Inhalt
- Was ist maschinelles Lernen?
- So funktioniert maschinelles Lernen
- Warum maschinelles Lernen so wichtig ist
- Menschliche Vorurteile
- Was ist die Zukunft?
- Zusammenfassung
Quelle: Agsandrew / Dreamstime.com
Wegbringen:
Maschinelles Lernen hat ein enormes Potenzial, es muss jedoch ordnungsgemäß implementiert werden, damit es nützlich ist.
Maschinelles Lernen ist eine spezielle Art von Algorithmus, der aus Daten lernen und Vorhersagen treffen kann. Wenn wir mehr Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, kann maschinelles Lernen Vorhersagen angemessener machen. Es gibt jedoch Fallstricke, die ebenfalls sorgfältig untersucht werden müssen.
Was ist maschinelles Lernen?
Bevor wir uns zu sehr mit dem Thema befassen, ist es äußerst wichtig zu wissen, was maschinelles Lernen tatsächlich ist. Es ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich auf das Lernen durch Berechnung und das Erkennen der Muster der bereitgestellten Daten konzentriert. Es wird nun verwendet, um Maschinen zu erstellen, die mit Hilfe vieler ausgefeilter Algorithmen selbstständig Entscheidungen treffen können.
Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen können Maschinen Wissen erwerben, verschiedene Dinge kennen lernen, indem sie die reale Welt erkunden, Fragen zu dem Wissen stellen, das sie erwerben, und vieles mehr. Diese Fähigkeiten helfen der Maschine zu denken, zu verstehen und ebenfalls aus ihrer Umgebung zu lernen, die Logik hinter jedem Konzept zu finden, vorherzusagen und dann eine entsprechende Vorhersage zu treffen.
So funktioniert maschinelles Lernen
Dieses Konzept ist eigentlich nicht sehr neu. Maschinelles Lernen ist nichts anderes als eine Reihe von Algorithmen, die aus dem gegebenen Datenpool lernen und darauf aufbauende Vorhersagen treffen können. Daten und die Genauigkeit der Vorhersage gehen Hand in Hand, sodass wir mit mehr Daten eine genauere Vorhersage erhalten.
Daher sind keine vordefinierten Regeln erforderlich, um den Betrieb zu steuern. Dieses Konzept arbeitet kontinuierlich. Es wendet viele verschiedene Arten von ausgefeilten Algorithmen automatisch auf einen Datensatz an, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Dieser kontinuierliche und iterative Zyklus hilft dabei, die Umgebung sorgfältig zu analysieren, die richtige Lösung für ein bestimmtes Problem vorherzusagen und letztendlich die richtige Entscheidung zu treffen.
Warum maschinelles Lernen so wichtig ist
Die Antwort darauf liegt in wenigen Faktoren, die die Hauptgründe für den Erfolg dieses Konzepts sind. Werfen wir einen Blick auf diese Faktoren:
Die Berechnungstechniken schreiten ebenfalls gemäß Moores Gesetz schrittweise voran. Verschiedene Unternehmen wie IBM, NVIDIA und andere entwickeln verschiedene Innovationen, um die Berechnungsmethoden zu verbessern. Diese Verbesserungen tragen dazu bei, Berechnungstechniken für eine bessere Verarbeitung der Daten zu erstellen.
Einige Ansätze für Algorithmen werden in Abhängigkeit von den einzelnen Datenpunkten und dem Verständnis des Prozesses als Black Box bezeichnet. In der Regel ist eine Black Box ein System oder ein Algorithmus, der nur in Bezug auf die vorgenommene Eingabe und die bereitgestellte Ausgabe angezeigt werden kann. Diese Algorithmen oder Systeme bieten keine Sicht auf die internen Abläufe oder die dahinter stehende Logik und bieten daher nur Undurchsichtigkeit (schwarz). Diese schaffen bekanntermaßen technische und kulturelle Probleme für eine Organisation.
Wenn ein Black-Box-Ansatz nicht ausreichend funktioniert, während sich die Daten erheblich ändern, ist das System möglicherweise aufgrund mangelnden Verständnisses gefährdet. Es ist sehr schwer zu erklären, warum das Modell versagt, und es kann das Wachstum des Unternehmens erheblich beeinträchtigen.
Technische Schulden in Bezug auf die Programmierung beziehen sich auf Fälle, in denen Code, der kurzfristig einfach zu implementieren ist, häufig gewählt wird, anstatt die beste Gesamtlösung. Es ist normalerweise ein sehr schlechter Programmieransatz und als solcher kann Code später tiefere Probleme entwickeln, die als Schulden bezeichnet werden.
Diese Systeme können im Laufe der Zeit eine technische Verschuldung aufbauen, da sie ihrer Natur nach nicht selbstoptimierend sind. Technische Schulden können sich auf viele verschiedene Arten zeigen, z. B. durch Rohrleitungen, Verwicklungen, nicht angemeldete Kunden, versteckte Rückkopplungsschleifen, ungenutzte Datenabhängigkeiten usw. Sie können zu Verschleierung und unbeabsichtigten Ergebnissen führen und die Leistung des Systems drastisch verringern. Dies kann gelöst werden, indem Mathematiker und Ingenieure eingestellt werden, um den Algorithmus so zu planen, dass diese Schulden reduziert werden. (Weitere Informationen zu den Profis, die maschinelles Lernen implementieren, finden Sie unter Data Scientists: Die neuen Rockstars der Tech-Welt.)
Menschliche Vorurteile
Die Auswahl der Algorithmen erfolgt durch den Menschen und kann daher voreingenommen sein. Dies kann dazu führen, dass ein falscher Algorithmus ausgewählt wird.
Beispielsweise wird ein Team, dessen Mitglieder alle dieselbe Schule abgeschlossen haben, tendenziell dieselben Algorithmen auswählen. Es ist daher am besten, Ihrem Team verschiedene Arten von Algorithmen zuzuweisen oder viele verschiedene Algorithmen zusammen zu verwenden.
Was ist die Zukunft?
Unsere Welt verändert sich langsam mit Hilfe neuer und sich entwickelnder Technologien. Maschinelles Lernen hilft dabei, die Fahrt an Ihr Ziel zu leiten, indem es den Entscheidungsprozess ausreichend unterstützt. Es hilft nicht nur, die Kosten eines Unternehmens zu senken, sondern zeigt auch den richtigen Weg auf, um die Qualität eines Unternehmens zu verbessern, indem alle Umfragen und Daten berücksichtigt werden. Es zeigt vielversprechende Merkmale für eine bessere Lösung in der Zukunft.
Zusammenfassung
Maschinelles Lernen ist ein Konzept, das viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen hat und höchstwahrscheinlich dem ganzen Hype gerecht wird. Es ist sehr transformativ, sodass es in der Lage ist, an jedem Workflow für jedes Unternehmen zu arbeiten. Jede Organisation, die diesen Service auf die richtige Weise integriert, wird erhebliche Vorteile sehen. Es ist jedoch auch sehr wichtig, beide Seiten der Münze zu kennen, um sie richtig zu integrieren.