Was ist Machine Learning?

Machine Learning (maschinelles Lernen) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen, Muster erkennen und Vorhersagen treffen – ohne dafür explizit programmiert zu werden. Algorithmen analysieren vorhandene Datensätze, passen sich kontinuierlich an und verbessern ihre Ergebnisse mit wachsender Datenmenge. In Unternehmen wird maschinelles Lernen eingesetzt, um Prozesse zu automatisieren, Trends vorherzusagen und Entscheidungen datenbasiert abzusichern.

1. Definition
2. Funktionsweise
3. Arten
4. Vorteile
5. KI vs. Machine Learning vs. Deep Learning
6. Machine Learning und Bissantz
7. FAQ
8. Zusammenfassung
9. Weiterführende Begriffe

Unter Machine Learning (maschinelles Lernen) versteht man ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI). Machine Learning ist darauf spezialisiert, Computer durch den Einsatz von Daten und Algorithmen in die Lage zu versetzen, eigenständig aus Erfahrungen zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern. Anstatt explizit für bestimmte Aufgaben programmiert zu werden, erkennen diese Systeme Muster, treffen Vorhersagen und optimieren eigenständig ihre Leistung mit zunehmender Datenmenge.

Machine-Learning-Technologien finden in zahlreichen Bereichen Anwendung, von personalisierten Empfehlungen im E-Commerce bis hin zu automatisierten Prozessen in der Industrie, und entwickelt sich stetig weiter, um immer präzisere und effizientere Ergebnisse zu liefern.

Der Machine-Learning-Prozess erfordert die Auswahl eines solchen passenden Lernmodells, abhängig von der Art der Daten und den angestrebten Ergebnissen. Das Herzstück sind die Algorithmen, die aus vorhandenen Daten lernen, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Diese Algorithmen können einzeln oder in Kombination verwendet werden. Doch wie werden diese Algorithmen im Machine-Learning-Prozess eingesetzt?

Da die Funktionsweise von Machine Learning auf der Nachahmung natürlicher menschlicher kognitiver Funktionen basiert, müssen Maschinen trainiert werden, um ein eigenes Modell zu entwickeln. Dieses Modell analysiert Daten und ermöglicht es der Maschine, selbstständig zu lernen und sich zu verbessern.

Machine-Learning-Modelle haben drei wesentliche Funktionen:

1. Beschreiben, was passiert ist, indem sie vergangene Daten analysieren.

2. Vorhersagen, was in der Zukunft passieren wird, basierend auf erkannten Mustern.

3. Vorschläge machen, welche Maßnahmen als nächstes ergriffen werden sollten, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Der Machine-Learning-Prozess beginnt mit der Datenerfassung, gefolgt von der Datenvorverarbeitung zur Bereinigung und Vorbereitung der Daten. Danach wird ein Lernmodell ausgewählt und im Modelltraining trainiert, um Muster zu erkennen. In der Modellbewertung wird das Modell getestet und optimiert. Nach der Modellbereitstellung wird es in einer realen Umgebung auf neue Daten angewendet, kontinuierlich überwacht und bei Bedarf aktualisiert, um die Genauigkeit sicherzustellen.

Die Auswahl der passenden Art des maschinellen Lernens ist wichtig, um die gewünschten Ergebnisse erzielen zu können. Die Lernmodelle lassen sich in drei Hauptkategorien unterteilen:

Beim überwachten Lernen arbeitet der Algorithmus mit gekennzeichneten Datensätzen. Der Algorithmus lernt, indem er Eingabedaten analysiert und Muster erkennt, die ihn zu den richtigen Ausgaben führen. Das Modell passt sich während des Trainings kontinuierlich an, um die Vorhersagegenauigkeit zu optimieren. Diese Methode ist besonders nützlich für Aufgaben, bei denen das Ziel klar definiert ist, wie bei einem Spam-Filter oder der Vorhersage von Kreditrisiken. Bekannte Algorithmen in diesem Bereich sind z.B. die lineare Regression und neuronale Netze.

