Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz, der mit Daten und Algorithmen arbeitet, um die F\u00e4higkeit der KI zu verbessern, die Art und Weise zu imitieren, wie Menschen lernen. Maschinelles Lernen \u00fcberschneidet sich eng mit Deep Learning, seiner Untergruppe, die wir in einem anderen Artikel untersuchen. Mit der Zeit k\u00f6nnen Informatiker Machine Learning-Modelle trainieren, um ihre Genauigkeit zu erh\u00f6hen. Die Algorithmen des maschinellen Lernens bilden das R\u00fcckgrat der Systeme des maschinellen Lernens, die ihrerseits die Art des Modells bestimmen, das sie erzeugen. Im t\u00e4glichen Leben hat Machine Learning Technologien zur Spracherkennung, Online-Chatbots und algorithmisch bestimmte Empfehlungsmaschinen hervorgebracht. Das Potenzial des maschinellen Lernens, ein neues Paradigma des Lebens und Arbeitens in einer technologiegest\u00fctzten Gesellschaft zu formen, wirft ethische Fragen zu Datenschutz, Voreingenommenheit und Verantwortlichkeit auf, die wir im folgenden Artikel untersuchen werden. <\/p>\n
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Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der KI und arbeitet in einem engeren Kontext als die allgemeine KI. Deep Learning wiederum ist eine Untergruppe des maschinellen Lernens. Wie wir in einem verwandten Artikel \u00fcber Deep Learning sehen, unterscheiden sich Machine Learning und Deep Learning dadurch, dass Deep Learning mindestens drei Schichten von neuronalen Netzwerken umfasst, die Machine Learning-Modelle sind, die die neuronalen Pfade und Vorhersageprozesse des menschlichen Gehirns widerspiegeln sollen. <\/p>\n
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Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen bestehen aus drei Hauptbestandteilen. Zun\u00e4chst nehmen Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen Eingabedaten und scannen die Muster, die sie bilden, um eine Vorhersage zu treffen. Eine Fehlerfunktion eines Algorithmus f\u00fcr maschinelles Lernen kann dann die von ihm erstellte Vorhersage mit bekannten Beispielen vergleichen und so die Genauigkeit des Modells bewerten. Schlie\u00dflich passt sich der Algorithmus an die Datenpunkte im Trainingssatz an, um die Modellvorhersage besser auf das bekannte Beispiel abzustimmen. Aus diesem anf\u00e4nglichen Prozess kann sich ein iterativer Zyklus ergeben, der zu einer Modelloptimierung f\u00fchrt, die schrittweise einen Schwellenwert f\u00fcr die Genauigkeit erreicht. Wir werden nun verschiedene Modelle des maschinellen Lernens betrachten, die an diesem Prozess der Modelloptimierung beteiligt sind: <\/p>\n
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1. \u00dcberwachte Lernmethoden<\/strong> <\/p>\n <\/p>\n 2. Un\u00fcberwachte Lernmethoden<\/strong> <\/p>\n <\/p>\n 3. Semi-\u00fcberwachte Lernmethoden<\/strong> <\/p>\n <\/p>\n 4. Reinforcement-Learning-Methoden<\/strong> <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n H\u00e4ufige Anwendungen des maschinellen Lernens im Alltag sind sprachbasierte Umgebungen, in denen Sprachmodelle Sprachsignale in Befehle umwandeln k\u00f6nnen, z.B. in Spracherkennungstechnologien wie Siri oder virtuellen pers\u00f6nlichen Assistenten wie Alexa von Amazon. In diesen beiden Kontexten kombiniert die nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung (NLP) ein regelbasiertes Modell der menschlichen Sprache mit Modellen des maschinellen Lernens. Ein weiteres praktisches Beispiel f\u00fcr maschinelles Lernen ist die Verwendung von datengesteuerten Empfehlungsmaschinen, die das Verbraucherverhalten aufdecken, um Vorhersagemodelle zu entwickeln. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Die Spracherkennung, auch bekannt als Automatic Speech Recognition (ASR), Speech-to-Text oder Computer-Spracherkennung, nutzt NLP-Funktionen, um menschliche Sprache in ein schriftliches Format umzuwandeln. In mobilen Ger\u00e4ten und Tablets ist ASR oft in ihre Systeme integriert, wie z.B. Siri oder Google Assistant. ASR-Funktionen erm\u00f6glichen eine bessere Zug\u00e4nglichkeit f\u00fcr Texte. In der Automobilindustrie k\u00f6nnen Spracherkenner sprachaktivierte Navigationssysteme und in Autoradios eingebettete Suchfunktionen nutzen, um die Sicherheit des Fahrers zu verbessern. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Online-Chatbots und virtuelle Agenten sind eine weitere allt\u00e4gliche Anwendung des maschinellen Lernens. In Kundendienstbereichen wie dem Online-Banking k\u00f6nnen KI-gesteuerte Chatbots mit Customer Relationship Management (CRM)-Systemen synchronisiert werden. Hier k\u00f6nnen diese Chatbots in Kundendatenplattformen integriert werden, um h\u00e4ufige Probleme vorherzusagen und den Kunden rund um die Uhr einen personalisierten Hilfsservice zu bieten. Dar\u00fcber hinaus dienen Online-Chatbots Vermarktern bei der Werbung f\u00fcr ihre Produkte durch die Einbindung von Kunden auf Websites und Social Media-Plattformen. Eine der n\u00fctzlichsten Funktionen von Chatbots besteht darin, dass sie auf h\u00e4ufig gestellte Fragen (FAQs) antworten k\u00f6nnen und den Kunden so relevante Unterst\u00fctzung in Bezug auf Beratung, Versand und andere relevante Produktempfehlungen bieten. Durch das Trainieren von KI-Modellen f\u00fcr die Arbeit mit Kundendaten k\u00f6nnen Unternehmen Vorhersagen nutzen, um die Relevanz und N\u00fctzlichkeit ihrer Nachrichten f\u00fcr Kunden zu verbessern. Zu den g\u00e4ngigsten Messaging-Bots geh\u00f6ren Slack oder Facebook Messenger. Konversationelle KI stellt daher die Grenze dessen dar, wie KI die menschliche Sprache und Konversation imitieren kann. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Verbraucherdatengesteuerte Empfehlungsmaschinen sind ein n\u00fctzliches Mittel, um mithilfe von KI-Algorithmen Muster in Daten zu erkennen und so Cross-Selling-Strategien zu verbessern. Indem sie auf Daten zur\u00fcckgreifen, die das Verhalten eines Verbrauchers und seine Interaktion mit Produkten widerspiegeln, k\u00f6nnen diese Algorithmen gezielte Produktempfehlungen aussprechen, um das Gesamterlebnis des Kunden zu verbessern und so die Loyalit\u00e4t und Wiederholungsgesch\u00e4fte zu f\u00f6rdern. Ein Beispiel f\u00fcr ein solches Tool ist Rosetta, ein KI-gest\u00fctztes Tool, das Vorhersagefunktionen des maschinellen Lernens nutzt, um die Kundenbindung zu verbessern. In diesem Beispiel k\u00f6nnen Marken die von Rosetta generierten E-Commerce-Empfehlungen nutzen, um die Bed\u00fcrfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen und die Kundenbindung zu verbessern. Schlie\u00dflich ist ein g\u00e4ngiges Beispiel f\u00fcr verbraucherorientierte Empfehlungsmaschinen eds und verbessern die Kundenbindung. Ein g\u00e4ngiges Beispiel f\u00fcr verbraucherorientierte Empfehlungsmaschinen ist schlie\u00dflich die datengest\u00fctzte pr\u00e4diktive Analysefunktion von Amazon<\/a>. