Maschinelles Lernen – 10 wichtige Algorithmen und ihre Anwendung

Jan Schäfer

Machine Learning (ML) ist eine Technologie der künstlichen Intelligenz, die Muster aus Daten erlernt und darauf basierend Vorhersagen abgibt und Entscheidungen trifft – ohne dafür programmiert zu sein. Es ist daher kein Wunder, dass seit Jahren Unternehmen und Einrichtungen aus Wirtschaft, Industrie und Forschung maschinelles Lernen für ihre Prozesse einsetzen.

Eine entscheidende Rolle für die Funktionsweise von maschinellem Lernen sind die eingesetzten Algorithmen. Wir erklären, welche Machine Learning Methoden es gibt, welche Algorithmen dabei eine wichtige Rolle spielen und wie Unternehmen diese wirkungsvoll einsetzen.

Das Wichtigste in Kürze

  • Gängige Machine Learning Methoden sind überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, teilüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen.
  • Zu den wichtigsten Algorithmen für maschinelles Lernen zählen lineare Regression, Entscheidungsbäume und neuronale Netzwerke.
  • Wichtige Anwendungsgebiete von Machine Learning Algorithmen sind die Sprachverarbeitung, die Finanzbetrugserkennung und die Energieeffizienz.
  • Konfuzio nutzt künstliche Intelligenz und Algorithmen für maschinelles Lernen, um die Dokumentenverarbeitung von Unternehmen zu optimieren und zu automatisieren. Lassen Sie sich jetzt von einem unserer Experten zum Dokumenten-Workflow in Ihrem Unternehmen beraten!
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Was sind Algorithmen für maschinelles Lernen?

Beim maschinellen Lernen geht es darum, Computern beizubringen, Muster in Daten zu erkennen und aufgrund von Erfahrungen Vorhersagen zu treffen. Eine zentrale Rolle spielen für das maschinelle Lernen die Algorithmen. Sie ermöglichen es Computern, selbstständig zu lernen, ohne dass sie dafür explizit programmiert sein müssen.

Die Grundlage von Machine Learning besteht aus Datensätzen. Forscher, Unternehmen und öffentliche Einrichtungen nutzen diese Datensätze, um einen Machine Learning Algorithmus zu trainieren.

Während des Trainings lernt der Algorithmus aus den Daten, indem er Muster und Beziehungen zwischen verschiedenen Aspekten der Daten, sogenannten Merkmalen, identifiziert.

Eine wichtige Methode des maschinellen Lernens ist das sogenannte überwachte Lernen. Dabei versehen Datenwissenschaftler den Algorithmus mit Trainingsdaten und den dazugehörigen Labels, die die gewünschten Ausgaben repräsentieren. Der Algorithmus lernt dann, diese Labels vorherzusagen, indem er die Beziehung zwischen den Eingangsdaten und den Zielergebnissen erfasst.

Ein alternativer Ansatz ist das unüberwachte Lernen. Hier trainieren Datenanalysten den Algorithmus auf Daten, ohne dass sie spezifische Labels vorgeben. Der Algorithmus versucht, eigenständig Muster oder Strukturen in den Daten zu finden, ohne auf vorher definierte Ausgaben zurückzugreifen. Wie diese Lernmethoden im Detail funktionieren und welche weiteren Ansätze es gibt, zeigen wir im Verlaufe dieses Beitrags.

Um die Methoden des maschinellen Lernens umzusetzen, können Datenmanager aus verschiedenen Arten von ML Algorithmen wählen. Zu den wichtigsten zählen dabei Entscheidungsbäume, logistische Regression und neuronale Netze. Jeder dieser Algorithmen hat seine spezifischen Anwendungsgebiete. Zusammen ermöglichen sie es Computern, auf Grundlage von Daten zu lernen und intelligente Entscheidungen zu treffen, ohne dass Anwender jedes Detail vorab festlegen müssen.

Methoden des maschinellen Lernens 

Um Probleme mit maschinellem Lernen zu lösen, wählen Data Engineers aus unterschiedlichen Methoden. Je nach Methode stehen ihnen dann unterschiedliche Algorithmen zur Verfügung. Besonders gängig sind die folgenden 4 Methoden von Machine Learning:

Überwachtes Lernen

Beim überwachten Lernen, oder auch Supervised Learning, nutzen ML Algorithmen bekannte, also gelabelte Daten, um darin Muster und Zusammenhänge zu identifizieren. Auf Grundlage dieser Erkenntnisse treffen die Algorithmen dann Vorhersagen für nicht-gelabelte Daten.

