Maschinelles Lernen ist zu Recht ein sehr spannendes Forschungsgebiet. Es ist in unserer modernen Welt allgegenwärtig. Von Facebooks Feed bis hin zu Google Maps für die Navigation findet maschinelles Lernen in fast jedem Aspekt unseres Lebens Anwendung.

Es ist ziemlich erschreckend und interessant, sich vorzustellen, wie unser Leben ohne den Einsatz von maschinellem Lernen verlaufen wäre. Deshalb ist es wichtig zu verstehen, was maschinelles Lernen ist, welche Anwendungen es gibt und welche Bedeutung es hat.

Um dieses Thema besser zu verstehen, werde ich einige wichtige Fragen zum maschinellen Lernen beantworten.

Eine kurze Geschichte des maschinellen Lernens

Man könnte meinen, dass maschinelles Lernen ein relativ neues Thema ist, aber nein, das Konzept des maschinellen Lernens kam 1950 ins Spiel, als Alan Turing (Ja, der aus Imitation Game) eine Arbeit veröffentlichte, die die Frage „Können Maschinen denken?“ beantwortete.

1957 entwarf Frank Rosenblatt das erste neuronale Netzwerk für Computer, das heute allgemein als Perceptron-Modell bezeichnet wird.

1959 entwickelten Bernard Widrow und Marcian Hoff zwei neuronale Netzwerkmodelle namens Adeline, das binäre Muster erkennen konnte, und Madeline, das das Echo in Telefonleitungen eliminieren konnte.

Im Jahr 1967 wurde der Nearest Neighbor Algorithmus geschrieben, der es Computern ermöglichte, eine sehr einfache Mustererkennung durchzuführen.

Gerald DeJonge führte 1981 das Konzept des erklärungsbasierten Lernens ein, bei dem ein Computer Daten analysiert und eine allgemeine Regel erstellt, um unwichtige Informationen zu verwerfen.

In den 1990er Jahren verlagerte sich die Arbeit am maschinellen Lernen von einem wissensbasierten Ansatz zu einem eher datenbasierten Ansatz. In dieser Zeit begannen Wissenschaftler, Programme für Computer zu entwickeln, die große Datenmengen analysieren und aus den Ergebnissen Schlussfolgerungen ziehen oder „lernen“. Die schließlich nach mehreren Entwicklungen in das moderne Zeitalter des maschinellen Lernens formuliert.

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Nun, dass wir über den Ursprung und die Geschichte der ml wissen, lassen Sie uns durch die Beantwortung einer einfachen Frage beginnen – Was ist Machine Learning?

Was ist maschinelles Lernen?

Haben Sie sich schon einmal gefragt, wie die Funktion „Personen, die Sie kennen könnten“ von Facebook Ihnen immer eine echte Liste von Personen liefert, die Sie tatsächlich im echten Leben kennen und mit denen Sie sich auch auf Facebook verbinden sollten? Wie kommt Facebook dazu, dies zu wissen? Wie machen sie diese Empfehlung?

Maschinelles Lernen ist eine Antwort auf diese Frage.

Definition des maschinellen Lernens nach Tom Mitchell:

„Das Gebiet des maschinellen Lernens befasst sich mit der Frage, wie man Computerprogramme konstruiert, die sich mit der Erfahrung automatisch verbessern.“

In einfacheren Worten ist maschinelles Lernen das Gebiet der Informatik, das die Maschine in die Lage versetzt, selbständig zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.Der springende Punkt dabei ist, dass ML-Algorithmen selbständig aus früheren Erfahrungen lernen können, genau wie Menschen. Wenn sie mit neuen Daten konfrontiert werden, lernen, verändern und entwickeln sich diese Algorithmen von selbst, ohne dass Sie den Code jedes Mal ändern müssen.

Im Grunde passiert also Folgendes: Anstatt den Code jedes Mal für ein neues Problem zu schreiben, füttern Sie den ML-Algorithmus einfach mit den Daten, und der Algorithmus/die Maschine baut die Logik auf und liefert Ergebnisse auf der Grundlage der gegebenen Daten.Anfänglich sind die erzielten Ergebnisse vielleicht nicht sehr genau, aber mit der Zeit wird die Genauigkeit der maschinellen Algorithmen höher, da sie kontinuierlich Aufgaben ausführen.

