Auf einen Blick
- Teilgebiet der KI, das aus Daten statt aus festen Regeln lernt.
- Drei Hauptarten: überwachtes, unüberwachtes und halbüberwachtes Lernen.
- Typische Anwendungen: Prognosen, Mustererkennung, Automatisierung, Anomalieerkennung.
- Grundlage für Deep Learning und viele moderne BI-Funktionen.
- Bei Bissantz Teil von DeltaMaster zur automatisierten Kennzahlenbewertung.
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Machine Learning Definition
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.
„Mit DeltaMaster werden Abweichungen und Muster in unseren Kennzahlen automatisch erkannt. Wir müssen nicht mehr jede Regel manuell pflegen und sehen trotzdem nachvollziehbar, warum ein Wert auffällig ist.“Leitung Controlling
Industrieunternehmen
Wie genau funktioniert Machine Learning?
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.
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Welche Arten von Machine Learning gibt es?
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:
Überwachtes Machine Learning
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 Machine Learning
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).
Halbüberwachtes Machine Learning
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.
Wann ist Machine Learning sinnvoll? – Vorteile von Machine Learning
Der Einsatz von Machine Learning ist besonders sinnvoll, wenn folgende Vorteile angestrebt werden:
Wie hängen KI, Machine Learning und Deep Learning zusammen?
Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning sind eng miteinander verknüpfte Begriffe, die jedoch klare Unterschiede aufweisen.
| Begriff | Definition | Verhältnis zu den anderen Begriffen |
|---|---|---|
| Künstliche Intelligenz | Oberbegriff für Maschinen, die Aufgaben ausführen, die menschliche Intelligenz erfordern (z. B. Problemlösung, Sprachverarbeitung) | Übergeordnetes Konzept |
| Machine Learning | Teilbereich der KI; Systeme lernen aus Daten statt aus festen Regeln | Untergeordnet zu KI, übergeordnet zu Deep Learning |
| Deep Learning | Unterkategorie des maschinellen Lernens; nutzt mehrschichtige neuronale Netze für große, unstrukturierte Datenmengen | Spezialisierter Teilbereich von ML |
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.
Anwendungsbeispiele: Wozu wird Machine Learning im Controlling eingesetzt?
Machine Learning kommt im Controlling in zahlreichen Aufgabenfeldern zum Einsatz, um Prognosen zu verbessern, Muster zu erkennen und Prozesse zu automatisieren. Die folgenden Beispiele zeigen typische Einsatzfelder.
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Bissantz und Machine Learning
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.
| Funktion | Nutzen |
|---|---|
| Automatisierte Kennzahlenbewertung | Kennzahlen werden automatisiert priorisiert und bewertet |
| Muster- und Abweichungserkennung | Abweichungen, Muster und Korrelationen werden automatisch erkannt |
| Nachvollziehbare Ergebnislogik | Anwender verstehen, warum ein Wert relevant ist |
| Ergänzung der KPI-Steuerung | frühzeitiger Hinweis auf Auffälligkeiten in der Datenflut |
„Die automatisierte Bewertung der Kennzahlen weist uns frühzeitig auf Auffälligkeiten hin, die sonst in der Datenflut untergegangen wären. Besonders schätzen wir, dass die Ergebnisse transparent begründet werden.“BI-Verantwortlicher
Lebensmittelproduzent
Häufige Fragen
Was ist Machine Learning einfach erklärt?
Maschinelles Lernen bringt Computern bei, aus Beispielen zu lernen statt strikt vorgegebenen Regeln zu folgen. Ein System erkennt Muster in Daten und nutzt sie, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu unterstützen – ähnlich wie ein Mensch aus Erfahrung lernt.
Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und klassischer Programmierung?
Bei klassischer Programmierung definieren Entwickler feste Regeln, nach denen ein System arbeitet. Maschinelles Lernen dreht dieses Prinzip um: Das System leitet die Regeln selbst aus Daten ab und passt sie mit zunehmender Datenmenge an.
Braucht man für Machine Learning immer große Datenmengen?
Nicht zwingend. Überwachtes und unüberwachtes Lernen profitieren zwar von großen Datenmengen, halbüberwachtes Lernen kommt jedoch mit einem kleineren gekennzeichneten Datensatz aus, ergänzt durch größere Mengen unmarkierter Daten.
Wie nutzt Bissantz Machine Learning in DeltaMaster?
DeltaMaster setzt Machine Learning ein, um Kennzahlen automatisiert zu priorisieren und Abweichungen, Muster und Korrelationen zu erkennen – nachvollziehbar aufbereitet, statt als reine Blackbox-Prognose.
Zusammenfassung
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.
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