Anwendung in der Praxis

Überwachtes Lernen ermöglicht eine präzise Modellierung von Zusammenhängen. Es eignet sich besonders für Klassifikations- und Regressionsaufgaben und findet Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Spracherkennung, Bilderkennung, Finanzprognosen, Berechnung von Ausfallwahrscheinlichkeiten in der Produktion und der Vorhersage von Stromverbrauch für einen bestimmten Zeitraum.

Relevante Machine Learning Algorithmen

Für diese Machine Learning Methode sind unter anderem die Algorithmen Lineare Regression, Random Forest und Entscheidungsbäume relevant. Wie diese funktionieren und wofür sie sich eignen, zeigen wir im weiteren Verlauf des Beitrags.

Unüberwachtes Lernen

Beim unüberwachten Lernen, auch Unsupervised Learning, trainieren Datenwissenschaftler den Algorithmus auf Daten, ohne dass sie spezifische Zielwerte oder Labels vorgeben. Das bedeutet: Der Algorithmus analysiert eigenständig Muster und Strukturen in den Daten, ohne auf vordefinierte Ausgaben zurückzugreifen. Dies ermöglicht ihm, versteckte Beziehungen zu entdecken und bisher unbekannte Muster aufzudecken.

Anwendung in der Praxis

Data Engineers nutzen unüberwachtes Lernen häufig zur Identifizierung von Gruppierungen (Clustering) oder zur Dimensionsreduktion, wodurch sie riesige Mengen an Daten effizienter verarbeiten können. Zudem unterstützen die Algorithmen dabei, Machine Learning Features zu erstellen.

Relevante Machine Learning Algorithmen

Für dieses Machine Learning Verfahren sind unter anderem die Algorithmen K-Means-Clustering, Principal Component Analysis (PCA) und Autoencoder relevant.

Teilüberwachtes Lernen

Teilüberwachtes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem der Algorithmus während des Trainings nur teilweise mit gelabelten Daten arbeitet. Das bedeutet, dass Datenmanager ihm sowohl Daten mit als auch ohne Labels zur Verfügung stellen. Der Algorithmus nutzt die gelabelten Daten, um Muster zu lernen, und versucht dann, diese Muster auf die ungelabelten Daten anzuwenden.

Anwendung in der Praxis

Diese Methode ist nützlich, wenn das Markieren von großen Datenmengen zeitaufwendig oder kostspielig ist. Das kommt vor allem in der Bild- und Objekterkennung zum Einsatz. Dabei stellen Datenmanager zunächst einen kleinen Datensatz von bekannten Bildern zusammen. Dann trainieren sie ein neuronales Netz zur Klassifizierung und wenden es auf die Bilddaten an.

Relevante Machine Learning Algorithmen

Für diese Machine Learning Methode sind unter anderem die Algorithmen Semi-Supervised Support Vector Machines (S3VM), Generative Adversarial Networks und Label Propagation relevant.

Bestärkendes Lernen

Bestärkendes Lernen, besser bekannt als Reinforcement Learning oder verstärkendes Lernen, ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem ein Algorithmus durch Interaktion mit seiner Umgebung lernt, Entscheidungen zu treffen. Der Algorithmus wird belohnt oder bestraft, basierend auf den getroffenen Entscheidungen, was ihm hilft, optimale Handlungsstrategien zu entwickeln. 

Im Unterschied zu überwachtem, unüberwachtem und teilüberwachtem Lernen benötigt der Algorithmus keine Beispieldaten. Stattdessen entwickelt er in einer Simulationsumgebung in mehreren iterativen Schritten eine eigene Strategie.

Anwendung in der Praxis

Unternehmen nutzen Reinforcement Learning vor allem in Bereichen wie Spielstrategien, Robotik und autonomen Systemen, bei denen eine adaptive Entscheidungsfindung erforderlich ist.

Relevante Machine Learning Algorithmen

Für dieses Machine Learning Verfahren sind unter anderem die Algorithmen Policy Gradient Methods, Actor-Critic und Proximal Policy Optimization (PPO) relevant.

