Fokus Juli 2023: Künstliche Intelligenz - Wie funktioniert maschinelles Lernen und welche Rolle spielt es in KI-Systemen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI), das sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen befasst, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und automatisch Muster oder Zusammenhänge zu erkennen, ohne explizit programmiert zu werden. Es basiert auf dem Konzept, dass Computer in der Lage sind, aus Erfahrungen zu lernen und ihr Verhalten auf der Grundlage dieser Erfahrungen anzupassen.
Der Prozess des maschinellen Lernens besteht im Allgemeinen aus den folgenden Schritten:
1. Datensammlung: Um ein maschinelles Lernmodell zu trainieren, werden umfangreiche Daten benötigt. Diese Daten können strukturiert oder unstrukturiert sein und aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, Textdokumenten, Bildern oder Audiodateien stammen.
2. Datenbereinigung und -aufbereitung: Die Rohdaten müssen bereinigt und in ein geeignetes Format gebracht werden, damit sie für das Training des Modells verwendet werden können. Dieser Schritt umfasst die Entfernung von Ausreißern, die Ergänzung fehlender Werte und die Umwandlung der Daten in ein standardisiertes Format.
3. Auswahl eines Modells: Es gibt verschiedene Arten von maschinellen Lernmodellen, die je nach Art des Problems und der verfügbaren Daten ausgewählt werden können. Beispiele für gängige Modelle sind neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines und k-nearest neighbors.
4. Modelltraining: In diesem Schritt wird das ausgewählte Modell mit den aufbereiteten Trainingsdaten trainiert. Das Modell lernt aus den Eingabedaten und passt seine internen Parameter an, um die gewünschten Ausgabewerte zu erzeugen. Das Training erfolgt in der Regel durch Optimierung einer Verlustfunktion, die den Unterschied zwischen den tatsächlichen und den vorhergesagten Ausgaben misst.
5. Modellvalidierung und -optimierung: Nach dem Training wird das Modell anhand separater Validierungsdaten überprüft, um seine Leistung zu bewerten und gegebenenfalls zu optimieren. Verschiedene Techniken können angewendet werden, um die Leistung des Modells zu verbessern, wie z.B. die Anpassung der Hyperparameter des Modells oder die Anwendung von Regularisierungstechniken, um eine Überanpassung zu vermeiden.
6. Inferenz des Modells: Sobald das Modell trainiert und validiert ist, kann es auf neue, unbekannte Daten angewendet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Dieser Schritt wird als Inferenz bezeichnet und stellt die eigentliche Funktionsweise des Modells dar.
Die Rolle des maschinellen Lernens in KI-Systemen besteht darin, die Fähigkeit bereitzustellen, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen, die von Menschen nur schwer oder gar nicht erkannt werden können. Durch maschinelles Lernen können KI-Systeme adaptive und selbstlernende Funktionen entwickeln. Durch die Verarbeitung großer Datenmengen und das Lernen aus diesen Daten können KI-Systeme komplexe Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung, Übersetzung, Entscheidungsfindung oder Vorhersage übernehmen.
Darüber hinaus wird maschinelles Lernen in KI-Systemen häufig in Kombination mit anderen Techniken eingesetzt, wie z. B. Deep Learning, das auf mehrschichtigen neuronalen Netzen basiert. Diese Kombination ermöglicht es, noch komplexere Muster und abstrakte Konzepte zu erfassen und eine höhere Leistung bei der Lösung anspruchsvoller Aufgaben zu erzielen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass maschinelles Lernen die Grundlage vieler KI-Systeme bildet, indem es ihnen ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen und aufgabenbezogene Fähigkeiten zu entwickeln. Es ist ein iterativer Prozess, bei dem Modelle trainiert, validiert und optimiert werden, um die bestmögliche Leistung zu erzielen.