Wie funktionieren Algorithmen des maschinellen Lernens?

Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen eine Vielzahl von Techniken, um große Mengen komplexer Daten zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen. Diese Algorithmen erfüllen die Aufgabe, aus Daten zu lernen, die der Maschine vorgegeben werden. Es ist wichtig zu verstehen, wie diese Algorithmen und ein maschinelles Lernsystem als Ganzes funktionieren, damit wir wissen, wie sie in Zukunft eingesetzt werden können.

Alles beginnt mit dem Training des maschinellen Lernalgorithmus, indem ein Trainingsdatensatz zur Erstellung eines Modells verwendet wird. Wenn neue Eingabedaten in den ML-Algorithmus einfließen, macht er eine Vorhersage, und die Vorhersagen und Ergebnisse werden auf ihre Genauigkeit überprüft.

Wenn die Vorhersage nicht wie erwartet ausfällt, wird der Algorithmus immer wieder neu trainiert, bis die gewünschte Ausgabe erreicht ist. Auf diese Weise kann der Algorithmus selbständig lernen und eine optimale Antwort geben, die mit der Zeit immer genauer wird.

Nachdem die gewünschte Genauigkeit erreicht ist, wird der Algorithmus für maschinelles Lernen eingesetzt.

Lassen Sie mich Ihnen anhand eines einfachen Beispiels erklären, wie maschinelles Lernen funktioniert:

Wenn Sie in der Google-Suche nach „Löwenbildern“ suchen (wie in der Abbildung unten zu sehen), ist Google unglaublich gut darin, relevante Ergebnisse zu liefern, aber wie erreicht Google diese Aufgabe?

• Google erhält zunächst eine große Menge an Beispielen (Datensätzen) von Fotos, die mit „LION“ gekennzeichnet sind.
• Dann sucht der Algorithmus für maschinelles Lernen nach Mustern von Pixeln und Farbmustern, mit deren Hilfe er vorhersagen kann, ob das Bild von „LION“ ist.
• Zunächst schätzen die Computer von Google zufällig, welche Muster gut sind, um ein Bild eines LÖWEN zu identifizieren.
• Wenn sie einen Fehler machen, werden eine Reihe von Anpassungen vorgenommen, damit der Algorithmus es richtig macht.
• Am Ende wird diese Sammlung von Mustern von einem großen, dem menschlichen Gehirn nachempfundenen Computersystem erlernt, das, wenn es einmal trainiert ist, Bilder von LÖWEN in der Google-Suche korrekt identifizieren und korrekte Ergebnisse liefern kann.

Angenommen, Sie wären für die Entwicklung eines maschinellen Lernalgorithmus verantwortlich, der versucht, Bilder von Löwen und Tigern zu identifizieren. Wie würdest du vorgehen?

Der erste Schritt wäre, wie ich oben erklärt habe, eine große Anzahl von Bildern zu sammeln, die mit „LION“ für Löwen und „TIGER“ für Tiger beschriftet sind, und den Computer darauf zu trainieren, auf den Bildern nach Mustern zu suchen, um Löwen bzw. Tiger zu identifizieren.

Nachdem das maschinelle Lernmodell trainiert wurde, können wir ihm (als Eingabe) verschiedene Bilder geben, um zu sehen, ob es Löwen und Tiger getrennt richtig identifizieren kann. Wie in der obigen Abbildung zu sehen ist, kann ein trainiertes maschinelles Lernmodell solche Anfragen korrekt identifizieren.

Nun, da wir wissen, wie der Algorithmus des maschinellen Lernens funktioniert, sollten wir etwas tiefer in dieses Thema eintauchen und verschiedene Arten des maschinellen Lernens erforschen.

