Es gibt kaum eine Digital-Veranstaltung, auf der das Wort „Machine Learning“ nicht fällt – fast genauso verhält es sich mit der Blockchain, Krypto-Währungen oder selbstfahrenden Autos. Aber eines haben all diese Themen gemein: Nur wenige Menschen verstehen wirklich, was sich hinter den Buzzwörtern verbirgt. Das ist auch kein Wunder, schließlich sind das technisch höchst anspruchsvolle Themen, an denen schon seit Jahrzehnten geforscht und entwickelt wird.

Es hört doch jeder nur, was er versteht.

Johann Wolfgang von Goethe

Dieser Artikel soll die Machine Learning Grundlagen einfach erklären und so einen Einstieg in die komplexe Materie erlauben. Für Fortgeschrittene oder gar Experten ist der Artikel also nicht geeignet – dafür aber für Manager/innen, Gründer/innen und Fachfremde, die noch nicht viel über Machine Learning gelesen haben. Waschechte Machine-Learning-Anfänger, also.

Igemy DIY Miniaturhaus LED Hauspuzzle Verzieren Kreatives Pädagogisches Spielzeug (B),

Intelligente Maschinen sind kaum mehr aus unserem Alltag wegzudenken. Allerdings sind mit „Maschinen“ in dem Kontext von Machine Learning nicht klassische Maschinen gemeint, wie sie z.B. in einer Produktionshalle stehen. Es geht vielmehr um Computer- und Rechensysteme, also die „Software“ im Hintergrund der physischen Maschinen.

Hi-Tec Servo D946TW Full Metal Case,

Bisher musste man Computerprogrammen immer mit Regeln vorgeben, was sie machen sollen: Wenn X, dann Y. Computer konnten nur bestimmte Daten verarbeiten (Stichwort „0“ und „1“), Bilder und Videos z.B. konnten sie nur „speichern“, aber nicht „verstehen“. Mit Machine Learning (ML) ändert sich das: Mit bestimmten „Machine Learning Algorithmen“ können Computer selbständig lernen. Das heißt, man muss keine Regeln in der Programmierung vorgeben, sondern das Systeme kann sich selbst Regeln und Dinge beibringen. Das klingt erstmal überwältigend, ist aber im Endeffekt gar nicht so kompliziert.

Kotobukiya Super Robot Wars CC: Original Generations: Garirunagan Plastic Model Kit by Kotobukiya,

Nehmen wir an, es gibt einen Datensatz von 100 Bildern: Auf 50 Bildern sind Äpfel, auf 50 Bildern sind Birnen. Wir möchten ein Programm schreiben, das die Bilder entsprechend als „Apfel“ oder als „Birne“ einordnet. Dieses Vorgehen ist eine klassische Aufgabe für Machine Learning: Es geht um die Klassifikation, also Einordnung, von Daten. Mit einem Machine Learning Algorithmus kann man nun versuchen, diese Klassifikation vorzunehmen.

KOPLOW DICE GAMES KOP11704 POSITIVE NEGATIVE DICE KOPLOW by Koplow Games 9ecf46

Wir möchten also ein Modell erstellen, das Äpfel und Birnen auf Bildern erkennen kann.

Ein Modell ist immer gleich aufgebaut: Es gibt (1) Input-Daten (also unsere Bilder), die werden von unserem (2) Modell bzw. Algorithmus analysiert und dann wird (3) „prognostiziert“, ob es sich um Äpfel oder Birnen handelt. Wie im echten Leben aber ist noch kein Meister vom Himmel gefallen: Es bedarf Kotobukiya Bakemonogatari: Hitagi senjogahara ani-statue,!

Um also der Maschine beizubringen, was ein Apfel und was eine Birne ist, bereiten wir unsere Daten zunächst auf: Die Merkmale jedes Bilds werden erfasst, ebenso wie die Klassifikation „Apfel“ oder „Birne“. Im Anschluss teilen wir unsere Datensätze in (1) Trainingsdaten und (2) Test-Daten ein. Die Trainingsdaten werden wir verwenden, um unsere Maschine zu „trainieren“ – mit den Test-Daten überprüfen wir am Ende des Trainings, ob die Maschine auch Bilder, die sie zuvor nie gesehen hat, korrekt einsortieren kann.

