Was ist eigentlich Machine Learning? Artikelserie

Machine Learning ist Technik und Mythos zugleich. Nachfolgend der Versuch einer verständlichen Erklärung, mit folgenden Artikeln:

  • Unüberwachtes vs überwachtes Lernen [Veröffentlichung demnächst!]
  • Regression vs Klassifikation [Veröffentlichung demnächst!]
  • Parametrische vs nicht-parametrisches Lernen [Veröffentlichung demnächst!]
  • Online- vs Offline-Lernen [Veröffentlichung demnächst!]

Machine Learning ist nicht neu, aber innovativ!

Machine Learning oder maschinelles Lernen ist eine Bezeichnung, die dank industrieller Trends wie der Industrie 4.0, Smart Grid oder dem autonomen Fahrzeug zur neuen Blüte verhilft. Machine Learning ist nichts Neues und die Algorithmen sind teilweise mehrere Jahrzehnte alt. Dennoch ist Machine Learning ein Innovationsinstrument, denn während früher nur abstrakte Anwendungen, mit vornehmlich wissenschaftlichen Hintergrund, auf maschinellem Lernen setzten, finden entsprechende Algorithmen Einzug in alltägliche industrielle bzw. geschäftliche, medizinische und gesellschaftsorientierte Anwendungen. Machine Learning erhöht demnach sowohl unseren Lebensstandard als auch unsere Lebenserwartung!

Maschinelles Lernen vs künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) ist eine Bezeichnung, die in der Wissenschaft immer noch viel diskutiert wird. Wo beginnt künstliche Intelligenz, wann entsteht natürliche Intelligenz und was ist Intelligenz überhaupt? Wenn diese Wortkombination künstliche Intelligenz fällt, denken die meisten Zuhörer an Filme wie Terminator von James Cameron oder AI von Steven Spielberg. Diese Filme wecken Erwartungen (und Ängste), denen wir mir unseren selbstlernenden Systemen noch lange nicht gerecht werden können. Von künstlicher Intelligenz sollte als mit Bedacht gesprochen werden.

Maschinelles Lernen ist Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und eine Sammlung von mathematischen Verfahren zur Mustererkennung, die entweder über generelle Prinzipien (das Finden von Gemeinsamkeiten oder relativen Abgrenzungen) funktioniert [unüberwachtes Lernen] oder durch das Bilden eines Algorithmus als Bindeglied zwischen Input und gewünschten Output aus Trainingsdaten heraus.

Machine Learning vs Deep Learning

Deep Learning ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens, die vermutlich in den kommenden Jahren zum Standard werden wird. Gemeint sind damit künstliche neuronale Netze, manchmal auch verschachtelte “herkömmliche” Verfahren, die zum einen mehrere Ebenen bilden (verborgene Schichten eines neuronalen Netzes) zum anderen viel komplexere Zusammenhänge erlernen können, was den Begriff Deep Learning rechtfertigt.

Machine Learning vs Data Mining

Data Mining bezeichnet die Erkenntnisgewinnung aus bisher nicht oder nicht hinreichend erforschter Daten. Unüberwachte Verfahren des maschinellen Lernens, dazu gehören einige Verfahren aus dem Clustering und der Dimensionsreduktion, dienen explizit dem Zweck des Data Minings. Es sind Verfahren, die uns Menschen dabei helfen, vielfältige und große Datenmengen leichter interpretieren zu können. Machine Learning ermöglicht jedoch noch weit mehr als Data Mining.

Scikit-Learn Machine Learning Roadmap

Darstellung der vier Gebiete des Machine Learning: Die scikit-learn-Roadmap. Die Darstellung ist nicht vollständig, sondern umfasst nur die in scikit-learn implementierten Verfahren. Das Original-Bild ist interaktiv und zu finden auf scikit-learn.org

Benjamin Aunkofer

Benjamin Aunkofer ist Lead Data Scientist bei DATANOMIQ und Hochschul-Dozent mit Fokus auf Business Analytics. Neben Data Science engagiert er sich auch sehr für die aktuellen Trends rund um die Industrie 4.0 im Connected Industry e.V..

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