Machine Learning genauer definiert
Maschinelles Lernen ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der Computer dazu befähigt, aus Daten zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern, anstatt explizit programmiert zu werden. Dabei werden Algorithmen trainiert, um Muster und Korrelationen in großen Datensätzen zu erkennen und auf Basis dieser Analysen die besten Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen. Dies führt zu automatisierter Wissensgenerierung, der Identifizierung von Zusammenhängen und der Anwendung dieser Erkenntnisse auf unbekannte Datensätze zur Optimierung von Prozessen und zur Vorhersage zukünftiger Entwicklungen.
Wie funktioniert maschinelles Lernen?
Um Machine Learning effektiv zu gestalten, bedarf es des Trainings durch einen Menschen. Es existieren verschiedene Lernmodelle, die unterschiedliche algorithmische Techniken nutzen. Die Auswahl eines Modells erfolgt je nach gewünschtem Ergebnis und Art der Daten, wobei zwischen überwachtem, unüberwachtem, teilüberwachtem oder bestärkendem Lernen unterschieden wird. Innerhalb dieser Modelle können spezifische algorithmische Techniken entsprechend des beabsichtigten Ergebnisses angewendet werden. Die Algorithmen werden einzeln oder kombiniert eingesetzt, um Genauigkeit in der Verarbeitung komplexer und unvorhersehbarer Daten zu gewährleisten. Dieser Entwicklungsprozess ist iterativ und wird oft mehrmals durchlaufen, bis das gewünschte Qualitätsniveau erreicht ist. Nach dem Abschluss des Lernprozesses bewertet das trainierte Modell unbekannte Daten, um darauf aufbauend verbesserte Entscheidungen zu treffen. Das Hauptziel besteht darin, dass der Computer autonom lernt und Handlungen ohne menschlichen Eingriff anpasst.
Arten von Machine Learning Algorithmen
Überwachtes Lernen (Supervised Learning) nutzt bekannte Daten, erkennt Muster und lernt anhand eines Trainingsdatensatzes. Es zielt darauf ab, eine Zielvariable genau vorherzusagen, wie beim Prognostizieren des Stromverbrauchs oder der Risikobewertung von Investitionen.
Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning) visualisiert große Datenmengen, führt Clusteranalysen durch und erkennt eigenständig versteckte Muster oder Gruppen. Es eignet sich nicht für präzise Vorhersagen, sondern erfordert eine Bewertung basierend auf flexibleren Faktoren, passend zur gewünschten Business-Anwendung.
Teilüberwachtes Lernen (Semi-Supervised Learning) kombiniert überwachtes und unüberwachtes Lernen, nutzt Beispieldaten mit Zielvariablen und unbekannte Daten. Es findet Anwendung in Bereichen wie Bild- oder Objekterkennung, wobei eine geringe Menge an Daten mit Zielvariablen und eine größere Menge an Daten ohne Zielvariable verwendet werden.
Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning) interagiert mit der Umgebung, lernt durch eine Kostenfunktion oder Belohnungssystem eine Strategie zur Problemlösung. Im Gegensatz zu anderen Methoden benötigt es keine Beispieldaten, sondern entwickelt in Simulationsschritten eine optimale Handlungsstrategie.
Einsatzgebiete von Machine Learning
Die Einsatzgebiete von maschinellem Lernen lassen sich den einzelnen Lernmethoden zuordnen. So ist das unüberwachte Lernen optimal für Dimensionsreduktion (Erkennen von Strukturen, komprimieren von Informationen, Big Data Visualisierung, etc.) und Clusteranalyse in Form von Markt- und Kundensegmentierung oder Empfehlungssystemen geeignet. Für Klassifikationen, wie Text- und Objekterkennung oder Prognosen (Nachfragen, Wetter, Umsätze, Kundenwerte, etc.) wird das überwachte Lernen verwendet. Das verstärkende Lernen ist optimal für autonomes Fahren, Spiel-KI, Verkehrssteuerung, Robotics und auch für Personalisierung und Werbung geeignet.
Machine Learning und spo-comm Mini-PCs
Selbstverständlich finden sich auch in unserem spo-comm Produktportfolio Mini-PCs, die für maschinelles Lernen geeignet sind. Die Rede ist hier von unseren Mini-PCs, die mit einer dedizierten Grafikkarte ausgestattet sind. Machine Learning geeignet sind demnach also der KUMO V und der KUMO VI , sowie auch der QUADRO P1000. Sogar unser NINETEEN Q370 kann im Machine Learning seinen Einsatz finden, sofern er mit einer Nvidia Quadro P2200 Grafikkarte ausgestattet wird.
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