Wir trainieren unser Machine Learning Modell

Beim Training durchlaufen wir mehrere Durchgänge: Zu Beginn geben wir alle Trainingsdaten an die Maschine, also unser System, und es entscheidet quasi per Zufall, ob ein Apfel oder eine Birne auf dem Bild ist. Im Anschluss überprüft das Modell, wie häufig es sich richtig entschieden hat und schaut sich die „Merkmale“ dieser Daten an: Wenn die Form eher rund ist, ist es wahrscheinlich ein Apfel. Wenn die Farbe rot ist, ist es häufiger ein Apfel. Wenn die Farbe eher bräunlich ist, ist es vermutlich eher eine Birne. All diese „Merkmale“ nennt man im Machine Learning „Features“. Und die Einordnung (Apfel/Birne) bezeichnet man als „Labels“.

Nach jedem Trainingsdurchlauf justiert das Modell seine Entscheidungskriterien und so wird quasi durch „Trial und Error“ ein immer genaueres Modell erstellt. Mit der Zeit, also erst durch eine Vielzahl an Trainingsdurchläufen, kann das Modell besser zwischen den „Labels“ unterscheiden und hat so „gelernt“, Äpfel von Birnen zu unterscheiden.

  • KOPLOW GAMES KOP11704 NEGATIVE DICE
Weitere Produktdetails

Wir testen unser Modell

Nachdem wir mit dem Ergebnis zufrieden sind und das System bspw. 99% der Bilder korrekt einsortiert, kommen unsere Test-Daten zum Einsatz: Hier zeigt sich, ob das Modell das bisher gelernte auch auf neue, bisher unbekannte Daten (Bilder) übertragen kann. Am Ende des Test-Durchlaufs kann man das Modell erneut überarbeiten, falls sich z.B. Fehler eingeschlichen haben.

Wir setzen das Machine Learning Modell in der Praxis ein

Basierend auf dem Training und dem Test haben wir also nun einem Computer-Programm beigebracht, Äpfel und Birnen auf Bildern zu erkennen. Nun geht es darum, dieses Modell in der „echten Welt“ einzusetzen und neue, bisher unbekannte Bilder einzuordnen.

Flanellhemden graphit Faber ecolapiz Janus 2160 bicolor Präsentationsständer 120,

Bei unserem Beispiel sieht man, dass Machine Learning nur funktioniert, wenn man bereits aufbereitete Datensätze hat: Ähnlich wie mit einem Kind bringt es natürlich nichts, einem Programm tausende Bilder zu zeigen, ohne zu wissen, was darauf ist – woher soll das Programm oder das Kind denn wissen, was es sich anschaut? Die Datenaufbereitung ist also ein essenzieller Bestandteil des Machine Learnings. Je mehr Daten als Grundlage für das Training benutzt werden können (und je besser diese Daten sind), desto besser kann das Machine-Learning-Modell im Nachgang seine Vorhersage treffen. Wenn wir also wissen möchten, ob der Wert einer Aktie eher steigen oder eher sinken wird, brauchen wir erstmal einen Datensatz, der sinnvolle Aussagen dazu trifft. So ist es vermutlich irrelevant, ob das Wetter an einem Tag gut oder schlecht war – aber wohl eher relevant, ob an einem Tag über das Unternehmen in der Zeitung positiv oder negativ berichtet wurde. Die Datenqualität und Menge ist entscheidend.

John Deere Limited Edition "Then and Now" Gold Traktor,

Computersysteme haben gegenüber Menschen den Vorteil, dass sie große Datensätze schnell und parallel bearbeiten können. Ein Mensch kann immer nur eine begrenzte Anzahl an „Rechenoperationen“ durchführen. Machine Learning ist daher natürlich ein sehr spannendes Thema: Große Datenmengen können innerhalb kürzester Zeit analysiert werden und das System kann daraus bestimmte Maßnahmen ableiten. So können Systeme meist besser entscheiden, ob ein Gebot auf eine Aktie abgegeben werden soll – oder eben entscheiden, ob ein Apfel oder eine Birne auf einem Bild zu sehen ist.

