Home Learning Center AI Learning Center Home Was ist maschinelles Lernen?
Anwendungen
Medien
Fachkundiger Service

Was ist maschinelles Lernen?

ML wird untersucht. Datengesteuerte Einblicke

Tauchen Sie ein in die Welt des maschinellen Lernens, seine Prinzipien, Algorithmen und seine transformative Rolle bei datengestützten Entscheidungen und KI-Anwendungen.

LERNEN

Inhalt

Zugehörige Seiten

Willkommen beim AI Learning Center „Was ist maschinelles Lernen?„ Tauchen Sie ein in die Welt des maschinellen Lernens, in der datengesteuerte Algorithmen Innovationen wie selbstfahrende Autos und personalisierte Empfehlungen vorantreiben.

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Eckpfeiler im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI)und treibt viele der Fortschritte voran, die wir heute in verschiedenen Branchen beobachten. ML ist im Wesentlichen eine Methode der Datenanalyse, die die Erstellung analytischer Modelle automatisiert. Sie ermöglicht es Computern, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, anstatt durch explizite Programmierung. Dieser Lernprozess ist von zentraler Bedeutung für die Entwicklung von Systemen, die lernen, sich anpassen und sich im Laufe der Zeit verbessern können.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen (ML) ist ein dynamisches Feld innerhalb künstlicher Intelligenz (KI), das sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Im Gegensatz zur herkömmlichen Programmierung, bei der Aufgaben explizit codiert werden, stützt sich ML auf Algorithmen, die Muster in Daten analysieren, aus diesen Beobachtungen lernen und fundierte Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können. Im Wesentlichen ermöglicht es Maschinen, ihre Leistung zu verbessern und sich ohne menschliches Eingreifen an neue Daten anzupassen. Die vielfältigen Anwendungen VON ML reichen von Spracherkennungssystemen bis hin zu personalisierten Online-Empfehlungen, was es zu einer grundlegenden Technologie in der modernen KI-gesteuerten Landschaft macht.

Die Grundlagen des maschinellen Lernens

ML verwendet Algorithmen zum Empfangen von Eingabedaten und verwendet statistische Analysen, um eine Ausgabe vorherzusagen, während Ausgaben aktualisiert werden, sobald neue Daten verfügbar werden. Diese Algorithmen werden in überwachte, nicht überwachte und verstärkende Lernprozesse unterteilt, wobei jeder einzelne Algorithmen einzigartige Anwendungen und Funktionen bietet. Verstehen, wie große Sprachmodelle maschinelles Lernen verwendet werden.

Anwendungen des maschinellen Lernens

Die Anwendungen VON ML sind vielfältig und reichen von prädiktiver Analyse im Unternehmen bis hin zu fortschrittlicher Bild- und Spracherkennung. Sie verfügt über Systeme für persönliche Empfehlungen zu Streaming-Diensten, Betrugserkennung im Finanzsektor und sogar autonome Fahrzeuge im Verkehrswesen. Entdecken Sie die Vorteile von KI für Unternehmen.

Unterschied zwischen AI und ML

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind zwei Seiten derselben Medaille, doch sie besitzen unterschiedliche Identitäten im technologischen Bereich. KI ist die übergreifende Wissenschaft der Entwicklung intelligenter Maschinen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Problemlösung, Spracherkennung und Übersetzung von Sprachen. ML hingegen ist eine Untergruppe der KI, die sich speziell auf die Entwicklung von Systemen konzentriert, die aus Erfahrungen lernen und sich verbessern. Es ist der Mechanismus, durch den KI ihr intelligentes Verhalten erreicht. Erfahren Sie mehr darüber, was KI ist und wie sie verwendet wird, auf unserer Learning Center-Seite.

Die Unterscheidungskraft der KI
KI umfasst eine breitere Palette von Technologien, die menschliche Intelligenz simulieren. Dazu gehören:

  1. Expertensysteme: diese Systeme ahmen die Entscheidungsfähigkeit eines menschlichen Experten nach und treffen fundierte Entscheidungen, indem sie Regeln auf Daten anwenden.
  2. Natural Language Processing (NLP): NLP wird in Anwendungen wie Sprachassistenten und Übersetzungsdiensten eingesetzt und ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren.
  3. Robotik: KI-gesteuerte Roboter führen eine Vielzahl von Aufgaben aus, von Montagelinien in der Fertigung bis hin zu komplexen Operationen im Gesundheitswesen.