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens, um Kunden an der Kasse relevante Produktempfehlungen zu geben, zielen Amazons Cross-Selling-Ans\u00e4tze auf Kunden zu einem Zeitpunkt ab, an dem sie am ehesten einen weiteren Kauf in Betracht ziehen w\u00fcrden. \u00c4hnlich verh\u00e4lt es sich mit den Empfehlungsmaschinen von Amazon, die sich an fr\u00fchere Eink\u00e4ufe der Kunden erinnern und so die Qualit\u00e4t der Vorhersage f\u00fcr zuk\u00fcnftige Kaufempfehlungen verbessern. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n 1. St\u00f6rungen des derzeitigen Arbeitsmarktes<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Der Bereich der KI, den die Kritiker der KI in den Debatten \u00fcber die Nachteile der Algorithmen des maschinellen Lernens erw\u00e4hnen, ist die St\u00f6rung des derzeitigen Arbeitsmarktes. Das maschinelle Lernen hat bereits ein neues Paradigma f\u00fcr die Arbeit geschaffen, das unvorhergesehene Vorteile durch die Automatisierung mit sich bringt. Auch wenn es Bedenken hinsichtlich der Automatisierung gibt, schafft diese St\u00f6rung neue Besch\u00e4ftigungsm\u00f6glichkeiten. Ein Beispiel daf\u00fcr ist die Automobilindustrie, wo viele Hersteller wie General Motors<\/a> auf die Produktion von Elektrofahrzeugen umsteigen, um umweltfreundlichere Standards f\u00fcr Nachhaltigkeitsziele zu erf\u00fcllen. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Da Fahrzeuge von Gas auf Strom umgestellt werden, gibt es reichlich Gelegenheit f\u00fcr KI, den \u00dcbergang zu einem neuen Paradigma zu unterst\u00fctzen. In \u00e4hnlicher Weise wird die KI auch in anderen Bereichen einen Bedarf an Arbeitspl\u00e4tzen schaffen, z. B. an menschlichen H\u00e4nden, die das Management komplexer KI-Systeme unterst\u00fctzen. Dar\u00fcber hinaus wird die KI die Schaffung neuer Arbeitspl\u00e4tze pr\u00e4gen, die sich mit neuen technischen Problemen in den von ihr betroffenen Branchen befassen. Der Kundendienst ist ein Beispiel f\u00fcr eine Branche, in der KI das maschinelle Lernen nutzen wird, um die Art und Weise zu ver\u00e4ndern, wie Unternehmen die Bed\u00fcrfnisse ihrer Kunden bedienen, von der Produktwerbung bis hin zur Kundenbindung und -loyalit\u00e4t. In diesem Bereich besteht f\u00fcr Unternehmen die M\u00f6glichkeit, die F\u00e4higkeiten der KI zu nutzen, um Produktmarketingkampagnen zu automatisieren und Datenvorhersagen zu nutzen, um ein besseres Produkterlebnis zu schaffen. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Insgesamt wird die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung bei der Integration von KI in die Arbeitswelt darin bestehen, den \u00dcbergang der Menschen in neue Rollen zu unterst\u00fctzen, die aufgrund der Auswirkungen von KI auf die Nachfrage in der Industrie gefragt sind. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n 2. Datensicherheit<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Datensicherheit ist ein weiterer Aspekt des maschinellen Lernens, bei dem die Unterbrechung des derzeitigen Paradigmas der digitalen Interaktion zu \u00c4nderungen in der j\u00fcngsten Politik gef\u00fchrt hat. Ein Beispiel f\u00fcr eine daraus resultierende \u00c4nderung der Politik ist die 2016 verabschiedete Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR) zum Schutz personenbezogener Daten in der Europ\u00e4ischen Union und im Europ\u00e4ischen Wirtschaftsraum<\/a>. Au\u00dferdem haben die Beh\u00f6rden im US-Bundesstaat Kalifornien ein verbraucherspezifisches Datenschutzgesetz eingef\u00fchrt, den California Consumer Privacy Act (CCPA). Der CCPA<\/a> verlangt, dass Unternehmen die Verbraucher \u00fcber die Erhebung ihrer personenbezogenen Daten (PII) informieren. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Trotz der Nachteile der Anpassung an ein neues Paradigma, bei dem die Auswirkungen von Algorithmen des maschinellen Lernens auf den Datenschutz und den Schutz der Privatsph\u00e4re komplexe Herausforderungen darstellen, hat das Aufkommen von KI und maschinellem Lernen in diesem Bereich auch Vorteile. So f\u00fcgt KI den bestehenden Modellen der Datensicherheit zwar eine zus\u00e4tzliche Ebene der Komplexit\u00e4t und Anf\u00e4lligkeit hinzu, doch es gibt auch mehrere M\u00f6glichkeiten, KI-Algorithmen und Vorhersagemodelle zur L\u00f6sung von Cybersicherheitsproblemen einzusetzen. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Wenn sie geschickt eingesetzt werden, k\u00f6nnen Algorithmen des maschinellen Lernens die gleichen Herausforderungen l\u00f6sen, die sie f\u00fcr die Sicherheit darstellen. W\u00e4hrend Cyberkriminelle ChatGBT f\u00fcr ihre eigenen Zwecke manipulieren und interne Gesch\u00e4ftssysteme st\u00f6ren k\u00f6nnten, k\u00f6nnen KI-Entwickler, Unternehmen und politische Entscheidungstr\u00e4ger zusammenarbeiten, um eine Generation neuer Cybersicherheitsexperten auszubilden, die die globale Cybersicherheitsinfrastruktur verbessern. Auf diese Weise kann ein neuer Sektor von Aufgaben innerhalb des Cybersecurity-Sektors entstehen und ein attraktiver Karriereweg f\u00fcr Probleml\u00f6ser werden, da weltweit sch\u00e4tzungsweise 4 Millionen Cybersecurity-Fachleute fehlen. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Einem Artikel des Weltwirtschaftsforums<\/a> aus dem Jahr 2023 zufolge besteht auf dem afrikanischen Kontinent der gr\u00f6\u00dfte Bedarf an Schulungen zur Verhinderung von Bedrohungen durch KI-bezogene Cyberkriminalit\u00e4t. Diese Statistik ist wichtig, weil sie die Bedeutung der Cybersicherheit als globales Thema widerspiegelt, das in einer hypervernetzten Welt strukturelle Auswirkungen auf die lokale und internationale Wirtschaft hat. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n 3. Voreingenommenheit, Diskriminierung und ethische Grauzonen<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Voreingenommenheit, Diskriminierung und ethische Grauzonen sind ein drittes Problem im Zusammenhang mit der weit verbreiteten Verwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens in der heutigen Welt. Das Hauptproblem bei der Diskriminierung durch maschinelles Lernen besteht darin, dass Modelle des maschinellen Lernens Vorurteile aus menschlichem Einfluss \u00fcbernehmen und diese in wichtigen Bereichen der Gesellschaft verst\u00e4rken k\u00f6nnen [1]<\/a>. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n
\u00dcberwachte Lernmethoden verwenden markierte Datens\u00e4tze, d.h. Rohdaten, denen Etiketten zugewiesen werden, um den Kontext zu liefern, um Algorithmen zur Klassifizierung von Daten oder zur Vorhersage von Ergebnissen zu trainieren. Das \u00fcberwachte Lernmodell erh\u00e4lt Eingabedaten und passt seine Gewichte entsprechend an, um die Daten zu verarbeiten. In diesem Teil des Prozesses ist der Anpassungsschritt von entscheidender Bedeutung, damit sich das Modell an die Daten anpassen kann, ohne sich zu eng oder zu weit auf die Daten zu beziehen und die F\u00e4higkeit zu verlieren, Ergebnisse genau vorherzusagen. Tools wie die Spam-Klassifizierung in einem E-Mail-Posteingang sind ein Beispiel f\u00fcr \u00fcberwachtes Lernen. Zu den \u00fcberwachten Lernmethoden k\u00f6nnen auch neuronale Netzwerke geh\u00f6ren. Im Fall von focalx verbessert sich die Genauigkeit unserer KI-Software f\u00fcr die Fahrzeugerkennung, je mehr Fahrzeugdaten in das System eingegeben werden, so dass die Algorithmen ihre Erkennungsf\u00e4higkeiten exponentiell verbessern k\u00f6nnen. <\/p>\n
