Maschinelles Lernen (ML)
Das maschinelle Lernen (ML) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen, Muster in Daten zu finden und Entscheidungen zu treffen, ohne strikte Programmierung. ML-Modelle erhöhen ihre Genauigkeit mit der Ansammlung von Informationen.
Inhalt
Was ist maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, in dem Computeralgorithmen aus Daten lernen, ohne explizit für jede Aufgabe programmiert zu werden. Statt der Regeln, die der Mensch festlegt, findet das Modell selbstständig Muster und Abhängigkeiten und verbessert sich mit der Ansammlung von Informationen.
Das maschinelle Lernen ist die Grundlage vieler moderner Technologien: Empfehlungssysteme, Spracherkennung, Betrugsbekämpfung, autonome Systeme und generative Modelle.
Wie funktioniert das maschinelle Lernen
Der Prozess des maschinellen Lernens umfasst mehrere Phasen:
- Datenerfassung — die Sammlung von Informationen für das Training (Texte, Bilder, Transaktionen).
- Vorbereitung — die Reinigung, Normierung und Aufteilung der Daten in Trainings- und Testmengen.
- Training — das Modell findet Muster in den Trainingsdaten und passt seine Parameter an.
- Bewertung — die Prüfung der Genauigkeit des Modells auf den Testdaten.
- Bereitstellung — die Integration des Modells in das Produkt und die Überwachung der Arbeit.
Die Qualität des maschinellen Lernens hängt von der Menge und Qualität der Daten sowie von der richtigen Wahl des Modells und der Hyperparameter ab.
Arten des maschinellen Lernens
Es gibt drei Hauptarten des maschinellen Lernens:
- Überwachtes Lernen — das Modell lernt anhand gekennzeichneter Beispiele („gut" / „schlecht"). Es wird für Klassifikation und Prognose verwendet.
- Unüberwachtes Lernen — das Modell findet Muster in Daten ohne Kennzeichnung: Clustering, Anomalieerkennung.
- Verstärkungslernen — das Modell lernt durch Versuch und Irrtum und erhält Belohnungen für richtige Handlungen.
Für das Training werden unterschiedliche Modelle verwendet: von linearen Regressionen bis zu neuronalen Netzen und Gradient Boosting. Deep Learning (tiefe neuronale Netze) ermöglicht die Lösung komplexer Aufgaben der Bild- und Spracherkennung.
Maschinelles Lernen im Finanzwesen
Im Finanzwesen wird das maschinelle Lernen für folgende Zwecke eingesetzt:
- Betrugsbekämpfung — die Erkennung verdächtiger Transaktionen in Echtzeit.
- Bonitätsbewertung — die Bewertung der Kreditwürdigkeit anhand großer Datenmengen.
- Risikomodellierung — die Vorhersage von Risiken und Marktbewegungen.
- Kundensegmentierung — die Analyse des Verhaltens und die personalisierte Angebote.
Das maschinelle Lernen schützt die Daten durch Verschlüsselung und die Einhaltung des 152-FZ bei der Verarbeitung personenbezogener Daten. Die Implementierung des maschinellen Lernens erfordert die Vorbereitung der Daten und die Auswahl der Modelle, was im Rahmen der Dienstleistung Planung und Entwicklung erfolgen kann.
Häufig gestellte Fragen
Was ist maschinelles Lernen?
Das maschinelle Lernen ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, in dem Modelle aus Daten lernen, Muster finden und Entscheidungen treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Die Modelle verbessern sich mit der Ansammlung von Informationen.
Wie unterscheidet sich das maschinelle Lernen von der herkömmlichen Programmierung?
In der herkömmlichen Programmierung schreibt der Mensch die Regeln, und der Computer führt sie aus. Im maschinellen Lernen erstellt der Mensch das Modell und die Daten, und das Modell findet die Regeln selbstständig. Dies ermöglicht die Lösung von Aufgaben, die sich nicht formal beschreiben lassen.
Welche Arten des maschinellen Lernens gibt es?
Es gibt drei Hauptarten: überwachtes Lernen (anhand gekennzeichneter Beispiele), unüberwachtes Lernen (Muster ohne Kennzeichnung finden) und Verstärkungslernen (Lernen durch Versuch und Irrtum mit Belohnungen).
Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist eine Art des maschinellen Lernens, die tiefe neuronale Netze mit vielen Schichten verwendet. Es ermöglicht die Lösung komplexer Aufgaben: Erkennung von Bildern und Sprache, Verarbeitung natürlicher Sprache und Erstellung von Inhalten.
Wo wird das maschinelle Lernen in Banken eingesetzt?
In Banken wird das maschinelle Lernen für die Betrugsbekämpfung, die Bonitätsbewertung, das Risikomanagement, die Kundensegmentierung und Empfehlungen eingesetzt. Die Modelle analysieren Millionen von Transaktionen und erhöhen die Genauigkeit der Entscheidungen.
Wie viele Daten werden für das maschinelle Lernen benötigt?
Die Menge der benötigten Daten hängt von der Aufgabe ab: von Tausenden Beispielen für einfache Klassifikationen bis zu Millionen für komplexe neuronale Netze. Wichtiger als die Menge ist die Qualität der Daten und ihre Kennzeichnung.
Ist das maschinelle Lernen sicher für personenbezogene Daten?
Das maschinelle Lernen kann personenbezogene Daten unter Einhaltung des 152-FZ verarbeiten: Zustimmung, Anonymisierung, Schutz der Daten. Es ist wichtig, die Daten zu verschlüsseln und den Zugang zu kontrollieren, um Lecks und Missbrauch zu vermeiden.
Weitere Begriffe in «Low-Code und Automatisierung»
War diese Information hilfreich?
Beschleunigen Sie die Entwicklung mit Low-Code
Beschleunigen Sie die Entwicklung von Geschäftsanwendungen mit Low-Code-Plattformen. Unsere Experten helfen Ihnen, ein Tool auszuwählen und Ihr Team zu schulen.