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Machine Learning ist ein Teilbereich der k眉nstlichen Intelligenz, der Algorithmen verwendet, die auf Datens盲tzen trainiert werden, um Modelle zu erstellen, die es Maschinen erm枚glichen, Aufgaben auszuf眉hren, die sonst nur 蹿眉谤 Menschen m枚glich w盲ren, wie z. B. die Kategorisierung von Bildern, die Analyse von Daten oder die Vorhersage von Preisschwankungen.

Heutzutage ist Machine Learning eine der g盲ngigsten Formen der k眉nstlichen Intelligenz und bildet die Grundlage 蹿眉谤 viele der digitalen G眉ter und Dienstleistungen, die wir t盲glich nutzen.聽

In diesem Artikel erfahren Sie mehr dar眉ber, was Machine Learning ist, wie es funktioniert, welche Arten es gibt und wie es in der realen Welt eingesetzt wird. Wir werfen einen Blick auf die Vorteile und Gefahren von Machine Learning, und am Ende finden Sie einige kosteng眉nstige, flexible Kurse, die Ihnen helfen k枚nnen, noch mehr 眉ber maschinelles Lernen zu lernen.聽

Einsteigerfreundliche Kurse 蹿眉谤 Machine Learning

M枚chten Sie mehr 眉ber Machine Learning lernen, wissen aber nicht, wo Sie anfangen sollen? Dann sollten Sie sich noch heute 蹿眉谤 einen dieser anf盲ngerfreundlichen Kurse 蹿眉谤 Machine Learning auf 糖心vlog官网观看 anmelden:

In der Open.AI and Stanford's Machine Learning Specialization beherrschen Sie grundlegende KI-Konzepte und entwickeln praktische Machine-Learning-F盲higkeiten in nur zwei Monaten.

Der Kurs University of London's Machine Learning for All f眉hrt Sie in die Machine Learning-Grundlagen ein und leitet Sie an, ein maschinelles Lernmodell mit einem Datensatz auf einer nicht programmierbaren Plattform zu trainieren.

Was ist Machine Learning?

Machine Learning ist ein Teilbereich der k眉nstlichen Intelligenz (KI), der Algorithmen verwendet, die auf Datens盲tzen trainiert werden, um selbstlernende Modelle zu erstellen, die in der Lage sind, ohne menschliches Eingreifen Ergebnisse vorherzusagen und Informationen zu klassifizieren. Machine Learning wird heute 蹿眉谤 eine Vielzahl von kommerziellen Zwecken eingesetzt, z. B. um Verbrauchern auf der Grundlage ihrer fr眉heren Eink盲ufe Produkte vorzuschlagen, B枚rsenschwankungen vorherzusagen und Texte von einer Sprache in eine andere zu 眉bersetzen.聽

Im allgemeinen Sprachgebrauch werden die Begriffe Machine Learning und K眉nstliche Intelligenz oft synonym verwendet, da Machine Learning 蹿眉谤 KI-Zwecke in der heutigen Welt weit verbreitet ist. Die beiden Begriffe unterscheiden sich jedoch deutlich voneinander. W盲hrend KI sich auf den allgemeinen Versuch bezieht, Maschinen zu schaffen, die zu menschen盲hnlichen kognitiven F盲higkeiten f盲hig sind, bezieht sich Machine Learning speziell auf die Verwendung von Algorithmen und Datens盲tzen zu diesem Zweck.

Beispiele und Anwendungsf盲lle

Machine Learning ist in der Regel die g盲ngigste Art der KI-Technologie, die heute weltweit eingesetzt wird. Einige der h盲ufigsten Beispiele 蹿眉谤 machine Learning, mit denen Sie in Ihrem Alltag vielleicht schon zu tun hatten, sind:

• Empfehlungsprogramme, die Ihnen Produkte, Lieder oder Fernsehsendungen vorschlagen, wie z. B. bei Amazon, Spotify oder Netflix;

• Spracherkennungssoftware, mit der Sie Sprachnotizen in Text umwandeln k枚nnen;

• Betrugserkennungsdienste einer Bank zeigen verd盲chtige Transaktionen automatisch an;聽

• Selbstfahrende Autos und Fahrerassistenzfunktionen, wie die Erkennung des toten Winkels und automatisches Anhalten, verbessern die allgemeine Fahrzeugsicherheit.聽

