Ein wichtiger Begriff in der technischen Welt ist das „Maschinelle Lernen“. Während bis vor kurzem Machine Learning fast nur in Universitäten und Forschungsinstituten ein Thema war, ist diese Technik in vielen alltäglichen Produkten integriert – meist, ohne dass die Benutzer davon wissen. Nicht nur die Spamfilter in PCs funktionieren durch diese Methode, sondern auch bei der Gesichtserkennung bei der Verwaltung von Fotos spielt diese Technik eine grosse Rolle. Im Allgemeinen kann man sagen, dass Maschine Learning daraus besteht, dass ein Programm aus Daten lernt und das Gelernte auf verschiedene Situationen anwendet, doch diese Definition streift nur die Oberfläche des Themas. Um ein besseres Verständnis für diese Technik zu erlangen, wird im Folgenden auf die Funktion von Machine Learning und deren Vorteile eingegangen.
Was ist Machine Learning?
Machine Learning, welches ein Teilgebiet von Artificial Intelligence (AI) ist, kann als eine Methode beschrieben werden, die einen Computer nützliche Dinge tun lässt, ohne diese wirklich dafür zu programmieren. Wie ein Mensch, generiert der Computer Wissen aus Erfahrung und kann dann dadurch eigenständig Lösungen für neue Probleme finden. Um dies zu tun, muss ein Computerprogramm Beispiele analysieren und versuchen mithilfe von selbstlernenden Algorithmen und statistischen Modellen ein bestimmtes Muster zu finden. Das Ziel besteht darin, Daten intelligent zu verknüpfen, Zusammenhänge zu erkennen und daraus Vorhersagen zu erstellen.
Wie funktioniert Machine Learning genau?
Ähnlich wie ein Kind lernt, dass sich auf Bildern Objekte erkennen lassen, kann auch ein Computer „lernen“, Objekte zu erkennen und zu unterscheiden. Als erstes erklärt ein Programmierer einem System zum Beispiel was ein Hund und was kein Hund ist. Danach erhält die Lernsoftware immer wieder Rückmeldungen vom Programmierer, welche vom Algorithmus genutzt werden, um ein Modell zu erweitern und zu optimieren. Mit jeder neuen Information wird das Modell besser und das Programm kann schlussendlich Hunde von Nicht-Hunden unterscheiden.
Was sind die Vorteile von Machine Learning?
Das Machine Learning kann in verschiedenen Bereichen erfolgreich eingesetzt werden. Ein Beispiel wäre, dass durch das maschinelle Lernen Bilder schneller organisiert und bearbeitet werden können. Ein weiterer Vorteil ist, dass durch das Machine Learning Computer viele langweilige und aufwändige Arbeiten übernehmen können. Hier wäre ein Beispiel, dass Rechnungen durch eine Software selber gescannt und abgespeichert werden können. Der wichtigste Einsatzbereich für Machine Learning besteht darin, dass selbstlernende Maschinen auch Aufgaben übernehmen können, die für Menschen zu komplex sind, wie zum Beispiel die Erkennung von Fehlermustern oder allfällige Schäden in der Fertigung. Sogar bei der Erkennung von Krebstumoren können die Programme eingesetzt werden, wobei dies menschliche Fähigkeiten übertreffen.
Kann Machine Learning kommerziell verwendet werden?
Auch Unternehmen können das Machine Learning in ihr Business integrieren, indem eine solche Software zum Beispiel Bedürfnisse von Kunden besser erkennt oder ebenfalls können Werbemassnahmen personalisiert werden, was die Kundenbindung erhöht. Ein interessanter Bereich für das maschinelle Lernen ist beim Kundensupport. Die Anfragen der Kunden können automatisch ausgewertet werden und wenn diese zum Beispiel mit abgewanderten Kunden verglichen werden, kann man schon früh die abwanderungsgefährdeten Kunden erkennen, welche dann durch geeignete Massnahmen vom Gegenteil überzeugt werden können.
Man sieht also, dass das Machine Learning schon heute einen immensen Beitrag in unserem Alltag leistet und auch in der Zukunft kann die Methode weiterentwickelt werden um noch grössere Ergebnisse zu erzielen.
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