Maschinelles Lernen/ Machine Learning

Glossar
Schlüsselwörter	Maschinelles Lernen, maschinelles Lernen, maschinellem Lernen, maschinellen Lernen, Maschinellen Lernens, Machine Learning
Typ	KI-Methode

Machine Learning (ML) ist eine Methode der künstlichen Intelligenz, bei der ein Programm Erfahrung durch wiederholtes Ausführen einer Aufgabe sammelt und seine Leistung basierend auf diesen Wiederholungen evaluiert.

Ziel dieses Verfahren ist es, dass der Algorithmus iterativ seine Leistung erhöht und auf Grundlage dessen, unbekannte Daten korrekt beurteilen kann. Maschinelles Lernen kann auf Basis verschiedener methodischer Ansätze erfolgen.

Um einen Algorithmus trainieren zu können, benötigt man eine große Menge an Daten, die man dem System zur Verfügung stellt und aus denen durch Wiederholung und vorgegebene Mustern gelernt werden kann. Somit wird zwar extern ein Input gegeben, jedoch entwickelt der Algorithmus selbstständig einen Lösungsweg.

Anwendungsbereiche von maschinellem Lernen sind beispielsweise Sprachassistenzsysteme, Mustererkennung und Prozessoptimierung.

Methoden

Es gibt verschiedene Verfahren um maschinelles Lernen zu realisieren.

Supervised Machine Learning - Lernen auf Basis vom Menschen zugewiesenen In- und Output.
Semi-Supervised Machine Learning - Kombination aus überwachtem und unbewachten Lernen.
Unsupervised Machine Learning - Lernen auf Basis von Muster und Strukturen in den Daten.
Reinforcement Learning - Lernen auf Basis von Belohnungen in nutzenbasierten Entscheidungsprozessen in einer sich wandelten Umgebung.
Multi-task Learning - Lernen auf Basis von gemeinsamen Strukturen und Mustern in verschiedenen aber verwandten Daten.
Ensemble Learning - Lernen auf Basis zusammengeführter Vorhersagen verschiedener Modelle.
Instance Based Learning - Vorhersagen auf Basis des Abgleichens von Eingabe-/Datenpaaren.

Weiterführende Informationen

Machine Learning Algorithms - A Review (2018)
Batta Mahesh International Journal of Science and Research (IJSR), 9 (1) p381-386
Deep learning mit Python und Keras. Das Praxis-Handbuch vom Entwickler der Keras-Bibliothek. Frechen: mitp. (2018)
François Chollet
Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. (Hrsg.) (2018)
Fraunhofer-Gesellschaft Maschinelles Lernen.
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen - Fraunhofer IKS (o. D.)
Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme
Spielarten der Künstlichen Intelligenz: Maschinelles Lernen und Künstliche Neuronale Netze. Fraunhofer IAO – BLOG (2021, 6. Juli)
Tobias Müller
Digitalisierung und Künstliche Intelligenz in der Produktion (2021)
Andreas Mockenhaupt
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH ISBN:978-3-658-32773-6