Was ist Machine Learning?
Jeden Tag erzeugen wir mehr Daten mit all den Geräten und Technologien, die wir verwenden: Smartphones, Computer, Tablets, miteinander verbundene Geräte usw. All diese Geräte erzeugen eine enorme Datenmenge. Im Jahr 2020 erzeugte ein Mensch durchschnittlich 1,7 MB Daten pro Sekunde. Alle diese Daten werden in digitalen Datenbanken gespeichert und stellen eine beträchtliche Informationsquelle dar: Das ist Big Data. Aber ohne entsprechende Verarbeitung und effektive Analysestrategien bleibt diese Datenmenge nur eine Masse Bytes, der man kaum Herr wird. Hier kommt Machine Learning ins Spiel und ermöglicht es, diese Daten zu nutzen.
Was ist Machine Learning?
Die ersten Algorithmen für das Machine-Learning wurden 1950 entwickelt. Machine Learning, das automatische Lernen, ist sowohl eine Technologie als auch eine Wissenschaft (Data Science): Ein Computer wird in die Lage versetzt, einen Lernprozess zu durchlaufen, ohne vorher dafür programmiert worden zu sein. Diese Technik ist eng mit der künstlichen Intelligenz (AI) verbunden. Ihr Ziel ist es, Patterns (statistisch relevante Wiederholungsmuster) hervorzuheben und daraus statistische Prognosen abzuleiten. Beim Data Mining werden Daten aus einer großen Datenmenge extrahiert. Diese Daten sind der Rohstoff für Machine Learning, um Patterns für statistische Vorhersagen herauszuarbeiten. Aus diesem Grund ist Big Data (die Gesamtheit aller erstellten und gespeicherten Daten) untrennbar mit Machine Learning verbunden. Je mehr Daten verarbeitet werden, um Trends zu erkennen, desto genauer sind die Vorhersagen.
Der Computer verwendetet einen Lernalgorithmus und stützt seine Analyse und Antworten auf empirische Daten aus der verbundenen Datenbank. Für die geschäftsmäßige Anwendung ermöglicht Machine Learning die Nutzung von Daten, die die Kunden oder Geschäftsaktivitäten erzeugen. Künstliche Intelligenz ist daher eine große Herausforderung für Unternehmen, wenn sie davon profitieren wollen.
Es gibt mehrere Arten von Lernprozessen. Sie werden anhand der Daten klassifiziert, die während der Lernphase vorhanden sind. Wenn die Lösung für die gestellte Aufgabe bekannt ist, sagt man, dass die Daten gekennzeichnet sind. In diesem Fall spricht man von überwachtem Lernen (supervised learning). Je nach Art der Daten, ob diskret oder kontinuierlich, wird von Klassifikation oder Regression gesprochen. Erfolgt das Lernen Schritt für Schritt und mit einem Belohnungssystem für jede korrekt durchgeführte Aufgabe, wird „bestärkendes Lernen“ praktiziert. Der häufigste Fall von Lernen ist das nicht überwachte Lernen. Hier wird ohne Kennzeichnungen gesucht. Hierbei soll ein Ergebnis vorhergesagt werden, ohne die Antworten bereits zu kennen.
Wofür ist Machine Learning einsatzbar?
Die Leistungsstärke und das Interessante am Machine Learning liegt in der Fähigkeit, ein enormes Datenvolumen zu verarbeiten - das menschliche Gehirn wäre unmöglich dazu in der Lage. Branchen mit großen Datenaufkommen brauchen eine Lösung für deren Verarbeitung. Sie müssen Informationen daraus gewinnen, mit denen sie arbeiten und auf deren Grundlage sie Entscheidungen treffen können. Die prädiktive Analyse dieser Daten ermöglicht es, sich auf bestimmte Situationen einzustellen. Das macht Machine Learning so interessant. Man denke zum Beispiel an den Finanzsektor. Mithilfe von Machine Learning können betrügerische Machenschaften, streitige Verhaltensweisen und andere Schlüsselelemente in der Funktionsweise von Finanzinstituten entdeckt werden.
