Was ist Machine Learning?
Machine Learning (ML, auf Deutsch auch „Machinelles Lernen“) befasst sich als Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) mit Algorithmen und Modellen, die es Computern erlauben, aus Erfahrungen (also letztlich aus Daten) zu lernen. Spezielle ML-Algorithmen können Muster und Gesetzmäßigkeiten in Datensätzen erkennen und daraus Lösungen entwickeln.
Dadurch lassen sich mit Machine Learning Aufgaben automatisieren, ohne dass diese zuvor explizit programmiert werden müssen. Denn im Gegensatz zur herkömmlichen Programmierung, bei der klare Anweisungen gegeben werden müssen, lernt ein ML-Modell aus Daten und kann dann darauf basierend Muster erkennen, Vorhersagen treffen und Entscheidungen treffen.
Ist Machine Learning ein Teilgebiet der KI?
Ja, Machinelles Lernen ist ein Teilgebiet von künstlicher Intelligenz (KI). Künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) ist das Gebiet der Informatik, das sich ganz generell mit der Nachahmung oder Erweiterung menschlicher kognitiver Fähigkeiten durch Maschinen beschäftigt. KI umfasst also ein breites Spektrum von Technologien und Methoden, die darauf abzielen, Computer so zu gestalten, dass sie menschenähnliche Intelligenz nachahmen können.
Das Machinelles Lernen ist damit also nur in Teilgebiet der KI, das sich mit der Entwicklung von Systemen befasst, die aus Daten lernen und sich verbessern können, ohne explizit programmiert zu sein. Es gibt noch andere Teilgebiete der KI, wie z.B Natural Language Processing oder Expert Systems.
Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?
Machine Learning ist der Oberbegriff und umfasst verschiedene Techniken, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen. Deep Learning ist eine spezialisierte Form des Machinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert und besonders leistungsfähig sowie flexibel ist.
Neuronale Netze sind ein Kernelement des Deep Learning. Sie sind von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert und bestehen aus Schichten von künstlichen Neuronen, die Daten verarbeiten und Muster erkennen können. Neuronale Netze sind in der Lage, komplexe abstrakte Zusammenhänge in Daten zu erlernen. Es gibt aber auch andere Formen von Machine Learning, die nicht auf künstlichen neuronalen Netzen basieren, wie z.B. Entscheidungsbäume, Bayes’sche Netze oder Support Vector Machines.
Warum wird Machinelles Lernen immer wichtiger?
Machine Learning spielt in der Technologielandschaft (gerade in der Industrie sowie im Maschinenbau, in der Robotik und in der Automation) eine wichtige Rolle. Denn durch die Fähigkeit, aus Daten zu lernen, kann Machinelles Lernen komplexe Probleme bewältigen, die für herkömmliche Algorithmen schwer lösbar wären. So ermöglicht Machine Learning eine automatisierte Entscheidungsfindung und eine verbesserte Präzision und Effizienz in verschiedenen Branchen – von Versicherungen, Banken und Behörden bis hin eben zur Fertigungsindustrie.
Was sind einige praktische Anwendungen von Machine Learning?
Machinelles Lernen hat breite Anwendungsbereiche:
- Bilderkennung: Klassifizierung von Bildern, medizinische Bildanalyse.
- Gesichtserkennung: Gesichter auf Bildern oder in Videos erkennen, verifizieren oder identifizieren.
- Sprachverarbeitung: Übersetzung, Textgenerierung, Spracherkennung.
- Sprachassistenten: Natürliche Sprache verstehen, um mit den Nutzern zu interagieren. Beispiele sind z.B. Siri, Alexa oder Google Assistant.
- Industrie 4.0: Qualitätskontrolle, Wartungsvorhersage, Produktionsoptimierung.
- Empfehlungssysteme: Personalisierte Empfehlungen für Produkte, Filme oder Musik, basierend auf dem Verhalten anderer Nutzer.
- Spam-Erkennung: Unerwünschte oder schädliche E-Mails oder Nachrichten filtern.
- Finanzwesen: Kreditrisikobewertung, Betrugserkennung, Börsenhandel.
- Gesundheitswesen: Diagnose, personalisierte Medizin, Arzneimittelentwicklung.
Hat Machinelles Lernen etwas mit echten „Maschinen“ zu tun?