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algorithmen

Maschinelles Lernen – 10 wichtige Algorithmen

In der Praxis stehen Datenwissenschaftlern für maschinelles Lernen zahlreiche Algorithmen zur Verfügung. Dazu zählen unter anderem die folgenden 10:

Lineare Regression

Lineare Regression modelliert die Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen. Sie findet die beste Anpassung einer geraden Linie an Datenpunkte, was sie nützlich für Prognosen in Bereichen wie Finanzen und Marketing macht. 

So verwenden Unternehmen die lineare Regression zum Beispiel dazu, den Zusammenhang zwischen Werbeausgaben und Verkaufszahlen zu modellieren. Basierend auf historischen Daten prognostizieren sie zukünftige Umsätze.

Logistische Regression

Logistische Regression eignet sich für Klassifikationsaufgaben, wie zum Beispiel die Vorhersage von Krankheitsrisiken, basierend auf bestimmten Faktoren. Sie modelliert die Wahrscheinlichkeit, dass eine Instanz einer bestimmten Klasse zugehört. 

In Krankenhäusern nutzen Ärzte beispielsweise logistische Regression, um das Risiko einer bestimmten Krankheit basierend auf Patientenmerkmalen zu berechnen. Dies ermöglicht eine präzisere Diagnose und die Identifikation von Risikogruppen.

Entscheidungsbäume

Entscheidungsbäume treffen Entscheidungen auf Basis von Merkmalen und teilen den Datensatz in Untergruppen auf. 

In der Finanzbranche helfen sie zum Beispiel dabei, Kreditrisiken zu bewerten. Durch die Analyse von Kundenmerkmalen kann die Bank entscheiden, wem sie Kredite gewährt und welche Konditionen gelten.

Random Forest

Random Forest ist eine Ensemble-Technik, die mehrere Entscheidungsbäume kombiniert. Dies verbessert die Vorhersagegenauigkeit und wird in der Bilderkennung, der medizinischen Diagnostik und großen Datensätzen eingesetzt. 

In der Praxis dient Random Forest zum Beispiel dazu, komplexe Muster in Bildern zu identifizieren. Das ist vor allem in der Medizin hilfreich, um Krankheiten anhand von bildgebenden Verfahren zu diagnostizieren.

Support Vector Machines (SVM)

SVM sucht nach der optimalen Trennlinie zwischen verschiedenen Klassen im Merkmalsraum. Dies ist nützlich in Bereichen wie Gesichtserkennung, Textklassifikation und Finanzprognosen. 

So nutzen Unternehmen im Finanzsektor SVM zum Beispiel dazu, betrügerische Transaktionen zu erkennen. Sie findet klare Trennlinien zwischen normalen und verdächtigen Transaktionsmustern.

k-Nearest Neighbors (k-NN)

Der k-NN-Algorithmus ist eine Methode des überwachten Lernens, bei dem eine Instanz anhand der Mehrheit ihrer k nächsten Nachbarn klassifiziert wird. Die Nähe wird oft durch den euklidischen Abstand gemessen. 

In der Praxis nutzt beispielsweise die Anomalieerkennung in der Netzwerksicherheit k-NN, um verdächtige Aktivitäten basierend auf Mustern in der Nähe von Netzwerkverkehr zu identifizieren.

Neuronale Netzwerke

Neuronale Netzwerke bestehen aus miteinander verbundenen Neuronen und erlernen komplexe Muster. Sie finden breite Anwendung in Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Verkehr. 

Ein Praxisbeispiel: In der Automobilindustrie kommen neuronale Netzwerke in autonomen Fahrzeugen zum Einsatz. Sie lernen, komplexe Verkehrsmuster zu verstehen und unterstützen so die adaptive Entscheidungsfindung des Fahrzeugs.

Naive Bayes

Naive Bayes basiert auf dem Bayes-Theorem und schätzt die Wahrscheinlichkeit einer Klasse unter der Annahme von Merkmalsunabhängigkeit. Anwendungen sind Spamfilter, Textklassifikation und medizinische Diagnosen. 

Ein Fall aus der Praxis: In der Textverarbeitung unterstützt der Naive-Bayes-Algorithmus Spamfilter. Er analysiert die Wahrscheinlichkeit, dass eine E-Mail basierend auf bestimmten Wörtern Spam ist, und filtert sie heraus.

