Maschinelles Lernen ist eine Anwendung der künstlichen Intelligenz (KI), die Systemen die Fähigkeit verleiht, automatisch aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen konzentriert sich auf die Entwicklung von Computerprogrammen, die auf Daten zugreifen und diese verwenden können, um selbst zu lernen.
Der Lernprozess beginnt mit Beobachtungen oder Daten wie Beispielen, direkter Erfahrung oder Anweisungen, um nach Mustern in den Daten zu suchen und in Zukunft bessere Entscheidungen auf der Grundlage von Beispielen zu treffen. Das primäre Ziel ist es, dass Computer automatisch lernen und ihre Handlungen ohne menschliches Eingreifen oder Hilfe anpassen.
Die klassischen Algorithmen des maschinellen Lernens betrachten den Text jedoch als eine Folge von Schlüsselwörtern; ein Ansatz, der auf der semantischen Analyse basiert, ahmt dagegen die menschliche Fähigkeit nach, die Bedeutung eines Textes zu verstehen.
Einige Methoden des maschinellen Lernens
Algorithmen des maschinellen Lernens werden oft in überwachte und unüberwachte Algorithmen unterteilt.
- Überwachte Algorithmen für maschinelles Lernen können das in der Vergangenheit Gelernte auf neue Daten anwenden, indem sie markierte Beispiele verwenden, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Ausgehend von der Analyse eines bekannten Trainingsdatensatzes erstellt der Lernalgorithmus eine abgeleitete Funktion, um Vorhersagen über die Ausgabewerte zu treffen. Nach ausreichendem Training ist das System in der Lage, für jede neue Eingabe Zielwerte zu liefern. Der Lernalgorithmus kann auch seine Ausgabe mit der korrekten, beabsichtigten Ausgabe vergleichen und Fehler finden, um das Modell entsprechend zu modifizieren.
- Im Gegensatz dazu werden Algorithmen für unüberwachtes maschinelles Lernen verwendet, wenn die zum Training verwendeten Informationen weder klassifiziert noch beschriftet sind. Unüberwachtes Lernen untersucht, wie Systeme eine Funktion zur Beschreibung einer verborgenen Struktur aus nicht beschrifteten Daten ableiten können. Das System findet nicht die richtige Ausgabe heraus, aber es erforscht die Daten und kann Rückschlüsse aus Datensätzen ziehen, um versteckte Strukturen aus unmarkierten Daten zu beschreiben.
- Semi-überwachte Algorithmen für maschinelles Lernen liegen irgendwo zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen, da sie sowohl beschriftete als auch unbeschriftete Daten zum Training verwenden – typischerweise eine kleine Menge beschrifteter Daten und eine große Menge unbeschrifteter Daten. Die Systeme, die diese Methode verwenden, sind in der Lage, die Lerngenauigkeit erheblich zu verbessern. Normalerweise wird semi-supervised learning gewählt, wenn die gewonnenen gelabelten Daten qualifizierte und relevante Ressourcen erfordern, um sie zu trainieren / aus ihnen zu lernen. Andernfalls erfordert die Gewinnung von unmarkierten Daten im Allgemeinen keine zusätzlichen Ressourcen.
- Der Algorithmus des maschinellen Lernens mit Verstärkung ist eine Lernmethode, die mit ihrer Umgebung interagiert, indem sie Aktionen ausführt und Fehler oder Belohnungen entdeckt. Trial-and-Error-Suche und verzögerte Belohnung sind die wichtigsten Merkmale des Reinforcement Learning. Diese Methode ermöglicht es Maschinen und Software-Agenten, automatisch das ideale Verhalten innerhalb eines bestimmten Kontexts zu bestimmen, um ihre Leistung zu maximieren. Damit der Agent lernt, welche Aktion die beste ist, ist ein einfaches Belohnungsfeedback erforderlich, das als Verstärkungssignal bezeichnet wird.
Maschinelles Lernen ermöglicht die Analyse großer Datenmengen. Es liefert in der Regel schnellere und präzisere Ergebnisse, um lukrative Chancen oder gefährliche Risiken zu erkennen, kann aber auch zusätzliche Zeit und Ressourcen erfordern, um es richtig zu trainieren. Die Kombination von maschinellem Lernen mit KI und kognitiven Technologien kann die Effizienz bei der Verarbeitung großer Datenmengen weiter steigern.