Arten des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen wird im Großen und Ganzen in drei Hauptbereiche unterteilt: überwachtes Lernen, unüberwachtes und verstärkendes Lernen. Jeder dieser Bereiche hat eine bestimmte Aufgabe und einen bestimmten Zweck und liefert durch die Verwendung verschiedener Datentypen bestimmte Ergebnisse.

Überwachtes maschinelles Lernen

Überwachtes Lernen bedeutet in einfacher Sprache, dass das maschinelle Lernmodell so trainiert wird, wie ein Trainer einen Schlagmann trainiert.

Beim überwachten Lernen lernt die Maschine unter Anleitung von markierten Daten, d.h. bekannten Daten. Diese bekannten Daten werden in das maschinelle Lernmodell eingespeist und zum Trainieren des Modells verwendet. Sobald das Modell mit einem bekannten Datensatz trainiert wurde, können Sie fortfahren und das Modell mit unbekannten Daten füttern, um eine neue Antwort zu erhalten.

Unüberwachtes maschinelles Lernen

Unüberwachtes maschinelles Lernen bedeutet in einfacher Sprache, dass das Modell selbständig lernt.

Beim unüberwachten maschinellen Lernen gibt es keine derartigen gekennzeichneten Daten. Die Trainingsdaten sind unbekannt oder unmarkiert. Diese unbekannten Daten werden in das maschinelle Lernmodell eingespeist und zum Trainieren des Modells verwendet. Das Modell versucht, Muster und Beziehungen im Datensatz zu finden, indem es darin Cluster bildet. Dabei ist zu beachten, dass das unüberwachte Lernen nicht in der Lage ist, den Clustern Bezeichnungen hinzuzufügen. Es kann zum Beispiel nicht sagen, dass es sich um eine Gruppe von Orangen oder Mangos handelt, aber es wird alle Orangen von den Mangos trennen.

Reinforcement machine learning

Bei diesem Verfahren lernt die Maschine nach der Methode „hit and trial“. Jedes Mal, wenn das Modell ein Ergebnis vorhersagt oder produziert, wird es bestraft, wenn die Vorhersage falsch ist, oder belohnt, wenn die Vorhersage richtig ist. Wenn Sie wissen möchten, welche Fähigkeiten erforderlich sind, um Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden, folgen Sie diesem interaktiven Video über die erforderlichen Fähigkeiten, um Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden, und erfahren Sie mehr darüber.

Nachdem wir die grundlegenden Konzepte und Arten des maschinellen Lernens verstanden haben, denke ich, dass wir jetzt in der richtigen Position sind, um seine Bedeutung und seine Anwendungen zu verstehen.

Warum ist maschinelles Lernen wichtig?

„So wie die Elektrizität vor 100 Jahren fast alles verändert hat, fällt es mir heute schwer, an eine Branche zu denken, die ich nicht in den nächsten Jahren durch KI verändern werde.“ —– Andrew Ng

Ich denke, die meisten von Ihnen werden dieser Aussage zustimmen. Es ist schwer vorstellbar, dass es irgendeine industrielle Tätigkeit gibt, die ohne den Einsatz von maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz auskommt. maschinelles Lernen ist wichtig wegen seines breiten Anwendungsspektrums und seiner unglaublichen Fähigkeit, sich anzupassen und komplexe Probleme effizient, effektiv und schnell zu lösen.

Um die Bedeutung des maschinellen Lernens besser zu verstehen, möchte ich einige Beispiele aufzählen, in denen maschinelles Lernen zum Einsatz kommt: Online-Empfehlungsmaschinen von Facebook, Netflix, Amazon, Apples Siri, die auf Ihre Fragen antwortet, Gesichtserkennung.

Anwendungen des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen ist überall. Aufgrund des breiten Spektrums an Anwendungen des maschinellen Lernens ist es möglich, dass Sie es auf die eine oder andere Weise nutzen und nicht einmal davon wissen.

Im Folgenden werde ich einige Anwendungen des maschinellen Lernens auflisten.

