Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen (ML) ist eine Unterkategorie der künstlichen Intelligenz und bezeichnet den Prozess, bei dem Computer neuronale Netzwerke nutzen, um Muster zu erkennen und darin immer besser zu werden. Mit genügend Feinabstimmung und Daten kann ein Algorithmus des maschinellen Lernens neue Muster und Informationen vorhersagen.
Die Bestandteile des maschinellen Lernens
Neuronale Netzwerke
Neuronale Netzwerke sind eine Art Computermodell, das von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Es besteht aus miteinander verbundenen künstlichen Neuronen (auch als Node/Knoten oder Units/Einheiten bezeichnet), die in Layern (Schichten) organisiert sind. Jedes Neuron nimmt Eingaben entgegen, führt eine Berechnung durch und erzeugt eine Ausgabe, die dann an andere Neuronen in nachfolgende Layer weitergeleitet wird. Neuronale Netzwerke sind darauf ausgelegt, aus Daten zu lernen und sich ihnen anzupassen, was sie zu einer grundlegenden Komponente des maschinellen Lernens und des Deep Learning macht.
Beim maschinellen Lernen werden neuronale Netzwerke zur Analyse und Erkennung von Mustern in Daten eingesetzt. Sie können auf gekennzeichnete Datensätze trainiert werden, um Aufgaben wie Klassifizierungen, Regressionen oder Clustering durchzuführen. Durch die Anpassung der Gewichtungen und Verzerrungen in den Verbindungen zwischen den Neuronen lernen neuronale Netzwerke, aus den Trainingsdaten zu verallgemeinern und Vorhersagen oder Entscheidungen für unbekannte Daten zu treffen.
Deep Learning ist ein spezieller Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem tiefe neuronale Netzwerke mit mehreren versteckten Schichten verwendet werden. Tiefe neuronale Netzwerke sind in der Lage, automatisch hierarchische Darstellungen von Daten zu erlernen, wobei auf jeder Schicht zunehmend abstraktere Merkmale extrahiert werden. Dies ermöglicht Deep Learning-Modelle komplexe Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und sogar Spiele zu meistern.
Deep Learning
Deep Learning ist ein spezieller Zweig des maschinellen Lernens, der zwar die Funktionalität von ML nutzt, jedoch über dessen Funktionen hinausgeht.
Im Allgemeinen ist der Mensch beim maschinellen Lernen insofern involviert, als dass Ingenieure die Ergebnisse eines Algorithmus überprüfen und ihn basierend auf ihrer Genauigkeit anpassen können. Beim Deep Learning entfällt diese Überprüfung. Stattdessen verwendet ein Deep Learning-Algorithmus ein eigenes neuronales Netzwerk, um die Genauigkeit seiner Ergebnisse zu überprüfen und dann daraus zu lernen.
Das neuronale Netz eines Deep Learning-Algorithmus ist eine Struktur von mehrschichtigen Algorithmen, die die Struktur des menschlichen Gehirns nachbilden sollen. Dementsprechend lernt das neuronale Netzwerk im Laufe der Zeit, wie es eine Aufgabe besser durchführen kann, ohne das Ingenieure ihm Feedback geben müssen.
Die beiden wesentlichen Phasen bei der Entwicklung eines neuronalen Netzwerkes sind Training und Inferenz. Das Training ist die Anfangsphase, in der dem Deep Learning-Algorithmus ein Datensatz bereitgestellt und mit der Interpretation beauftragt wird, was dieser Datensatz darstellt. Ingenieure geben dem neuronalen Netzwerk dann Feedback über die Genauigkeit seiner Interpretation und es passt sich entsprechend an. Dieser Prozess kann vielfach wiederholt werden. Inferenz beschreibt die Implementierung eines neuronalen Netzwerkes und dessen Fähigkeit, anhand eines unbekannten Datensatzes eine genaue Vorhersage darüber zu treffen, was dieser darstellt.
Wie funktioniert maschinelles Lernen?
