Verstehen des Umfangs des maschinellen Lernens und seiner Anwendungen

Self-driving cars, automated surveillance systems und persönliche Bots. Der Umfang der maschinelles Lernen ist immens und wächst jeden Tag. Maschinelles Lernen has become a huge part of our life and yet many people don’t understand how machine learning works. Sometimes, even tech-savvy individuals seem to be baffled by the concept of machine learning. While machine learning may seem daunting at the beginning, it is something of value to understand. Apart from the tech sector, scientific researchers have stated that understanding machine learning can improve our motor skills because it influences us to develop a systematic way of thinking.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Was ist maschinelles Lernen?

Zu Beginn ist es wichtig zu verstehen, was maschinelles Lernen ist. Tom Mitchell (C.S.-Professor an der C.M.U.) kategorisiert maschinelles Lernen als ein Computerprogramm, von dem man sagt, dass es aus Erfahrung "E" in Bezug auf eine Klasse von Aufgaben "T" und ein Leistungsmaß "P" lernt, wenn sich seine Leistung bei Aufgaben in "T", gemessen an "P", mit der Erfahrung "E" verbessert. Mit einfachen Worten: Das Wesen des maschinellen Lernens ist wenn ein Computerprogramm die Ausführung einer bestimmten Aufgabe im Vergleich zu seinen früheren Leistungen verbessern kann. Wenn ein Computerprogramm in der Lage ist, sich jedes Mal, wenn es ein Spiel spielt, zu verbessern, dann nutzt es maschinelles Lernen, um seine Leistung zu verbessern.

Hier stellt sich die kritische Frage, wie ein Computerprogramm von selbst lernen kann. Zum Beispiel verhalten sich die meisten Programme so, wie es ihnen aufgetragen wird. Für die große Mehrheit der Computerprogramme gibt es Richtlinien und Beschränkungen, was ein Programm tun kann und was nicht. Daher erscheint es zunächst seltsam, dass ein Programm aus Erfahrungen lernen und sich nach jeder Aufgabe verbessern kann. Doch genau das ist der Zweck und die Besonderheit des maschinellen Lernens. Maschinelles Lernen gibt Computerprogrammen die Fähigkeit zu lernen und sich zu verbessern. Die beiden wichtigsten Arten, auf die Computerprogramme maschinelles Lernen anwenden, sind das überwachte Lernen und das verstärkte Lernen.

Überwachtes Lernen vs. Verstärktes Lernen

Überwachtes Lernen bedeutet, dass eine Maschine anhand vorhandener Daten für eine bestimmte Aufgabe trainiert wird. Maschinen werden mit Unmengen von Daten gefüttert und der Algorithmus nutzt die zuvor analysierten Daten, um zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Wenn eine Maschine zum Beispiel mit Tonnen von Daten über die Immobilienbranche gefüttert wird, wird sie bald lernen, den Wohnungsmarkt auf der Grundlage von Faktoren wie der Wirtschaft, dem Aktienmarkt, dem Steuersatz und dem Bevölkerungswachstum zu verstehen.

On the other hand, reinforced learning follows a different approach to machine learning. Reinforced learning feeds the machine random or sporadic data. After going through massive amounts of data, the machine is able to make patterns and judgements from which it can learn. Then these patterns are evaluated and corrected allowing for the machine to get a better understanding of the task at hand. For example, toddlers learn a language by listening to others around them. After hearing random words and phrases continuously, they start to craft a pattern that makes sense to them. This allows them to learn a language fairly quick and interact with others. The same concept is being applied to natural language processing Systeme.

Umfang des maschinellen Lernens und einige Anwendungen

-Vorhersage von Sicherheitsverletzungen, Auffinden von Malware und anderen Anomalien in Daten
-Personalisierte Empfehlungen (z. B. Netflix, Amazon)
-Verbesserung der Online-Suchergebnisse auf der Grundlage von Präferenzen
-Natural language processing
-Intelligente Autos und intelligente Häuser (IoT)
-Wearable-Technologie, especially in Gesundheitswesen

Neueste Forschung zum maschinellen Lernen

Die aktuellen Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens konzentrieren sich in erster Linie auf die Modernisierung neuronaler Netze. Die Forscher glauben, dass es durch die Straffung neuronaler Netze möglich wäre, dass Maschinen menschliche Lernprozesse nachahmen. Diese neuen Lernsysteme können extrem leistungsfähige Werkzeuge sein und haben die Fähigkeit, jede Branche dramatisch zu verändern. Auf dem Gebiet des maschinellen Lernens werden jeden Tag neue Durchbrüche erzielt, und es hat das Potenzial, unsere Zukunft vollständig zu revolutionieren.

Angesichts des rasant wachsenden Umfangs des maschinellen Lernens müssen Unternehmen und Forscher häufig Folgendes zu Rate ziehen Experten für maschinelles Lernen um Hilfe bei der Erstellung von Algorithmen und der Entwicklung effektiver KI/ML-Lösungen zu erhalten. Wird das maschinelle Lernen jede Branche erobern, und werden humanoide Bots und intelligente Autos in den Haushalten alltäglich werden? Wir werden abwarten und beobachten müssen.