Machine learning

Kontaktiere uns

Sie sehen es nicht sofort, aber Machine Learning spielt heutzutage zunehmend eine Rolle in unserem Leben. Es ist beispielsweise die treibende Kraft hinter den Empfehlungen von Netflix, den Ergebnissen, die Sie von Google erhalten, und den Posts, die Facebook Ihnen zeigt – oder nicht zeigt. Machine Learning – auch maschinelles Lernen genannt – basiert auf Daten, die wir alle generieren. Aber was genau ist es und wie können Sie es verwenden?

Was ist Machine Learning?

Machine Learning ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die sich hauptsächlich darauf konzentriert, aus Erfahrungen zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Dank maschinellem Lernen können Systeme datengesteuerte Entscheidungen selbst treffen, ohne für diese Entscheidungen programmiert werden zu müssen.

Die Eingabe für Machine Learning besteht aus Daten aus der Vergangenheit. Das System beginnt mit der Arbeit an den Daten und erkennt nach einer Trainingsperiode Muster. Spezialisten prüfen die Ausgabe und geben an, ob sie korrekt ist. Basierend auf den Rückmeldungen der Spezialisten korrigiert sich das System selbst und lernt weiter.

Diese Trainingsperiode wird fortgesetzt, bis das System den gewünschten Output liefert. Das wird aber niemals 100 % korrekt sein, aber es wird so genau wie möglich sein. Systeme, die auf der Grundlage des Machine Learnings arbeiten, treffen schließlich ihre eigenen Entscheidungen. Sie interpretieren, verarbeiten und analysieren Daten mithilfe von Algorithmen. Sie können dies tun, solange sie die richtige und korrekte Datenmenge erhalten.

Wenn ein solches künstliches intelligentes System unabhängig von früheren Erfahrungen lernt und somit immer genauere Ergebnisse liefert, spricht man von maschinellem Lernen. Dies funktioniert aber nur, wenn man dem System genügend Daten zur Verfügung stellt, aus denen es lernen kann.

Warum ist Machine Learning wichtig?

Maschinelles Lernen bietet Ihnen eine hervorragende Gelegenheit, die Ihnen zur Verfügung stehende Datenmenge in einen Mehrwert für Ihr Unternehmen umzuwandeln. Dies ist jedoch nur möglich, wenn maschinelles Lernen ein wesentlicher Bestandteil Ihrer Geschäftsprozesse wird. Ein ineffizienter Workflow kann zu einem Mangel an nutzbaren Daten und dazu führen, dass Systeme unbrauchbaren Output generieren.

Je komplexer Ihre IT-Struktur ist, desto wichtiger ist die enge Integration des Machine Learnings. Nur dann kann Ihr Unternehmen Geschäftsprozesse vereinfachen und Modelle in großem Umfang bereitstellen. Mit der richtigen Lösung verwaltet Ihr Unternehmen alle Data Science-Aktivitäten zentral auf einer einzigen Plattform für die Zusammenarbeit und Sie können Open Source-Tools, Frameworks und Infrastrukturen schneller bereitstellen und verwalten.

Der Prozess der Bereitstellung von Machine Learning

Schritt 1: Was ist die Frage?

Der erste Schritt besteht darin, das Problem zu definieren, das Sie mit Machine Learning lösen möchten. Das ist zwar kein technischer Schritt, aber dennoch äußerst wichtig. Es erfordert Beratung, ein Grundverständnis des Problems und eine gute Kommunikation mit allen Beteiligten.

Schritt 2: Die Untersuchung

Die Ausgangsfrage ist gestellt und die Daten wurden gesammelt. Jetzt kann es losgehen! Bevor Sie jedoch ganz tief einsteigen, ist es wichtig, die Daten kurz anzuschauen und sich einen Überblick zu verschaffen. Wir suchen nach Informationen, die für die folgenden Schritte nützlich sind. In dieser Phase stellen Sie möglicherweise fest, dass Sie die Ausgangsfrage anders formulieren müssen oder dass Sie mehr Daten für eine aussagekräftige Antwort benötigen.

Schritt 3: Datenbereinigung

Maschinelles Lernen ist immer nur so gut oder schlecht wie die eingegebenen Daten. Diese müssen bereinigt sein: ohne Duplikate, Fehler und irrelevante Informationen. Zu viele Fehler können ein System auf die falsche Spur bringen.

Schritt 4: Feature Engineering

Nachdem die Daten bereinigt worden sind, überprüfen wir, wie wir die Daten in das System speisen können. Dabei spielen kleine Variablen eine große Rolle. Beispielsweise können Sie einige Daten intelligenter „füttern“, damit sich das Machine Learning-System auf die Kernaufgaben konzentrieren kann. In diesem Schritt erhalten wir den besten Einblick in die Funktionsweise des Systems mit den Daten.

Schritt 5: Auswahl des Algorithmus

Die meisten Entscheidungen liegen auf der Hand. Es gibt viele Algorithmen für Standardaufgaben, aber genau diese Vielzahl von Auswahlmöglichkeiten macht das Spielfeld manchmal unklar. Außerdem liegt ein Großteil der Magie in den richtigen Kombinationen der Algorithmen.

Schritt 6: Modelltraining

Wir richten das Modell für das System ein. Dieses Modell besteht aus den Algorithmen und den Hyperparametern, die wir auf die Daten anwenden. Hyperparameter basieren auf früheren Erfahrungen. Maschinelles Lernen erfindet und implementiert seine eigenen Parameter. Hyperparameter sind die einzigen Parameter, die von Anfang an und von den Programmierern festgelegt werden. Wir experimentieren mit dem Modell und den Parametern, bis wir die richtige Kombination gefunden haben.

Schritt 7: Implementierung

Das Modell ist fertig und die Parameter sind korrekt. Das System ist betriebsbereit, aber wir brauchen noch einen Platz in der Organisation. Und eine Schnittstelle, mit der Mitarbeiter arbeiten können. Und wir müssen das Sytem anpassen können, wenn die Entwicklung das erforderlich macht. In diesem Schritt entscheiden wir gemeinsam, wie wir dies sicherstellen können.

Klügere Geschäfte dank intelligenter Systeme. Und dank Doop.

Maschinelles Lernen ist für viele Unternehmen ein idealer Weg, um kontinuierlich zu lernen und Prozesse selbst zu optimieren. Wie Sie oben gelesen haben, ist es jedoch wichtig, die richtigen Fragen zu stellen und die richtigen Schritte zu unternehmen, bevor Sie wirklich einen Nutzen daraus ziehen können. Denn jede Organisation und jede Frage ist einzigartig. Es gibt keine Einheitsgröße, die für alle passt. Zum Glück gibt es Doop: die One-Stop-Company mit allen Experten unter einem Dach: Die Spezialisten für Data Analyse, Business Intelligence, System Integration und System Architecturesind bereit, Ihr Unternehmen dabei zu unterstützen, intelligenter und effizienter zu arbeiten und Geschäfte zu machen.

Maximalen Nutzen aus maschinellem Lernen ziehen?

Add some Doop to your business.