Wir erzeugen immer mehr Transaktionsdaten. Auch sie werden von Unternehmen genutzt, um ihre Kunden je nach Kaufverhalten und den dabei wiederkehrenden Mustern, zu kontaktieren. Unser Verhalten im Internet, unsere Suchanfragen und besuchten Seiten erzeugen ebenfalls Daten. Machine Learning nutzt sie, um unsere Interessen zu erkennen. Diese Technologie zur Datenverarbeitung ohne menschliches Zutun verschafft Unternehmen einen großen Vorteil, die die Mengen von Daten nutzen möchten, über die sie verfügen. Ein menschlicher Nutzer kann diese Informationen kaum nutzen, da hier enorme Datenmengen verarbeitet werden müssen. Nehmen wir zum Beispiel große Konzerne wie Amazon und Google: AI und Machine Learning sind mittlerweile unabdingbare Bestandteile ihrer Prozesse, da hier ein großer Fluss nutzbarer Daten erzeugt wird.
Immer mehr Daten werden erzeugt. Daher müssen auch immer mehr Unternehmen diese Technologie in ihre Strukturen integrieren, wenn sie das Potential der Informationen nutzen wollen, über die sie verfügen. Denken wir einmal an die per Internet verbundenen Geräte. In unserem Alltag begegnen wir ihnen immer häufiger. 2019 waren mehr als 8 Milliarden vernetzte Geräte in Betrieb und wurden zum Teil über Stimmerkennung gesteuert. Somit wurden mehr Daten über unseren Lebensrhythmus, unser Konsumverhalten und unsere Gewohnheiten gesammelt. 2020 wird sich diese Zahl voraussichtlich verfünffacht haben. All dies stellt eine bedeutende Masse an Informationen für Unternehmen dar. Mit Machine Learning können relevante Daten erkannt und genutzt werden. Es ist also ganz klar: Es handelt sich um eine zentrale Aufgabe. Viele Anwendungen für unsere moderne Gesellschaft sind denkbar: Gesichtserkennung, autonome Fahrzeuge, Robotik, intelligente Häuser... Die zentrale Frage ist, wie das Potential genutzt werden kann. Diese Technologie ist nicht nur für erfahrene AI-Entwickler geeignet. Viele Unternehmen wagen das Abenteuer Machine Learning; sie wählen gebrauchsfertige und auf ihre Ziele ausgelegte Lösungen.
Die Funktionsweise von Machine Learning
Machine Learning erfolgt auf der Grundlage von „Erfahrung“. Der Computer sammelt eine große Menge an Daten. Diese verwendet er, um Situationen zu analysieren und vorherzusagen. Dieses Vorgehen hat zum Ziel, die Maschine selbst einen „internen Plan“ erstellen zu lassen. Nach diesem Plan kann sie dann die Schlüsselelemente identifizieren, mit denen zielgerichtet gearbeitet werden soll. Die Maschine muss anhand verschiedener Beispiele und Tests „experimentieren“, um weiterzukommen. Aus diesem Grund spricht man in diesem Kontext von „Lernen“.
Dazu braucht der Computer Daten zum Lernen und Trainieren. Die Datengewinnung ist die Grundlage für das Machine Learning. Hierbei handelt es sich um Trainingsdaten („training data set“). Außerdem braucht es Software und Analysealgorithmen. Schließlich wird eine Umgebung für den Einsatz benötigt. In der Regel ist dies ein Server, der an die erforderliche Rechenleistung angepasst ist. Verschiedene Arten des Lernens unterscheiden sich u.a. dadurch, dass die gesuchte Antwort bereits bekannt ist oder nicht, durch die Art der analysierten Daten, durch die berücksichtigte Umgebung der Daten und durch die Art der durchgeführten Analyse (Statistiken, Vergleiche, Bilderkennung usw.). Die Lernalgorithmen unterscheiden sich je nach gestellter Aufgabe, die wiederum die entsprechende Rechenleistung erfordert.