Lernen Sie mehr 眉ber die realen Anwendungen des machine Learnings in diesem Vortrag von Stanford und DeepLearning.AI's Spezialisierung Maschinelles Lernen:

Wie funktioniert maschinelles Lernen?聽聽

Im Kern verwendet die Methode einfach Algorithmen 鈥� im Wesentlichen Listen von Regeln 鈥� die anhand fr眉herer Datens盲tze angepasst und verfeinert werden, um Vorhersagen und Kategorisierungen zu treffen, wenn sie mit neuen Daten konfrontiert werden. So kann beispielsweise ein Maschinenlernalgorithmus auf einem Datensatz "trainiert" werden, der aus Tausenden von Blumenbildern besteht, die mit den verschiedenen Blumentypen gekennzeichnet sind, sodass er dann eine Blume auf einem neuen Foto anhand der Unterscheidungsmerkmale, die er von anderen Bildern gelernt hat, korrekt identifizieren kann.聽

Um sicherzustellen, dass solche Algorithmen effektiv arbeiten, m眉ssen sie jedoch in der Regel viele Male verfeinert werden, bis sie eine umfassende Liste von Anweisungen gesammelt haben, die es ihnen erm枚glichen, korrekt zu funktionieren. Algorithmen, die ausreichend trainiert wurden, werden schlie脽lich zu Maschinenlernmodellen, d. h. zu Algorithmen, die 蹿眉谤 bestimmte Aufgaben wie das Sortieren von Bildern, die Vorhersage von Immobilienpreisen oder das Ziehen von Schachz眉gen trainiert wurden. In einigen F盲llen werden Algorithmen 眉bereinander geschichtet, um komplexe Netzwerke zu schaffen, die es ihnen erm枚glichen, immer komplexere, differenziertere Aufgaben zu erf眉llen, wie z. B. die Generierung von Text und die Steuerung von Chatbots durch eine Methode, die als deep learning bekannt ist.

Obwohl die dem Machine Learning zugrunde liegenden allgemeinen Prinzipien relativ einfach sind, k枚nnen die Modelle, die am Ende des Prozesses entstehen, sehr ausgefeilt und komplex sein.

Machine Learning vs. Deep Learning聽

Wenn Sie sich mit Machine Learning befassen, werden Sie wahrscheinlich auch auf den Begriff Deep Learning sto脽en. Obwohl die beiden Begriffe miteinander verbunden sind, unterscheiden sie sich auch voneinander.聽

Machine Learning bezieht sich auf die allgemeine Verwendung von Algorithmen und Daten zur Entwicklung autonomer oder halbautonomer Maschinen. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen in neuronale Netze geschichtet werden, die dem menschlichen Gehirn 盲hneln, sodass Maschinen immer komplexere Aufgaben ausf眉hren k枚nnen.

Arten des Machine Learning聽

Es gibt verschiedene Arten des Machine Learnings, die die vielen verschiedenen digitalen G眉ter und Dienstleistungen, die wir t盲glich nutzen, antreiben. W盲hrend jede dieser verschiedenen Arten versucht, 盲hnliche Ziele zu erreichen 鈥� Maschinen und Anwendungen zu schaffen, die ohne menschliche Aufsicht agieren k枚nnen 鈥� unterscheiden sich die genauen Methoden, die sie verwenden, etwas.

Damit Sie sich ein besseres Bild davon machen k枚nnen, wie sich diese Typen voneinander unterscheiden, finden Sie hier einen 脺berblick 眉ber die vier verschiedenen Arten des Machine Learning, die heute haupts盲chlich eingesetzt werden.

1. Supervised Machine Learning聽

Beim Supervised Machine Learning werden Algorithmen auf beschrifteten Datens盲tzen trainiert, die Tags enthalten, die jeden Teil der Daten beschreiben. Mit anderen Worten, die Algorithmen werden mit Daten gef眉ttert, die einen Antwortschl眉ssel enthalten, der beschreibt, wie die Daten zu interpretieren sind. Einem Algorithmus k枚nnen beispielsweise Bilder von Blumen mit Markierungen 蹿眉谤 jeden Blumentyp vorgelegt werden, sodass er die Blume besser identifizieren kann, wenn ihm ein neues Foto vorgelegt wird.聽

Supervised Machine Learning wird h盲ufig zur Erstellung von maschinellen Lernmodellen verwendet, die 蹿眉谤 Vorhersage- und Klassifizierungszwecke eingesetzt werden.

