorisieren (wie bei der Kundensegmentierung oder). Anomalieerkennung). Mithilfe von Assoziationsalgorithmen können Datenwissenschaftler Assoziationen zwischen Datenobjekten in großen Datenbanken identifizieren und so die Datenvisualisierung und Dimensionsreduzierung erleichtern.

• K-bedeutet Clustering– ordnet Datenpunkte K Gruppen zu, wobei die Datenpunkte, die einem bestimmten Schwerpunkt am nächsten liegen, unter derselben Kategorie geclustert werden und K Cluster basierend auf ihrer Größe und dem Grad der Granularität darstellt. K-Means-Clustering wird häufig zur Marktsegmentierung, Dokumentenclusterung, Bildsegmentierung und Bildkomprimierung verwendet.
• Hierarchisches Clustering– beschreibt eine Reihe von Clustering-Techniken, einschließlich agglomerativem Clustering, bei dem Datenpunkte zunächst in Gruppen isoliert und dann iterativ basierend auf Ähnlichkeit zusammengeführt werden, bis ein Cluster übrig bleibt, und divisivem Clustering, bei dem ein einzelner Datencluster basierend auf den Unterschieden zwischen Datenpunkten aufgeteilt wird .
• Probabilistisches Clustering– hilft bei der Lösung von Dichteschätzungs- oder „weichen“ Clustering-Problemen, indem Datenpunkte basierend auf der Wahrscheinlichkeit, dass sie zu einer bestimmten Verteilung gehören, gruppiert werden.

Unbeaufsichtigte ML-Modelle stehen häufig hinter Empfehlungssystemen vom Typ „Kunden, die dies gekauft haben, kauften auch …“.

3. Selbstüberwachtes maschinelles Lernen

Selbstüberwachtes Lernen (SSL) ermöglicht es Modellen, sich selbst anhand unbeschrifteter Daten zu trainieren, anstatt umfangreiche annotierte und/oder beschriftete Datensätze zu benötigen. SSL-Algorithmen, auch Predictive- oder Pretext-Learning-Algorithmen genannt, lernen einen Teil der Eingabe von einem anderen Teil, generieren automatisch Labels und wandeln unbeaufsichtigte Probleme in überwachte um. Diese Algorithmen sind besonders nützlich für Aufgaben wie Computer Vision und NLP, bei denen die Menge an gekennzeichneten Trainingsdaten, die zum Trainieren von Modellen benötigt werden, außergewöhnlich groß (manchmal unerschwinglich) sein kann.

4. Verstärkungslernen

Verstärkung lernen, auch genannt Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback (RLHF), ist eine Art dynamischer Programmierung, die Algorithmen mithilfe eines Belohnungs- und Bestrafungssystems trainiert. Um Reinforcement Learning einzusetzen, ergreift ein Agent Maßnahmen in einer bestimmten Umgebung, um ein vorgegebenes Ziel zu erreichen. Der Agent wird für seine Handlungen auf der Grundlage einer festgelegten Metrik (in der Regel Punkte) belohnt oder bestraft und ermutigt den Agenten, gute Praktiken fortzusetzen und schlechte zu verwerfen. Durch Wiederholung lernt der Agent die besten Strategien.

Reinforcement-Learning-Algorithmen sind in der Videospielentwicklung weit verbreitet und werden häufig verwendet, um Robotern beizubringen, menschliche Aufgaben nachzuahmen.

5. Halbüberwachtes Lernen

Die fünfte Art der maschinellen Lerntechnik bietet eine Kombination aus überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen.

Halbüberwachte Lernalgorithmen werden auf einem kleinen beschrifteten Datensatz und einem großen unbeschrifteten Datensatz trainiert, wobei die beschrifteten Daten den Lernprozess für den größeren Teil der unbeschrifteten Daten leiten. Ein halbüberwachtes Lernmodell könnte unüberwachtes Lernen verwenden, um Datencluster zu identifizieren, und dann überwachtes Lernen verwenden, um die Cluster zu kennzeichnen.

Generative gegnerische Netzwerke (GANs) –tiefe Lernen Ein Beispiel für halbüberwachtes maschinelles Lernen sind Tools, die unbeschriftete Daten durch Training zweier neuronaler Netze generieren.

Unabhängig vom Typ können ML-Modelle Datenerkenntnisse aus Unternehmensdaten gewinnen, aber ihre Anfälligkeit für menschliche/datenbasierte Voreingenommenheit macht verantwortungsvolle KI-Praktiken zu einer zwingenden Notwendigkeit für Unternehmen.

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Fast jeder, von Entwicklern über Benutzer bis hin zu Regulierungsbehörden, beschäftigt sich irgendwann mit Anwendungen des maschinellen Lernens, unabhängig davon, ob er direkt mit der KI-Technologie interagiert oder nicht. Und die Einführung der ML-Technologie nimmt immer mehr zu. Der Der weltweite Markt für maschinelles Lernen wurde geschätzt Im Jahr 19 wird das Volumen bei 2022 Milliarden US-Dollar liegen und bis 188 voraussichtlich 2030 Milliarden US-Dollar erreichen (eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von mehr als 37 Prozent).

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Im Zeitalter der Datenverbreitung sind KI und maschinelles Lernen ebenso integraler Bestandteil des täglichen Geschäftsbetriebs wie für technische Innovationen und den geschäftlichen Wettbewerb. Aber als neue Säulen einer modernen Gesellschaft stellen sie auch eine Chance dar, die IT-Infrastrukturen von Unternehmen zu diversifizieren und Technologien zu schaffen, die zum Nutzen von Unternehmen und den Menschen, die von ihnen abhängig sind, funktionieren.

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