Drohne mit Kamera Live-Video Quadcopter 720P HD WiFi-Kamera Mobile APP-Steuerung Faltbarer Höhen-Hold-Modus Rot,

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit eines Computersystems, intelligentes menschliches Verhalten nachzuahmen. Das können zum einen Systeme sein, die ein bestimmtes Anwendungsgebiet abdecken (z.B. eine KI, die Schach spielt). Diese anwendungsspezifischen Systeme nennt man auch „schwache“ oder „angewandte“ KI. Aus Science-Fiction-Filmen bekannt sind aber vor allem KIs, die allumfänglich intelligent sind, also alle Aufgaben erledigen, die auch Menschen erledigen können. Solche Systeme würde man als „starke“ oder „allgemeine“ KI bezeichnen – aber von dieser Form der künstlichen Intelligenz sind wir noch weit entfernt.

KILLER KLOWNS FROM OUTER SPACE TINY DELUXE 18CM ACTIONFIGUR,

Machine Learning bezeichnet eben den Teil der KI, der sich um die Verarbeitung und das Verstehen von Daten kümmert. Anwendungsgebiete sind also beispielsweise das Verstehen von Sprache (auch Natural Language Understanding gennant) oder die Klassifikation von Daten (wie in unserm Apfel-Birnen-Beispiel). Es gibt hierbei wiederum unterschiedliche Ansätze und Systeme, wie Machine Learning umgesetzt werden kann. So können Entscheidungen und Vorhersagen mit „einfacheren“ Entscheidungsbäumen (Decision Trees) oder über hochkomplexe neuronale Netze (Deep Learning) getroffen werden.

Hochqualitative Universelle Ausziehbare LCD Wandhalterung Wandhalter Plasma LCD 32"-63" schwenkbarer Wandhalter schwenkbar und neigbar in Farbe schwarz,

In vielen Bereichen unseres Alltags sind wir mit Machine Learning indirekt im Kontakt: So verarbeiten zum Beispiel Dienste wie Amazon Alexa oder Apple Siri unsere Sprach-Anfragen mithilfe von Machine Learning zu Text. Dieser Text wird dann erneut verarbeitet, um ihn für Maschinen verständlich zu machen. In Computer-Systemen kommt Machine Learning immer da zum Einsatz, wo viele Daten verarbeitet werden müssen und dann Entscheidungen darauf basierend getroffen werden müssen. Aber auch in der Medizin kann mit Machine Learning z.B. auf Bildern erkannt werden, ob bestimmte Krankheits-Symptome erkennbar sind und selbständig Diagnosen erstellen. Erste Studien in diesem Bereich haben Systeme entwickelt und trainiert, die über 50% der Krebsarten bereits ein Jahr vor ihrer ersten Diagnose durch menschliche Ärzte erkennen konnten.

Jigsaw Puzzle - Salt Lake City 500 Pc By Dowdle Folk Art by Dowdle Folk Art,

Es klingt fast wie ein Traum, dass uns intelligente Computer im Arbeitsalltag assistieren: Nie wieder selbst Termine ausmachen müssen. Lange Texte werden automatisch zusammengefasst. Die Kunden, bei denen ein Abschluss am Wahrscheinlichsten ist, werden vollautomatisiert angeschrieben.

