In der heutigen Zeit wird viel über Machine Learning, ein Teilbereich von Künstliche Intelligenz (KI), gesprochen. Doch was genau ist das und wie kann es Ihrem Unternehmen helfen? Dieser Blog gibt Ihnen einen einfachen Überblick.
Was ist Machine Learning?
Machine Learning, zu Deutsch „Maschinelles Lernen“, ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Es ermöglicht Computern, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein. Stellen Sie sich vor, Sie haben eine grosse Menge an Produktionsdaten. Durch Machine Learning kann ein Computer diese Daten analysieren und Muster erkennen, die Ihnen helfen können, effizienter zu arbeiten.
Praxisbeispiel: Ein Pharmaunternehmen könnte Machine Learning nutzen, um aus grossen Mengen an Forschungsergebnissen neue Medikamente schneller zu entwickeln. Ein Maschinenbauunternehmen könnte Fehler in Produktionsprozessen frühzeitig erkennen und so Ausfallzeiten reduzieren.
Welche Arten von Machine Learning gibt es?
Es gibt hauptsächlich drei Arten von Machine Learning:
Bezeichnung der Art (DE/ENG) | Training | Praxisbeispiel |
Überwachtes Lernen / Supervised Learning | Der Computer lernt aus Beispieldaten, die Eingaben und die dazugehörigen richtigen Ausgaben enthalten. | Qualitätsvorhersagen in der Produktion: Es kann anhand bekannter Daten wie Temperatur und Druck die Qualität der Endprodukte vorhersagen, um Ausschuss zu reduzieren. |
Unüberwachtes Lernen / Unsupervised Learning | Der Computer erhält nur Eingabedaten und versucht, selbständig Muster und Strukturen zu finden. | Kundensegmentierung: Es kann Kunden basierend auf Kaufverhalten in Gruppen einteilen, um gezieltes Marketing zu ermöglichen, da es selbstständig Gemeinsamkeiten erkennt. |
Verstärkendes Lernen / Reinforcement Learning | Der Computer lernt durch Ausprobieren und erhält Belohnungen oder Bestrafungen für seine Aktionen. | Optimierung von Produktionsprozessen: Es kann durch Versuch und Irrtum den effizientesten Produktionsablauf finden, da es ständig seine Strategie anpasst, um Belohnungen zu maximieren. |
Welche Programmiersprache wird für Machine Learning verwendet?
Python ist die am häufigsten verwendete Programmiersprache für Machine Learning. Es ist einfach zu lernen und hat viele Bibliotheken und Frameworks, die das Entwickeln von Machine-Learning-Modellen erleichtern. Andere Sprachen wie R und Java werden ebenfalls verwendet, aber Python ist aufgrund seiner Flexibilität und Leistungsfähigkeit besonders beliebt.
Wer bietet Plattformen mit der Infrastruktur zum Machine Learning an?
Es gibt mehrere grosse Anbieter, die Plattformen und Infrastruktur für Machine Learning anbieten:
· Google Cloud Platform (GCP): Bietet Dienste wie TensorFlow und AutoML.
· Amazon Web Services (AWS): Bietet Dienste wie SageMaker.
· Microsoft Azure: Bietet Azure Machine Learning.
Diese Plattformen bieten alle notwendigen Werkzeuge, um Machine-Learning-Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu implementieren.
Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?
Deep Learning ist ein spezieller Bereich des Machine Learning, der künstliche neuronale Netze nutzt, um aus grossen Mengen an Daten zu lernen. Diese Netze sind inspiriert vom menschlichen Gehirn und können komplexe Muster in Daten erkennen.
Praxisbeispiel: Während ein Machine-Learning-Modell einem Chemieunternehmen helfen könnte, Rohstofffehler vorherzusagen, könnte ein Deep-Learning-Modell noch tiefer in die Daten eintauchen und komplexe chemische Reaktionen vorhersagen.
Wann ist auf Machine Learning besser zu verzichten?
Machine Learning bring ein grosses Potential um mittels KI Aufgaben in unserem Alltag komplett zu übernehmen. Jedoch gibt es Fälle, wo es eher nicht eingesetzt werden sollte.
Hier listen wir einige davon auf:
Situation | Begründung | Beispiel |
Mangel an Daten | Machine Learning-Modelle benötigen grosse Mengen an Daten zum Trainieren. | Ein kleines Unternehmen hat nur wenige Monate Verkaufsdaten. Diese Datenmenge reicht nicht aus, um ein zuverlässiges Verkaufsprognosemodell zu erstellen. |
Schlechte Datenqualität | Unvollständige, ungenaue oder veraltete Daten führen zu ungenauen Modellen. | Einige Unternehmen haben viele manuelle Dateneingabefehler in ihren Systemen was die Vorhersagen des Machine Learning-Modells unzuverlässig macht. |
Hohe Kosten und Komplexität | Die Implementierung von Machine Learning kann teuer und komplex sein, besonders für kleine Unternehmen. | Ein mittelständisches Unternehmen hat oft nicht die finanziellen Mittel und das Fachwissen, um ein komplexes Machine Learning-System zu implementieren und zu warten. |
Einfache Regelbasierte Lösungen | Manchmal sind einfache, regelbasierte Systeme effektiver und leichter zu implementieren. | Ein Logistikunternehmen möchte die Routenoptimierung verbessern. Eine einfache Regel wie „wähle immer die kürzeste Strecke“ ist ausreichend und kostengünstig im Vergleich zu einem komplexen Machine Learning-Modell. |
Fehlendes Expertenwissen | Machine Learning erfordert Fachwissen in Datenwissenschaft und Modellierung. | Ein normales Fertigungsunternehmen hat keine Datenwissenschaftler im Team und kann daher keine geeigneten Machine Learning-Modelle entwickeln und betreiben. |
Regulatorische und ethische Bedenken | Der Einsatz von Machine Learning kann rechtliche und ethische Fragen aufwerfen, insbesondere in sensiblen Bereichen. | Ein Gesundheitsdienstleister möchte Patientendaten für Vorhersagemodelle verwenden, steht jedoch vor strengen Datenschutzvorschriften, die den Einsatz von Machine Learning komplizieren und risikoreich machen. |
Zusammengefasst kann Machine Learning Ihrem Unternehmen helfen, effizienter und produktiver zu werden, indem es aus Daten lernt und somit Aufgaben in Ihrem Geschäftsprozess übernehmen kann.
Die Grundlage für maschinelles Lernen sind jedoch immer grosse Datenmengen in guter Qualität.
Möchten Sie erfahren, wie Sie diese Grundlage schaffen und von Machine Learning profitieren können? Gerne sind wir für Sie da!
Autor: M. Schenker, 20.05.24
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