2. Unsupervised Machine Learning聽

Beim Unsupervised Machine Learning werden unmarkierte Datens盲tze verwendet, um Algorithmen zu trainieren. Dabei wird der Algorithmus mit Daten gef眉ttert, die keine Markierungen enthalten, sodass er selbst盲ndig und ohne Anleitung von au脽en Muster erkennen muss. Beispielsweise kann ein Algorithmus mit einer gro脽en Menge an nicht beschrifteten Nutzerdaten von einer Social-Media-Website gef眉ttert werden, um Verhaltenstrends auf der Plattform zu erkennen.聽

Unsupervised Machine Learning wird h盲ufig von Forschern und Datenwissenschaftlern verwendet, um schnell und effizient Muster in gro脽en, unmarkierten Datens盲tzen zu erkennen.

3. Semi-supervised Machine Learning聽

Beim semi-supervised Machine Learning werden sowohl ungelabelte als auch gelabelte Datens盲tze zum Trainieren von Algorithmen verwendet. Im Allgemeinen werden beim semi-supervised Machine Learning Algorithmen zun盲chst mit einer kleinen Menge an gekennzeichneten Daten gef眉ttert, um ihre Entwicklung zu steuern, und dann mit einer viel gr枚脽eren Menge an nicht gekennzeichneten Daten, um das Modell zu vervollst盲ndigen. Beispielsweise kann ein Algorithmus mit einer kleineren Menge an gekennzeichneten Sprachdaten gef眉ttert und dann mit einer viel gr枚脽eren Menge an nicht gekennzeichneten Sprachdaten trainiert werden, um ein maschinelles Lernmodell zu erstellen, das zur Spracherkennung f盲hig ist聽

Semi-supervised Machine Learning wird h盲ufig eingesetzt, um Algorithmen 蹿眉谤 Klassifizierungs- und Vorhersagezwecke zu trainieren, wenn keine gro脽en Mengen markierter Daten zur Verf眉gung stehen.聽

4. Reinforcement Learning (Verst盲rkendes Lernen)

Verst盲rkendes Lernen nutzt Versuch und Irrtum, um Algorithmen zu trainieren und Modelle zu erstellen. W盲hrend des Trainingsprozesses agieren die Algorithmen in bestimmten Umgebungen und erhalten dann nach jedem Ergebnis ein Feedback. 脛hnlich wie ein Kind lernt der Algorithmus langsam ein Verst盲ndnis 蹿眉谤 seine Umgebung und beginnt, seine Handlungen zu optimieren, um bestimmte Ergebnisse zu erzielen. Ein Algorithmus kann beispielsweise durch aufeinanderfolgende Schachpartien optimiert werden, sodass er aus seinen vergangenen Erfolgen und Misserfolgen bei jeder Partie lernen kann.

Verst盲rktes Lernen wird h盲ufig verwendet, um Algorithmen zu erstellen, die effektiv eine Reihe von Entscheidungen oder Handlungen treffen m眉ssen, um ihre Ziele zu erreichen, wie z.B. ein Spiel zu spielen oder einen ganzen Text zusammenzufassen.聽

Vorteile und Risiken von Machine Learning聽

Machine Learning ver盲ndert bereits einen Gro脽teil unserer Welt zum Besseren. Heute wird die Methode verwendet, um Modelle zu erstellen, die in der Lage sind, Krebsgeschw眉re in medizinischen Scans zu erkennen, betr眉gerische Transaktionen aufzudecken und sogar Menschen beim Sprachenlernen zu helfen. Aber wie bei jeder neuen Technologie, die die Gesellschaft ver盲ndert, gibt es auch potenzielle Gefahren, 眉ber die man Bescheid wissen sollte.

Auf einen Blick sind hier einige der wichtigsten Vorteile und potenziellen Nachteile des maschinellen Lernens aufgef眉hrt:聽

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K眉nstliche Intelligenz und Machine Learning ver盲ndern die Art und Weise, wie wir heute leben und arbeiten, rasant. Unabh盲ngig davon, ob Sie eine Karriere im Bereich der k眉nstlichen Intelligenz anstreben oder einfach nur mehr 眉ber diesen Bereich erfahren m枚chten, k枚nnen Sie von einem flexiblen, kosteng眉nstigen Kurs zu Machine Learning auf 糖心vlog官网观看 profitieren.

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