Footprintse Flysky FS-NV14 2.4G 14CH Nirvana Sender für RC FPV Racing Drone -Farbe: Schwarz,FTOPS Mini-Drohne mit Kamera, FPV-RC-Quadcopter-HD-Live-Video mit HD-WLAN-Kamera, Höhenstand, Headless-Modus, One Key Return, One Key-Start/Landing und 3D-Flips,Etrangers Di Costa Rica Stifteetui Textil Olive Sewing Txt-A-05,Formulaone Innovative 3-Zoll-Buch-Magnetschwebebahn, die Anti-Schwerkraft-Kugel-Weltkarte-magnetische drehende Kugel-Verfärbung - Blau schwimmt,Demeyere 234548 Bücherregal Ted und Lily für Kinderzimmer 60 x 100 x 30 cm, beige / chocolate,ERKEJI Drohne Mini Klapp-Drohne Schwerkraft Induktion Fernbedienung Mini Vier-Achs Lfz pneumatische Feste Höhe Spielzeug Flugzeug 360p A Erial Foto Echtzeitübertragung WiFi FPV,DUANG Faux Fleece Schaffell Teppich Teppiche Weich Und Seidig Haar 5-6cm Rutschfeste Matten Doppelte Größe Für Stuhl Bett Sofa Boden Zottelig Waschbar,Grau-80×220cm/31.5"×86.6",Guru 3000 Small piece of ultimate puzzle four God Figure 21-101 (japan import),High Command Rapid Engagement by Privateer Press,Für JJR/C JJRC H55 Professionelle RC Drone Quadcopter Ersatzteile WIFI GPS Hubschrauber RC Drone Mit 720 P KameraDie Müllerchen Räuchermännchen Geschäftsmann Erzgebirge,Catch a Wave, Double Circle, 800 pcH101724 - HPI Flux PRO 4.0T Wettbewerbs Brushless MotorKotobukiya Geschaeft begrenzte leuchtenden Herzen Lorna - Erwachen Version - Massstab 1/8 gemalt Figur,Kartenkaufrausch 16 lustige DIN A5 Schulhefte, Rechenhefte mit großer, fleißiger Biene, gelb Lineatur 10 (Kariertes Heft),Globus Bronze HD 720 ° Universal Student Wohnzimmer Studie Dekoration 32 cm Retro Bronze Handwerk Stand Ball Durchmesser 22,8 cm,Eysa Giovanna Sofa Überwurf 2 Sitzer Fb. 01-ecru,DSstyles XK K124 RC Drohne BNF ohne Sender 6CH Brushless Motor 3D Hubschraubersystem kompatibel mit FUTABA S-FHSS RtfHochqualitativer schwer entflammbarer Verdunkelungsvorhang nach Maß (M1 und B1 Zertifikat), Kräuselband, Schlaufen, Thermovorhang, Vorhang nach Maß, Gardinen nach Maß, Light Grau (210cm (H) x 145cm (B)),Jenimage JI-ME120TK Tischhalterung für Monitor wei ßDark Horse Comics figdar030 – Game Of Thrones – Figur – Stannis Baratheon,KWWA Schmiedeeisen Yangtze River 750 Der Retro- Hauptdekoration Dreiradige Motorradmilitärmodelldekoration,Grün,Erduo 4 Achsen S70W Full HD 1080 P 90 Grad Weitwinkel Dual GPS-2,4 GHz WiFi / FPV Drone Quad Copter RC Hubschrauber Flugzeuge - schwarz,Karosserie SENTON 6S BLX, rot (b,Etbotu Luftfahrzeuge Drohnen GW198 Professionelle 5G WIFI GPS Brushless Quadrocopter mit HD Kamera RC Drone Geschenk Spielzeug,Hasbro – Spiel-Abfangen Objekte, Design Winnie the Pooh [Import Italien],Bunte Wanduhr AMS. design Funkuhr Deko Wanduhr Große Zahlen Rund Hängeuhr Neu,Jago Holzstapelhalter 4er Set Holzstapelhilfen Brennholz Stapelhilfe Kaminholzregal feuerfest,Hot Wheels 2016 Then and Now 2017 and 1990 Acura NSX Set in Blau by Matell,Herren Umhängetasche Herren Wind College Taschen Europa Und Den Vereinigten Staaten Leder Herren Casual Retro Tasche,A1,

Mit unserem digitalen Assistenten Neo machen wir, die Neohelden, Machine Learning sofort für Unternehmen nutzbar: Mit unserem System, das auf den unternehmenseigenen Servern laufen kann und somit keine Daten an Externe weitergibt, können wir verschiedene Anwendungsfälle und Prozesse voll- oder teilautomatisieren und Bestandssysteme miteinander verbinden, um Mitarbeiter zu entlasten. Interessiert? Bei einer unverbindlichen Demo können wir über konkrete Anwendungsfälle sprechen!

Loberon Gardinenstange Amillis, Eisen, H ca. 224 cm, beige,

Gugutogo Drohne Mit Kamera SG900 Faltbarer Quadcopter 720P Drohne WiFi Drohnen GPS Optischer Fluss Positionierung (3,7 V 1100 mAh Batterie),