Die Spezifität von ML
ML beschränkt sich auf Algorithmen, die aus Daten lernen. Zu den wichtigsten Beispielen zählen:

  1. Predictive Analytics: diese Algorithmen werden in Business Intelligence verwendet und analysieren historische Daten, um zukünftige Trends vorherzusagen.
  2. Empfehlungssysteme: diese Systeme sind im E-Commerce und bei Streaming-Diensten üblich und personalisieren die Benutzererfahrung durch Vorschläge für Produkte oder Inhalte.
  3. Bilderkennung: ML-Algorithmen werden verwendet, um Objekte, Gesichter oder Szenen in Bildern zu identifizieren, die in Bereichen wie Sicherheit und autonomen Fahrzeugen von entscheidender Bedeutung sind.

ML als treibende Kraft hinter KI

Während KI die Vision intelligenter, autonomer Systeme vorgibt, bietet ML die Mittel, um diese Intelligenz zu erreichen. ML-Algorithmen sind die Engines, die KI antreiben und Maschinen ermöglichen, automatisch aus Erfahrung zu lernen und zu verbessern. KI-Systeme erhalten durch ML die Möglichkeit, komplexe Aufgaben auszuführen, Entscheidungen zu treffen und Vorhersagen auf der Grundlage von Datenanalysen zu treffen.

Beispiele für die Überbrückung von KI und ML

  1. Sprachassistenten: Geräte wie Alexa von Amazon oder Siri von Apple verwenden ML-Algorithmen, um menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten, eine Fähigkeit, die in das umfassendere KI-Ziel der interaktiven Mensch-Maschine-Kommunikation eingebettet ist.
  2. Autonome Fahrzeuge: diese Fahrzeuge verwenden ML, um Daten von ihren Sensoren zu verarbeiten, um Fahrentscheidungen in Echtzeit zu treffen, eine Funktion, die unter den größeren KI-Dach fällt, nämlich Maschinen zu entwickeln, die menschenähnliche Aufgaben ausführen können.

KI und ML sind zwar miteinander verbunden und häufig austauschbar, dienen aber in der technischen Welt unterschiedlichen Zwecken. KI ist das umfassendere Ziel der Entwicklung von Maschinen, die menschenähnliche Intelligenz besitzen, während ML das Mittel ist, mit dem diese Maschinen lernen und sich anpassen. Gemeinsam gestalten sie die Branchen neu, vom Gesundheitswesen bis zur Unterhaltung und definieren unsere Interaktion mit Technologie neu

Auswirkungen von maschinellem Lernen auf das Geschäft

ML revolutioniert die Geschäftsabläufe in allen Sektoren. Von der Automatisierung von Routineaufgaben bis hin zur Bereitstellung umfassender Einblicke in das Kundenverhalten ist ML ein wichtiger Faktor bei der Steigerung von Effizienz und Innovation.

  • Eine Studie des McKinsey Global Institute hat ergeben, dass ML potenziell bis zu 2,6 Billionen US-Dollar zusätzlichen Wert in Marketing und Vertrieb und bis zu 2 Billionen US-Dollar in der Fertigungs- und Lieferkettenplanung liefern könnte.
  • Untersuchungen in „Harvard Business Review“ haben ergeben, dass Unternehmen, die ML im Kundenservice implementieren, eine Steigerung der Kundenzufriedenheit um bis zu 35 % verzeichnen konnten.

Auswirkungen von maschinellem Lernen auf verschiedene Branchen

Maschinelles Lernen (ML) ist in verschiedenen Geschäftsbereichen zu einem unverzichtbaren Vorteil geworden und fördert Innovation, Effizienz und Entscheidungsprozesse. Die Anwendungen reichen von der Verbesserung der Kundenerfahrung bis hin zur Optimierung von Abläufen und Risikominimierung. Im Folgenden sind einige Schlüsselbereiche aufgeführt, in denen ML durch Forschung und Fallstudien spürbare Auswirkungen auf die Wirtschaft hat.