Der Prozess des maschinellen Lernens großer Datenbeständen umfasst in der Regel mehrere Schritte. Hier sind fünf wichtige Schritte, die sich auf einen Anwendungsfall in einem Unternehmen konzentrieren:
1. Datenerfassung und Vorbereitung: Der erste Schritt besteht darin, die für das jeweilige Problem relevanten Daten zu sammeln. Dazu können Quellen wie Kundendatensätze, Verkaufsdaten, Website-Protokolle, Website-Ereignisse, Kundenfeedback oder andere Daten gehören, die im Unternehmen verfügbar sind. Die gesammelten Daten werden dann vorverarbeitet, was Aufgaben wie die Bereinigung fehlender oder fehlerhafter Daten, die Behandlung von Ausreißern und die Umwandlung der Daten in ein für die Analyse geeignetes Format umfasst.
2. Feature Engineering: Sobald die Daten vorbereitet sind, besteht der nächste Schritt darin, aussagekräftige Merkmale aus dem Datensatz zu extrahieren. Dies beinhaltet häufig die Umwandlung von unformatierten Daten in repräsentativere Merkmale, die Muster und Beziehungen erfassen. In einem Unternehmen könnte dies die Erstellung von Merkmalen wie demografische Daten von Kunden, Kaufhistorie, Saisonalität, Hot Spots bei Produkten, Kundenfehler oder andere relevante Attribute umfassen, die sich auf das zu lösende Problem auswirken könnten.
3. Modellauswahl und Training: Nach dem Feature Engineering wird ein geeignetes Modell für maschinelles Lernen auf der Grundlage des Problems und der verfügbaren Daten ausgewählt. Es gibt verschiedene Arten von Modellen, wie beispielsweise Entscheidungsbäume, Zufallswälder, Support-Vektor-Maschinen oder neuronale Netzwerke. Das ausgewählte Modell wird dann auf die vorverarbeiteten Daten trainiert, wobei je nach Art des Problems Techniken wie überwachtes oder unüberwachtes Lernen zum Einsatz kommen.
4. Modellbewertung und Validierung: In diesem Schritt wird das trainierte Modell mithilfe von Validierungstechniken wie der Kreuzvalidierung oder der Hold-out-Validierung bewertet. Die Leistungsmetrik des Modells, wie zum Beispiel Genauigkeit, Präzision, Rückruf oder F1-Score, wird analysiert, um die Effektivität des Modells für das jeweilige Problem zu bewerten. Es ist von entscheidender Bedeutung, die Leistung des Modells zu validieren, um seine Zuverlässigkeit und Verallgemeinerbarkeit für die Daten des Unternehmens sicherzustellen.
5. Implementierung und Überwachung: Sobald ein zufriedenstellendes Modell erreicht ist, wird es in der Produktionsumgebung des Unternehmens eingesetzt. Dabei wird das Modell in die bestehenden Geschäftsprozesse, Systeme oder Anwendungen integriert. Nach der Implementierung ist es wichtig, die Leistung des Modells kontinuierlich zu überwachen, etwaige Abweichungen zu erkennen, das Modell regelmäßig zu aktualisieren, wenn neue Daten verfügbar sind, und sicherzustellen, dass es weiterhin genaue und wertvolle Erkenntnisse liefert.
Diese Schritte bieten einen Überblick über den Prozess des maschinellen Lernens bei großen Datensätzen für einen Anwendungsfall in einem Unternehmen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass jeder Schritt sorgfältig überlegt, wiederholt und verfeinert werden muss, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
Welche Typen maschinellen Lernens gibt es?
Je nach Situation funktionieren ML-Algorithmen mit mehr oder weniger manuellen Eingriffen durch den Menschen. Die vier wichtigsten Modelle des maschinellen Lernens sind überwachtes Lernen (Supervised Learning), unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning), teilüberwachtes Lernen (Semi-Supervised Learning) und verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning).
Beim überwachten Lernen kann der Computer anhand eines gekennzeichneten Datensatzes lernen, wie eine für Menschen vorgesehene Aufgabe ausgeführt wird. Dies ist das einfachste Modell, da es versucht, menschliches Lernen zu replizieren.
Beim unüberwachten Lernen erhält der Computer nicht gekennzeichnete Daten und extrahiert daraus bisher unbekannte Muster/Erkenntnisse. ML-Algorithmen arbeiten auf vielfältige Art und Weise, darunter:
- Clustering, bei dem der Computer ähnliche Datenpunkte innerhalb eines Datensatzes findet und entsprechend gruppiert (Bildung von „Clustern“).
