In jüngster Zeit hat das Interesse am Maschinellen Lernen (ML) dramatisch zugenommen. Immer mehr Menschen werden sich der Möglichkeiten neuer Anwendungen bewusst, die durch den Ansatz des Maschinellen Lernens ermöglicht werden. In der Industrie hat ML den Weg für technologische Errungenschaften und Anwendungen geebnet, die vor einigen Jahren unmöglich gewesen wären.
Maschinelles Lernen ist dabei ein Überbegriff für eine Reihe von Techniken und Werkzeugen, mit denen Computer selbst lernen und sich anpassen können. Algorithmen für Maschinelles Lernen helfen der KI beim Lernen, ohne explizit für die Ausführung der gewünschten Aktion programmiert zu sein. Durch Lernen eines Musters aus Probeneingaben sagt der Algorithmus für Maschinelles Lernen Aufgaben voraus und führt sie ausschließlich auf der Grundlage des gelernten Musters und nicht aufgrund einer vordefinierten Programmanweisung aus.

Bilderkennung

Computer Vision ist eines der aufregendsten Gebiete des Maschinellen Lernens. Grundsätzlich handelt es sich um einen Ansatz zum Identifizieren und Erkennen eines Merkmals oder eines Objekts im digitalen Bild. Darüber hinaus kann diese Technik für weitere Analysen verwendet werden, wie z. B. Mustererkennung, Gesichtserkennung, optische Zeichenerkennung und vieles mehr.

Der Computer-Vision-Algorithmus beschreibt den Bildinhalt, indem die Merkmale der Bilder mit den Merkmalen der verfügbaren Proben abgeglichen werden. Ein Foto eines Fahrrads wird als solches erkannt, da die Informationen des Beispielfotos, auf die der Algorithmus trainiert ist, und die Informationen des Eingabefotos korrelieren. Die Vorgehensweise der optischen Zeichenerkennung, auch bekannt als OCR, ist dabei dieselbe, wie bei der allgemeinen Bilderkennung mit dem Unterschied, dass der Algorithmus auf Textinhalt und dessen Korrelation mit der visuellen Darstellung des Textes über Schriftarten, Größen, Formatierungen und Farben trainiert wird.

Stimmungsanalyse

Die Stimmungsanalyse ist ein weiteres interessantes Anwendungsfeld des Maschinellen Lernens. Sie befasst sich mit der Art und Weise, wie Kunden mit einem Produkt interagieren und welche Haltung und Meinung sie zu dem Produkt haben. Um die Emotionen aus einem Text herauszufiltern, verwendet das System zum grundlegenden Erkennungsverfahren unbeaufsichtigtes Maschinelles Lernen. Intelligente Algorithmen sind in der Lage, nicht nur Text und gesprochene Sprache, sondern sogar Ironie durch die Analyse des Kontexts zu verstehen. Als intelligentes Filtersystem kann die Sentimentanalyse die Gefühle der Kunden messen, die verärgerten Kunden identifizieren und zwecks besonderer Kundenpflege aussortieren, damit sie nicht abspringen.

Videoüberwachung

Eine kleine Videodatei enthält mehr Informationen als Textdokumente und andere Mediendateien wie Audio und Bilder. Aus diesem Grund gewinnt das Extrahieren nützlicher Informationen aus Videos und automatisierten Videoüberwachungssystemen für Unternehmen immer mehr an Bedeutung. Mehrere Videokameras gleichzeitig zu überwachen und Informationen über die Anwesenheit derselben Person in verschiedenen Video-Frames zu sammeln, ist nicht nur sehr anspruchsvoll, sondern übersteigt die menschlichen Fähigkeiten. In sicherheitsrelevanten Bereichen ist die Identifizierung von Personen anhand der Videos ein sehr wichtiger Punkt. Die verschiedenen ML-Algorithmen sind dabei nicht nur in der Lage, die Bewegung von Menschen zu verfolgen, sondern diese auch zu identifizieren und bei bestimmten Aktivitäten Alarm zu schlagen. Die Videoüberwachung wird damit zu einer der fortschrittlichsten und wichtigsten Anwendungen des Maschinellen Lernens.

E-Mail-Klassifizierung und Spam-Filterung

ML-Algorithmen werden auch verwendet, um E-Mails zu klassifizieren und Spams automatisch zu filtern. Es gibt eine Reihe von Spam-Filterungsansätzen für E-Mail-Clients, die von ML unterstützt werden, um sicherzustellen, dass diese Spamfilter kontinuierlich aktualisiert werden. Täglich werden über 325.000 Malware-Attacken erkannt und jeder Code weist eine 90–98 prozentige Ähnlichkeit mit den vorherigen Versionen auf. Die Sicherheitsprogramme, die durch Maschinelles Lernen unterstützt werden, verstehen das Codierungsmuster. Daher erkennen sie neue Malware mit einer Abweichung von 2 bis 10% und bieten Schutz vor ihr.