Un\u00fcberwachte Lernmethoden \u00e4hneln den \u00fcberwachten Lernmethoden in der grundlegenden Art und Weise, wie sie Algorithmen f\u00fcr die Arbeit mit Datens\u00e4tzen trainieren. Der Unterschied beim un\u00fcberwachten Lernen besteht darin, dass die Daten, mit denen sie arbeiten, nicht beschriftet sind und Datens\u00e4tze bilden, die auch als Cluster bezeichnet werden. Beim un\u00fcberwachten Lernen decken Algorithmen verborgene Muster oder Cluster von Daten auf und machen \u00c4hnlichkeiten und Unterschiede in den Informationen sichtbar. Als Werkzeug eignet sich das un\u00fcberwachte Lernen gut f\u00fcr die explorative Datenanalyse (EDA), eine n\u00fctzliche Forschungsmethode zum Testen von Hypothesen und zum Aufsp\u00fcren von Anomalien. Hier sind die Hauptkomponentenanalyse (PCA) und die Singul\u00e4rwertzerlegung (SVD) g\u00e4ngige EDA-Techniken. Im Marketingkontext kann un\u00fcberwachtes Lernen Informationen f\u00fcr Cross-Selling-Strategien liefern und eine Kundensegmentierung erm\u00f6glichen. Wie \u00fcberwachte Lernmethoden k\u00f6nnen auch un\u00fcberwachte Lernmethoden Algorithmen wie neuronale Netze sowie dom\u00e4nenspezifische Methoden wie probabilistische Clustering-Algorithmen umfassen. <\/p>\n
Semi-\u00fcberwachte Lernmethoden sind eine Mischung aus \u00fcberwachten und un\u00fcberwachten Lernmethoden. Semi-\u00fcberwachte Lernalgorithmen trainieren kleinere beschriftete Datens\u00e4tze f\u00fcr eine direkte Klassifizierung, w\u00e4hrend sie aus einem gr\u00f6\u00dferen, nicht beschrifteten Datensatz extrahieren. In dieser Hinsicht k\u00f6nnen semi-supervised Lernmethoden die Verzerrungen bei den Kennzeichnungen ausgleichen, die bei \u00fcberwachten Lernmethoden auftreten k\u00f6nnen, w\u00e4hrend sie im Gegensatz zu un\u00fcberwachten Lernmethoden auch den h\u00f6heren Grad an Genauigkeit bei der Verwendung der klaren Zielergebnisse von \u00fcberwachten Lernmethoden priorisieren. Ein weiterer Vorteil der halb\u00fcberwachten Lernmethoden ist die Anpassung an Kontexte, in denen nicht gen\u00fcgend gelabelte Daten vorhanden sind, um \u00fcberwachte Lernalgorithmen zu trainieren. Als L\u00f6sung zur Einsparung von Ressourcen, wenn die Beschriftung von Daten kostspielig wird, k\u00f6nnen semi-supervised Lernmethoden die Einbettung von KI in kleineren Unternehmen und Organisationen erm\u00f6glichen. <\/p>\n
Reinforcement-Learning-Methoden sind eng mit den \u00fcberwachten Lernmethoden verbunden, mit dem Unterschied, dass bei Reinforcement-Learning-Methoden die Algorithmen nicht anhand von Beispieldaten trainiert werden. Stattdessen lernen Reinforcement-Learning-Modelle durch Versuch und Irrtum und generieren die beste L\u00f6sung f\u00fcr ein bestimmtes Problem, nachdem sie auf dem Weg dorthin auf verschiedene Unstimmigkeiten gesto\u00dfen sind. Ein aktuelles Beispiel f\u00fcr Reinforcement Learning ist die Fortbewegung von Robotern. Hier folgen humanoide Roboter den Eingaben des Reinforcement Learning und navigieren erfolgreich durch Innen- und Au\u00dfenbereiche. <\/p>\nG\u00e4ngige Anwendungen von Machine Learning im t\u00e4glichen Leben<\/h2>\n
1. Technologien zur Spracherkennung<\/h3>\n
2. Online-Chatbots und virtuelle Agenten<\/h3>\n
3. Verbraucherdatengesteuerte Empfehlungsmaschinen <\/h3>\n
Vor- und Nachteile des maschinellen Lernens: neue M\u00f6glichkeiten und unvorhergesehene Auswirkungen<\/h2>\n