Unüberwachtes Lernen verwendet Algorithmen, die ohne gekennzeichnete Daten arbeiten. Der Algorithmus analysiert die Eingabedaten und sucht nach verborgenen Mustern oder Strukturen, ohne dass eine konkrete Zielvariable vorgegeben ist. Diese Methode eignet sich hervorragend für explorative Datenanalysen, bei denen es darum geht, neue Erkenntnisse zu gewinnen, wie die Segmentierung von Kundengruppen. Zu den häufig verwendeten Algorithmen gehören das K-Means-Clustering und die Hauptkomponentenanalyse (PCA).

Das halbüberwachte Lernen kombiniert Elemente aus beiden Ansätzen. Hier wird ein kleiner, gekennzeichneter Datensatz verwendet, um das Modell zu trainieren, welches dann auf eine größere Menge unbeschrifteter Daten angewendet wird. Diese Methode ist besonders effektiv, wenn es teuer oder zeitaufwändig ist, große Mengen an Daten manuell zu kennzeichnen, wie oft bei der Bild- oder Spracherkennung. Ein halbüberwachtes Modell kann genauer und effizienter arbeiten.

Der Einsatz von Machine Learning ist besonders sinnvoll, wenn folgende Vorteile angestrebt werden:

Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning sind eng miteinander verknüpfte Begriffe, die jedoch klare Unterschiede aufweisen.

Künstliche Intelligenz ist der übergeordnete Begriff und bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu zählen beispielsweise Problemlösung, Entscheidungsfindung und Sprachverarbeitung. KI verarbeitet große Mengen an Daten durch Algorithmen, um Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und komplexe Aufgaben zu automatisieren.

Machine Learning ist ein spezialisierter Teilbereich der KI und stellt einen bedeutenden Fortschritt dar, da es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen, anstatt strikt auf vordefinierte Regeln angewiesen zu sein. Maschinelles Lernen ermöglicht Systemen, durch Datenanalyse selbstständig zu lernen und sich zu verbessern. Es werden Algorithmen verwendet, die aus großen Datenmengen Muster erkennen und basierend auf diesen Mustern Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können. Je mehr Daten ein Modell verarbeitet, desto besser wird es darin, genaue Ergebnisse zu liefern.

Deep Learning ist eine Unterkategorie des Machine Learnings. Es bezieht sich auf komplexe neuronale Netze mit vielen Schichten (daher „deep“, also „tief“), die speziell für die Verarbeitung sehr großer und unstrukturierter Datenmengen. Deep Learning ist besonders leistungsfähig bei Aufgaben wie der Bild- und Spracherkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und der autonomen Entscheidungsfindung.

Bei Bissantz steht Machine Learning nicht als isolierte Disziplin im Vordergrund, sondern wird dort eingesetzt, wo es einen konkreten Mehrwert für die Unternehmenssteuerung bietet – eingebettet in durchdachte BI-Methoden. In der KI-gestützten BI-Software DeltaMaster kommen ML-Verfahren beispielsweise bei der automatisierten Priorisierung und Bewertung von Kennzahlen zum Einsatz: Die Software erkennt Abweichungen, Muster und Korrelationen automatisch, ohne dass Anwender jede Regel manuell definieren müssen.

Im Unterschied zu vielen Blackbox-Ansätzen bereitet DeltaMaster die Ergebnisse mit nachvollziehbarer Logik auf. Anwender sehen nicht nur eine Prognose, sondern verstehen auch, warum ein Wert oder eine Entwicklung relevant ist. Das stärkt das Vertrauen in die Technik und unterstützt datenbasierte Entscheidungen auf allen Ebenen.

Maschinelles Lernen ergänzt bei Bissantz die klassische Steuerung über KPI, indem es frühzeitig auf Auffälligkeiten hinweist, die in der reinen Datenflut sonst untergehen würden – als ein Baustein einer visuell wie analytisch durchdachten BI-Lösung.

Maschinelles Lernen ermöglicht es Systemen, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen datenbasiert zu unterstützen – ganz ohne feste Programmierregeln. Je nach Datenlage und Zielsetzung kommen überwachte, unüberwachte oder halbüberwachte Verfahren zum Einsatz. Bei Bissantz wird Machine Learning gezielt und transparent in DeltaMaster integriert, um Kennzahlen automatisiert zu bewerten und Unternehmenssteuerung auf ein solides, nachvollziehbares Fundament zu stellen.

Künstliche Intelligenz Deep Learning Data Mining Decision Intelligence Human-in-the-Loop Datenanalyse