- Dichteschätzung, bei der der Computer Erkenntnisse gewinnt, indem er die Verteilung eines Datensatzes untersucht.
- Anomalieerkennung, bei der der Computer Datenpunkte innerhalb eines Datensatzes identifiziert, die sich deutlich vom Rest der Daten unterscheiden.
- Hauptkomponentenanalyse (HKA), bei der der Computer einen Datensatz analysiert und zusammenfasst, sodass er für genaue Vorhersagen verwendet werden kann.
Beim teilüberwachten Lernen erhält der Computer einen teilweise gekennzeichneten Datensatz und führt seine Aufgabe unter Verwendung der gekennzeichneten Daten aus, um auf diese Weise die Parameter zur Interpretation der nicht gekennzeichneten Daten zu verstehen.
Beim verstärkenden Lernen beobachtet der Computer seine Umgebung und verwendet diese Daten zur Identifizierung des idealen Verhaltens, das das Risiko minimiert oder die Belohnung maximiert. Dies ist ein iterativer Ansatz, der eine Art Bestärkung des Computers erfordert, damit dieser seine beste Aktion besser identifizieren kann.
In welchem Zusammenhang stehen Deep Learning und maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen bezieht sich auf die breiter gefasste Kategorie von Algorithmen, die in der Lage sind, anhand eines Datensatzes Muster zu erkennen, Erkenntnisse zu gewinnen und/oder Vorhersagen zu treffen. Deep Learning ist ein spezieller Zweig des maschinellen Lernens, der zwar die Funktionalität von ML nutzt, jedoch über dessen Fähigkeiten hinausgeht.
Im Allgemeinen ist der Mensch beim maschinellen Lernen insofern involviert, als dass Ingenieure die Ergebnisse eines Algorithmus überprüfen und ihn basierend auf ihrer Genauigkeit anpassen können. Beim Deep Learning entfällt diese Überprüfung. Stattdessen verwendet ein Deep Learning-Algorithmus ein eigenes neuronales Netz, um die Genauigkeit seiner Ergebnisse zu überprüfen und dann daraus zu lernen.
Das neuronale Netz eines Deep Learning-Algorithmus ist eine Struktur von mehrschichtigen Algorithmen, die die Struktur des menschlichen Gehirns nachbilden sollen. Dementsprechend lernt das neuronale Netz im Laufe der Zeit, wie es eine Aufgabe besser durchführen kann, ohne das Ingenieure ihm Feedback geben müssen.
Die zwei wichtigsten Phasen bei der Entwicklung neuronaler Netzwerke sind Training und Inferenz. Das Training stellt die erste Phase dar. Hier werden der Deep Learning-Algorithmus sowie ein Datenbestand bereitgestellt, um zu verstehen, was dieser Datenbestand repräsentiert. Ingenieure geben dem neuronalen Netzwerk dann Feedback über die Genauigkeit seiner Interpretation und es passt sich entsprechend an. Es sind zahlreiche Iterationen diese Prozesses möglich. Inferenz beschreibt die Implementierung eines neuronalen Netzwerks und dessen Fähigkeit, anhand eines unbekannten Datenbestands genaue Vorhersagen darüber zu treffen, was dieser darstellt.
Welche Vorteile bietet maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist der Katalysator für ein starkes, flexibles und widerstandsfähiges Unternehmen. Smart agierende Unternehmen setzen auf ML, um das Wachstum, die Mitarbeiterproduktivität und Kundenzufriedenheit signifikant zu steigern.
Viele Unternehmen erzielen bereits mit wenigen ML-Anwendungsfällen Erfolge, doch ist dies erst der Anfang. Das Experimentieren mit ML steht vielleicht an erster Stelle, jedoch müssen ML-Modelle in Geschäftsanwendungen und -prozesse integriert werden, damit sie im gesamten Unternehmen skaliert werden können.
Anwendungsbeispiele für maschinelles Lernen
In den unterschiedlichsten Branchen werden ML-Technologien und -Techniken erfolgreich bereitgestellt und liefern Unternehmen konkrete, reale Ergebnisse.