Der Begriff „Maschine“ im Machinellen Lernen bezieht sich nicht unbedingt auf echte, physische Maschinen, denn es geht dabei ja um spezielle Algorithmen, die auf einem Computer laufen. Es handelt sich also um einen metaphorischen Ausdruck. Es geht also nicht um echten Maschinenbau, sondern um Computer als „Rechenmaschinen“
Allerdings kann Machine Learning natürlich in Verbindung mit echten Maschinen verwendet werden, z.B. um diese zu steuern, zu optimieren oder zu überwachen.
Welche Anwendungsmöglichkeiten gibt es für Machine Learning im Maschinenbau?
Im Maschinenbau kann Machine Learning eingesetzt werden für:
- Predictive Maintenance: den Zustand und die Leistung von Maschinen überwachen und vorherzusagen, wann diese gewartet werden müssen. Dies kann Ausfälle vermeiden, Kosten sparen und die Lebensdauer verlängern.
- Anomalie-Erkennung: ungewöhnliche oder fehlerhafte Muster in den Daten von Maschinen identifizieren. Dies kann Probleme frühzeitig erkennen, Schäden vermeiden und die Qualität sichern.
- Prozessoptimierung: optimale Parameter oder Einstellungen für Maschinen finden und Maschinen anpassen, um Leistung oder Energieverbrauch zu optimieren.
- Qualitätskontrolle: Erkennung von Produktionsfehlern durch Bildverarbeitung.
- Design: Machine Learning wird verwendet, um neue oder verbesserte Konzepte oder Modelle für Maschinen zu entwerfen oder zu testen, basierend auf den Anforderungen oder dem Feedback der Nutzer.
Übrigens: Auch und gerade in der Robotik gibt es viele Potenziale für den Einsatz von Machine Learning. „Robotik als ‚verkörperte KI‘ wird viele neue Anwendungen ermöglichen, die heute noch herausfordernd sind“, sagt beispielsweise Werner Kraus, Head of Robotics am Fraunhofer IPA.
Wie funktioniert das Machinelle Lernen eigentlich?
Machine Learning passiert in einem iterativen Prozess, der aus den mehreren Schritten besteht:
- Datensammlung: Daten sammeln, die repräsentativ für das zu lösende Problem sind.
- Datenverarbeitung und -vorbereitung: Bereinigen und transformieren der Daten, um sie für das Modelltraining geeignet zu machen.
- Modellauswahl: Auswahl eines geeigneten Machine Learning-Modells basierend auf dem jeweiligen Problem.
- Modelltraining: Anpassen des Modells an die Daten, um entsprechende Muster zu lernen. Dies geschieht durch das Ausführen von Trainingsdaten und Optimieren der Modellparameter.
- Modellbewertung: Prüfen der Leistung des Modells anhand von Testdaten, um sicherzustellen, dass es in der Lage ist, genaue Vorhersagen für neue Daten zu treffen.
- Modellanwendung: Verwenden des trainierten Machine Learning Modells, um damit auch Vorhersagen oder Entscheidungen für neue, nicht trainierte Daten zu treffen.
Welche Arten von Machine Learning gibt es?
Es gibt verschiedene Arten von Machine Learning:
- Überwachtes Lernen: Das Machine Learning Modell wird mit gelabelten Daten (Gut / Schlecht) trainiert, um Vorhersagen für neue Daten zu treffen. Beispiele sind Klassifikation und Regression.
- Unüberwachtes Lernen: Das Modell wird mit unlabeled Daten trainiert, damit das Rechenmodell selbst Muster und Strukturen in den Daten entdecken kann. Beispiele sind Clustering und Dimensionsreduktion.
- Bestärkendes Lernen: Das ML-Modell lernt durch Interaktion mit einer Umgebung, indem es Belohnungen oder Strafen basierend auf seinen Aktionen erhält. Dies wird oft in der Robotik und Spieltheorie angewendet. Beispielsweise mehrere Bin-Picking-Roboter optimieren ihre Greifstrategien beim Griff in die Kiste.
Welche Rolle spielt Datenqualität?
Die Datenqualität ist von entscheidender Bedeutung im Machine Learning. Datenqualität bedeutet, dass die Daten korrekt, vollständig, konsistent, aktuell und relevant sind. Denn schlechte oder unrepräsentative Daten können zu fehlerhaften Modellen führen und beeinflussen Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Aussagekraft der Ergebnisse.
In der Informatik gibt es das Sprichwort “Garbage in, garbage out”. Dieses gilt besonders für das Maschinelle Lernen: Wenn die Daten schlecht sind, sind die Ergebnisse auch schlecht. Hochwertige, gut vorbereitete Daten dagegen sind der Grundstein für erfolgreiche Machine-Learning-Anwendungen.