Virtueller persönlicher Assistent: Siri, Alexa, Google sind einige der gängigen Beispiele für virtuelle persönliche Assistenten. Sie helfen bei der Suche nach Informationen, wenn sie per Sprache gefragt werden. Während der Beantwortung Ihrer Anfrage suchen diese persönlichen Assistenten nach Informationen und erinnern Sie an Ihre verwandten Anfragen oder senden einen Befehl an andere Ressourcen, um Informationen zu sammeln. Maschinelles Lernen ist ein wesentlicher Bestandteil der Funktionsweise persönlicher Assistenten, da sie Informationen auf der Grundlage Ihrer früheren Anfragen sammeln und verfeinern. Später wird dieser verfeinerte Datensatz verwendet, um Ergebnisse zu liefern, die auf Ihre Präferenzen zugeschnitten sind.

Gesichtserkennung: Sie schauen einfach auf Ihr Telefon und das Telefon wird entsperrt. Die Kamera in Ihrem Telefon erkennt mithilfe von Bildverarbeitung (Teil des maschinellen Lernens) einzigartige Merkmale und Projektionen auf Ihrem Gesicht, um zu erkennen, dass die Person, die das Telefon entsperrt, nicht jemand anderes ist, sondern Sie. Der gesamte Prozess am hinteren Ende ist kompliziert, scheint aber eine einfache Anwendung von ML am vorderen Ende zu sein.

E-Mail-Spamfilter: Wie erkennt Ihre Mailbox automatisch, ob es sich bei der empfangenen E-Mail um Spam handelt oder nicht? Nun, auch hier ist ML zu danken. Der E-Mail-Spamfilter verwendet ein überwachtes maschinelles Lernmodell, um spammige E-Mails aus Ihrem Postfach herauszufiltern.

Empfehlungsmaschine auf einer E-Commerce-Website: Haben Sie sich jemals gefragt, wie Amazon oder Flipkart relevante Produkte anzeigt, nachdem Sie einen Kauf auf ihrer Plattform getätigt haben? Das ist die Magie des maschinellen Lernens.

Wenn ein Benutzer etwas auf einer E-Commerce-Website kauft, speichert sie die Kaufdaten für künftige Referenzen und findet Produkte, die der Benutzer mit hoher Wahrscheinlichkeit in Zukunft kaufen wird. Dies ist möglich, weil der Algorithmus des maschinellen Lernens zukünftige Muster in einem gegebenen Datensatz erkennen kann.

Einige andere Anwendungen des maschinellen Lernens umfassen:

• Erkennung von Online-Betrug
• Soziale Mediendienste wie „Leute, die Sie kennen könnten“ auf Facebook, „ähnliche Pins“ auf Pinterest
• Online-Kundensupport, d. h. Chatbot
• .z. B. Chatbot
• Suchmaschinenergebnisverfeinerung
• Vorhersagen beim Pendeln mit Google Maps

Voraussetzungen für maschinelles Lernen

Wenn du dich für maschinelles Lernen interessierst, solltest du einige Voraussetzungen erfüllen, um in diesem Bereich zu bestehen. Zu diesen Anforderungen gehören:

• Grundkenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R.
• Gute Kenntnisse in Statistik und Wahrscheinlichkeit
• Verständnis von linearer Algebra und Kalkül
• Datenmodellierung, um Variationen und Muster in einem gegebenen Datensatz zu finden

Alle oben genannten Voraussetzungen sind ein Muss, um maschinelles Lernen zu erlernen.

Wenn Sie maschinelles Lernen von Grund auf erlernen wollen, können Sie sich den Zertifizierungskurs „Machine Learning pro degree“ von Verzeo ansehen. Sie brauchen sich keine Sorgen über die oben genannten Voraussetzungen zu machen, da alles in der Pro-Degree-Zertifizierung abgedeckt wird. Ich hoffe, ich habe alle Ihre Zweifel im Zusammenhang mit maschinellem Lernen und dessen Anwendung ausgeräumt.

Wenn du dich bereits mit maschinellem Lernen auskennst und auf der Suche nach einem Praktikum bist, kannst du dich über das Machine Learning Internship Programm von Verzeo informieren.

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