Finanzdienstleistungen
In der Finanzdienstleistungsbranche nutzen Banken beispielsweise ML-Vorhersagemodelle, die eine enorme Bandbreite von miteinander verbundenen Messgrößen überblicken, um Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und zu erfüllen. ML-Vorhersagemodelle sind auch in der Lage, Risiken aufzudecken und zu begrenzen. Banken können dadurch Cyberbedrohungen erkennen, betrügerisches Verhalten von Kunden erfassen und dokumentieren und die für neue Produkte bestehenden Risiken besser vorhersagen. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen für ML im Bankwesen zählen Betrugserkennung und -bekämpfung, persönliche Finanzberatungsservices sowie die Prüfung der Kreditwürdigkeit und die Kreditanalyse.
Fertigung
In der Fertigungsbranche setzen Unternehmen auf die Automatisierung und instrumentieren nun sowohl Geräte als auch Prozesse. Sie verwenden ML-Modellierung, um die Produktion so zu organisieren und zu optimieren, dass sie sowohl auf die aktuelle Nachfrage als auch auf zukünftige Veränderungen reagieren können. Das Endergebnis ist ein Fertigungsprozess, der auf Anhieb agil und ausfallsicher ist. Zu den drei wichtigsten ML-Anwendungsfällen in der Fertigungsbranche zählen Ertragsverbesserungen, Ursachenanalyse sowie Lieferketten- und Bestandsmanagement.
Warum nutzen Unternehmen ML Ops?
Vielen Unternehmen fehlen die notwendigen Kenntnisse, Prozesse und Tools für diese unternehmensweite Integration. Um mit ML in großem Maßstab Erfolg zu erzielen, sollten Unternehmen die Investition in ML Ops in Erwägung ziehen, das jene Prozesse, Tools und Technologien umfasst, die jede Phase des ML-Lebenszyklus – von der Modellentwicklung bis zur Operationalisierung – optimieren und standardisieren. ML Ops ist ein neues Konzept, das für Agilität und Schnelligkeit im ML-Lebenszyklus sorgen soll. Es ist vergleichbar mit DevOps im Softwareentwicklungszyklus.
Um von der ML-Experimentierphase zur ML-Operationalisierung zu gelangen, benötigen Unternehmen starke ML Ops-Prozesse. ML Ops verschafft einem Unternehmen nicht nur einen Wettbewerbsvorteil, es ermöglicht dem Unternehmen auch, andere Anwendungsfälle für maschinelles Lernen zu implementieren. Dies führt zu weiteren Vorteilen, wie die Weiterentwicklung der Mitarbeiter durch Ausbau der Kenntnisse und ein kollaborativeres Umfeld sowie eine höhere Rentabilität, ein besseres Kundenerlebnis und ein höheres Umsatzwachstum.
HPE und maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen von HPE bewältigt komplexe Strukturen und ermöglicht End-to-End-Lösungen – vom zentralen Unternehmensrechenzentrum bis zum Intelligent Edge.
Das HPE Apollo Gen10 System bietet eine Enterprise-Plattform für Deep Learning und maschinelles Lernen mit branchenführenden Beschleunigern, die eine außergewöhnliche Leistung für schnellere Informationen liefern.
Die HPE Ezmeral Software Plattform wurde entwickelt, um die unternehmensweite digitale Transformation zu beschleunigen . Die Plattform ermöglicht es Unternehmen, die Agilität und Effizienz zu steigern, Erkenntnisse zu gewinnen und geschäftliche Innovationen zu verwirklichen. Das gesamte Portfolio umfasst künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalyse sowie Container-Orchestrierung und -Management, Kostenkontrolle, IT-Automatisierung, KI-gesteuerte Prozesse und Sicherheit.
Die HPE Ezmeral ML Ops Softwarelösung erweitert die Funktionalität der HPE Ezmeral Container Plattform, um den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens zu unterstützen und DevOps-ähnliche Prozesse für die Standardisierung der Machine-Learning-Workflows zu implementieren.
Mit den HPE Pointnext Advisory and Professional Services gelangen Unternehmen in kürzester Zeit von Machbarkeitsstudien zur Produktionsumgebung – dank der Expertise und Services , die für die Realisierung von ML-Projekten benötigt werden. Mit der Erfahrung aus der Durchführung von Hunderten Workshops und Projekten weltweit bieten Ihnen die Experten von HPE Pointnext das Know-how, um Projektimplementierungen von Jahren auf Monate und Wochen zu reduzieren.