K-Means-Clustering

K-Means gruppiert ähnliche Datenpunkte in Cluster durch Minimierung der mittleren Entfernung. Anwendungen reichen von Kundensegmentierung bis zur Bildkompression und Anomalieerkennung. 

In der Einzelhandelsbranche setzen Händler K-Means-Clustering beispielsweise zur Kundensegmentierung ein. Sie sind so in der Lage, gezielt Marketingstrategien für verschiedene Kundengruppen zu entwickeln.

Principal Component Analysis (PCA)

PCA reduziert die Dimensionalität von Daten durch Extraktion der wichtigsten Merkmale. Sie wird in Bildkompression, Mustererkennung und Visualisierung von Hochdimensionaldaten eingesetzt. 

In der Gesundheitsforschung dient PCA zum Beispiel dazu, aus umfangreichen medizinischen Daten relevante Merkmale zu extrahieren. Dies erleichtert die Mustererkennung bei komplexen Krankheitsverläufen.

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5 wichtige Anwendungsfälle von Machine Learning Algorithmen

In der Praxis kommen ML Algorithmen überall da zum Einsatz, wo Unternehmen unstrukturierte Datenmengen verarbeiten und daraus Erkenntnisse gewinnen müssen. 5 wichtige Anwendungsfälle, die die Funktionsweise und Bedeutung von ML verdeutlichen:

Finanzbetrugserkennung

Im Finanzsektor kommen beim maschinelles Lernen Algorithmen zur Betrugserkennung zum Einsatz. Sie analysieren Transaktionsmuster, Identitätsdaten und andere Faktoren, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren. Dies hilft, finanzielle Verluste zu minimieren und die Sicherheit von Transaktionen zu gewährleisten.

Personalisierte Empfehlungssysteme

Plattformen wie Netflix und Amazon nutzen Machine Learning Algorithmen, um personalisierte Empfehlungen für Benutzer zu generieren. Diese Algorithmen analysieren das Nutzerverhalten, berücksichtigen Vorlieben und schlagen Produkte oder Inhalte vor, die den individuellen Interessen entsprechen. Das verbessert die Benutzererfahrung und erhöht die Kundenzufriedenheit.

Sprachverarbeitung und Chatbots

Unternehmen nutzen einen Machine Learning Algorithmus in der Sprachverarbeitung, um natürliche Sprache zu verstehen. Chatbots nutzen diese Technologie, um Benutzeranfragen einzuordnen und angemessen darauf zu reagieren. Dies optimiert den Kundenservice, indem es häufig gestellte Fragen automatisch beantwortet und interaktive Konversationen ermöglicht.

Kreditrisikobewertung in der Bankenbranche

Banken setzen Algorithmen für maschinelles Lernen ein, um die Kreditwürdigkeit von Kunden zu bewerten. Durch die Analyse von Finanzhistorien, Ausgabengewohnheiten und anderen relevanten Daten erstellen die Algorithmen Risikoprofile. Dies ermöglicht es Banken, fundierte Entscheidungen bei der Kreditvergabe zu treffen und das Kreditrisiko zu minimieren.

Energieeffizienz in der Industrie

Unternehmen nutzen maschinelles Lernen in der Industrie, um die Energieeffizienz zu maximieren. Dabei überwachen Sensoren den Energieverbrauch und Produktionsprozesse, während Algorithmen Muster analysieren, um Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren. Dies trägt dazu bei, den Energieverbrauch zu reduzieren, Kosten zu senken und die ökologische Nachhaltigkeit zu fördern.

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Konfuzio ist eine leistungsstarke Software für die intelligente Verarbeitung von Dokumenten. Dafür verfügt sie über fortschrittliche Algorithmen für Machine Learning und Deep Learning.

Für die Praxis bedeutet das: Mit Konfuzio sind Sie in der Lage, Ihren gesamten Dokumenten-Workflow zu optimieren und zu automatisieren.

Dafür erfasst die KI-Software Dokumente automatisch aus verschiedenen Kanälen wie Post und E-Mail und ordnet sie angelegten Kategorien zu. Sie erkennt dann alle relevanten Daten und extrahiert diese über Optical Character Recognition (OCR). Die Technologie ist dabei auch in der Lage, die extrahierten Informationen auf Richtigkeit und Vollständigkeit zu überprüfen. Zum Schluss wertet Konfuzio die gesammelten Daten nach vorgegebenen Kriterien aus.

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