Der Lernprozess des Computers erfolgt in der Regel in zwei Etappen. Zunächst wird das Modell auf Grundlage der Testdaten erarbeitet. Diese Daten werden auch als „Beobachtungsdaten“ bezeichnet. Dabei wird die zu erledigende Aufgabe definiert, zum Beispiel: ein bestimmtes Element auf einem Foto finden, eine statistisch relevante Wiederholung erkennen, auf das Signal eines Sensors reagieren. Dies ist die Test- oder Trainingsphase. Als nächster Schritt folgt die Produktion des Modells. Neue Daten können diesen Schritt weiter verbessern. Einige Systeme können ihre Lernphase auch noch während der Produktionsphase fortsetzen. Dabei muss jedoch sichergestellt werden, dass Feedbacks zu den erzielten Ergebnissen zur weiteren Optimierung des Modells und des Verhaltens der Maschine genutzt werden. Andere Systeme können alleine weiterlernen und autonom werden.
Mehrere Faktoren sind für die Qualität des Lernens von Bedeutung:
- Die Anzahl relevanter Beispiele, auf die der Computer zugreifen kann. Je höher die Anzahl dieser Beispiele, desto präziser werden die Daten analysiert.
- Die Anzahl der Merkmale, mit denen die Beispiele beschrieben werden. Je einfacher und genauer sie sind (Größe, Gewicht, Menge, Geschwindigkeit usw.), desto genauer und schneller erfolgt die Analyse.
- Die Güte der verwendeten Datenbank. Wenn zu viele Daten fehlen, hat dies Auswirkungen auf die Analyse. Auch falsche oder ungenaue Daten können die Ergebnisse verzerren.
Je konsequenter diese Aspekte berücksichtigt werden, desto präziser wird der Prognosealgorithmus und desto treffender die Analyse. Sobald das Projekt zum Lernen für den Computer definiert ist und die Datenbanken fertig sind, können Sie mit Machine Learning beginnen!
Erfolgreiche Machine-Learning-Projekte mit OVHcloud:
Wir haben uns stets bemüht, Technologie in alle Branchen einzubringen. Die AI und ihr großes Potenzial sollte nicht den großen IT-Konzernen oder Großunternehmen vorbehalten sein. Wir möchten Sie bestmöglich dabei unterstützen, Ihre Projekte mit AI und Machine-Learning anzugehen. Künstliche Intelligenz verhilft Fachleuten zu gesteigerter Effizienz und erleichtert die Entscheidungsfindung. OVHcloud bietet Ihnen die Tools, mit denen Sie die Herausforderungen für Unternehmen meistern können. Dazu zählt z. B. die prädiktive Analyse von Datensätzen. Nutzer jeglichen Profils können so die Vorteile nutzen. Wir stehen unseren Kunden bei der Entwicklung ihres eigenen Systems zur Nutzung künstlicher Intelligenz zur Seite.
Mit OVHcloud können Sie Ihre Daten sammeln und vorbereiten: Nutzen Sie dafür unsere Data Analytics Lösungen. Schritt für Schritt können Sie Ihr Machine-Learning-Projekt erstellen. Nur wenige Klicks genügen, um Ihr Modell einzusetzen. Verwenden Sie die Tools und Frameworks Ihrer Wahl, wie TensorFlow, PMML oder ONNX.
Die Arbeit mit OVHcloud bringt Ihnen zahlreiche Vorteile bei der Entwicklung Ihres Machine-Learning-Projekts:
- Die Achtung Ihrer Daten: Wir verpflichten uns, die Vertraulichkeit Ihrer personenbezogenen Daten zu wahren. In unserer Unternehmensphilosophie nimmt die Souveränität Ihrer Daten einen zentralen Platz ein. Sie können Ihre Daten jederzeit zurückbekommen.
- Rechenleistung : Die Automatisierung der Bereitstellung und unserer Infrastrukturen ermöglicht es uns, Ihnen eine hohe Rechenleistung zu wettbewerbsfähigen Preisen zu bieten.
- Open Source : In der Welt der Daten sind Open-Source-Lösungen heute die ausgereiftesten und leistungsstärksten. OVHcloud legt großen Wert darauf, seine Angebote auf diesen Programmen aufzubauen. Dazu zählen die Apache Hadoop Suite oder Apache Spark.