  1. Finanzindustrie: Verbessertes Risikomanagement: Maschinelles Lernen (ML) revolutioniert den Finanzsektor, insbesondere im Bereich Credit Scoring und algorithmischer Handel. Banken verwenden ML für genaue Bonitätsbeurteilungen, um Ausfallrisiken zu reduzieren. Algorithmische Handelsstrategien, die von ML unterstützt werden, übertreffen traditionelle Modelle, indem sie Markttrends analysieren, um eine optimale Handelsausführung zu erzielen. Eine Studie, die im Journal of Financial Data Science veröffentlicht wurde, ergab, dass ML-gesteuerte Handelsstrategien traditionelle Modelle übertreffen und höhere Renditen erzielen.
  2. Gesundheitswesen: Fortschritte in der Diagnostik: im Gesundheitswesen verbessert ML die diagnostische Genauigkeit und personalisierte Medizin deutlich. Es verbessert die medizinische Bildanalyse für eine frühzeitige und genaue Erkrankungserkennung und passt Behandlungspläne auf der Grundlage individueller Patientendaten an, was zu besseren Ergebnissen führt. Forschungen im „New England Journal of Medicine“ zeigten, wie ML in der Onkologie die Patientenergebnisse durch individuelle Behandlungsstrategien signifikant verbessert hat.
  3. Einzelhandel und E-Commerce: Personalisierung und Effizienz: ML transformiert Einzelhandel und E-Commerce durch personalisierte Kundenerfahrungen und effiziente Bestandsverwaltung. Es prognostiziert das Kaufverhalten für maßgeschneiderte Produktempfehlungen und optimiert die Lagerbestände, wie das Empfehlungssystem von Amazon zeigt, das einen erheblichen Beitrag zum Umsatz leistet. Eine Fallstudie von Amazon zeigte, wie das von ML betriebene Empfehlungssystem 35 % des Gesamtumsatzes ausmachte. Darüber hinaus prognostizieren ML-gesteuerte Bestandsverwaltungssysteme Nachfragetrends, sorgen für optimale Lagerbestände und senken die Bestandskosten.
  4. Fertigung – Optimierung von Produktion und Wartung : die Fertigung profitiert von ML in Bezug auf Produktionseffizienz und vorausschauende Wartung. ML-Algorithmen prognostizieren Geräteausfälle und ermöglichen eine zeitnahe Wartung, wodurch Ausfallzeiten und Wartungskosten reduziert werden. In einem Bericht von Deloitte wurde festgestellt, dass vorausschauende Wartung mit ML die Wartungskosten um bis zu 25 % senken und die Betriebszeit der Anlagen um 20 % erhöhen könnte.
  5. Logistik und Lieferkette – Smarter Operations: in der Logistik optimiert ML Routenplanung und Bedarfsprognosen. Dies führt zu geringeren Versandkosten und verbesserten Lieferzeiten, wodurch die Betriebseffizienz und Kundenzufriedenheit insgesamt gesteigert werden. Eine Studie des „American Journal of Transportation“ hat gezeigt, dass ML-Anwendungen in der Logistik zu einer Verkürzung der Lieferzeiten um 10 % und zu einer Senkung der Transportkosten um 15 % führten.

Die Integration von ML in verschiedene Geschäftsbereiche unterstreicht seine Rolle als entscheidender Katalysator für Wachstum und Effizienz.

Schlussfolgerung

Maschinelles Lernen ist nicht nur eine Komponente der KI, sondern eine transformative Kraft, die die Arbeitsweise und Innovation von Unternehmen umgestaltet. Seine Fähigkeit, aus Daten zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern, bietet grenzenloses Potenzial zur Lösung komplexer Probleme und zur Förderung des Wachstums. Während wir die Tiefen des ML weiter erforschen, werden seine tiefgreifenden Auswirkungen auf verschiedene Sektoren die Zukunft von Technologie und Wirtschaft neu definieren.

Weitere Informationen und Best Practices zur Nutzung künstlicher Intelligenz finden Sie in unserem Lernzentrum.

Zugehörige Seiten

Haben Sie Fragen?

Wenn Sie Fragen oder weitere Informationen zur Nutzung von KI haben, wenden Sie sich an unsere Experten, wenn Edgio Ihnen bei der Optimierung Ihrer Anwendung und Sicherheit helfen kann. Unser Team ist bestrebt, Ihnen die Einblicke und Unterstützung zu bieten, die Sie benötigen, um die Komplexität der Entwicklung des Lebenszyklus von Webanwendungen zu bewältigen.

Trendthemen

Aktuelle Cyberbedrohungen 2023

PDF herunterladen