Virtueller Assistent

Virtuelle persönliche Assistenten sind Softwareprogramme, die dazu bestimmt sind, auf natürliche Weise mit einem Endbenutzer zu interagieren, Fragen zu beantworten, einem Gespräch zu folgen und verschiedene Aufgaben zu erledigen. ML-Algorithmen sammeln und verfeinern Informationen auf der Grundlage des früheren Verhaltens eines Benutzers. Dieser Prozess hilft beim Anpassen der Ergebnisse an das Benutzerprofil. Siri, Alexa, Google Assistent sind einige der bekanntesten Beispiele für virtuelle persönliche Assistenten. Die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Kontextfähigkeit von Alexa, Google Assistant und Siri hängen damit von der Qualität der ML-Algorithmen ab.

Produktempfehlung

Die Empfehlung von Produkten und Dienstleistungen z.B. von Google oder Amazon ist die vorausschauende Anwendung der Technik des Maschinellen Lernens. Zur Entwicklung dieses empfehlungsbasierten Systems werden verschiedene Methoden des Maschinellen Lernens unter Einbeziehung von Big Data verwendet. Wer online ein Produkt kauft, erhält anschließend E-Mails mit Einkaufsvorschlägen oder wird über Werbebanner auf Produkte, die ihn interessieren könnten, hingewiesen. Basierend auf dem Kundenverhalten auf bestimmten Websites, früheren Einkäufen und Artikeln, die angeklickt wurden, werden Produktempfehlungen abgegeben.

Social Media

Social Media verwendet Maschinelles Lernen, um den Nutzern z.B. Personen vorzustellen, die sie vielleicht kennen, oder Vorschläge für Aktivitäten zu unterbreiten, die auf Vorlieben, dem Arbeitsplatz oder dem Studienort basieren. Interessen-basierte Anzeigen, Vorschläge von Freunden, Empfehlungen und personalisierte Newsfeeds sind das Ergebnis von ML-Algorithmen, die User-Profile scannen, Bilder durchsuchen und Objekte und Verhaltensmuster identifizieren.

Betrugserkennung

Die großen Mengen an Daten, die im Internet verfügbar sind, sind zwar ein hervorragender Fall für Datenstudien und -analysen, erhöhen jedoch auch die Wahrscheinlichkeit betrügerischer Aktivitäten. ML entwickelt sich zu einer effektiven Technologie zur Sicherung des Cyberspace. ML-Modelle werden verwendet, um verschiedene Arten von Online-Betrug aufzudecken, von der Erkennung anomalen Verhaltens bis zur Verhinderung von Geldwäsche. Die semantische ML-Analyse untersucht strukturierte, unstrukturierte und tabellarische Daten, um gefälschte Behauptungen und Nachrichten zu erkennen. ML-Algorithmen durchsuchen auch vorhandene Nachrichtenrepositorys, um ähnliche Behauptungen zu finden und die Echtheit einer Nachricht zu überprüfen.

Dynamische Preisgestaltung

Unternehmen können ihre historischen Preisdaten zusammen mit Datensätzen anderer Variablen auswerten, um zu verstehen, wie sich bestimmte Dynamiken – von der Tageszeit über das Wetter bis hin zu den Jahreszeiten – auf die Nachfrage nach Gütern und Dienstleistungen auswirken. Algorithmen des Maschinellen Lernens können aus diesen Informationen lernen und diese Erkenntnisse mit zusätzlichen Markt- und Verbraucherdaten kombinieren, um Unternehmen bei der dynamischen Preisgestaltung ihrer Waren zu unterstützen – eine Strategie, die den Unternehmen letztlich bei der Umsatzmaximierung hilft.

Medizinische Diagnose

Maschinelles Lernen beinhaltet eine Reihe von Techniken und Werkzeugen, um die diagnostischen und prognostischen Probleme in den verschiedenen medizinischen Bereichen zu lösen. ML-Algorithmen werden häufig zur Analyse medizinischer Daten verwendet, um Regelmäßigkeiten in Daten zu erkennen, Daten zu verarbeiten, Daten zu interpretieren und Patienten effektiv zu überwachen. Maschinelles Lernen hilft auch bei der Abschätzung und Vorhersage von Krankheitsausbrüchen, bei der Verarbeitung medizinischer Informationen für die Forschung, bei der Planung und Unterstützung von Therapien sowie beim gesamten Patientenmanagement.

Fazit:

Die Akzeptanz des Maschinellen Lernens nimmt sprunghaft zu und das ist angesichts seiner Vorteile nicht überraschend, da manuelle Aufgaben eliminiert und nützliche Erkenntnisse aus Daten gewonnen werden müssen. In diesem Artikel haben wir uns mit bestimmten Anwendungsfällen des Maschinellen Lernens befasst. Dies sind jedoch nur die häufigsten Beispiele für Maschinelles Lernen. Weitere bemerkenswerte Erwähnungen sind Finanzanalyse, maschinelle Übersetzung, statistische Schiedsgerichtsbarkeit, digitales Marketing, Smart-Grid-Management und vieles mehr.

Das Spektrum der Anwendungen und Anwendungsfälle wird sich in den nächsten Jahren sicherlich noch erweitern. Man darf daher darauf gespannt sein, wie und in welchen Bereichen Maschinelles Lernen eingesetzt wird, um die Effizienz zu verbessern, Kosten zu senken und eine bessere Benutzererfahrung zu erzielen.