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Machine Learning
und Deep Learning

link|that erschließt mit Neuronalen Netzen eine neue Qualität von Lösungsmöglichkeiten. Aber was sind neuronale Netze in der KI und welcher Unterschied besteht zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning?

 

Maschinelles Lernen (Machine Learning)

Die grundlegende Definition für maschinelles Lernen lautet:

Algorithmen, die Daten analysieren, aus diesen Analysen lernen und das Gelernte anwenden, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Ein einfaches Beispiel für Machine Learning ist ein Streamingdienst für Videos. Eine künstliche Intelligenz wird eingesetzt, um zu entscheiden, welche weiteren Videos den Kunden empfohlen werden. Dafür braucht es Algorithmen, die in einem Lernprozess die Vorlieben einzelner Zuschauer erfassen und mit dem Verhalten der anderen User vergleichen. Infolge prognostiziert die KI welche Filme bestimmte Zuschauer ebenfalls interessieren können und das Ergebnis wird in Form von Filmvorschlägen ausgespielt.

Durch die definierten Ziele und den darauf basierenden Algorithmus ergibt sich für maschinelles Lernen jedoch eine natürliche Grenze bezüglich der Funktionen. Dennoch ergibt sich eine Vielzahl von Einsatzgebieten:

  • Vorhersage von Werten auf Basis der analysierten Daten
  • Berechnung von Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Ereignisse
  • Erkennen von Abweichungen in bestehenden Mustern oder gemäß bestimmten Vorgaben
  • Erkennen von Gruppen und Clustern in einem Datensatz
  • Erkennen von Zusammenhängen in Sequenzen
  • Optimierung von Geschäftsprozessen.

Von der automatisierten Suche nach Malware bei Unternehmen für IT-Sicherheit, der Wettervorhersage bis hin zum Aktien-Broker, der nach günstigen Trades Ausschau hält. Die Algorithmen sind oft so konzipiert, dass sie wie virtuelle persönliche Assistenten funktionieren.

Damit maschinelles Lernen funktioniert und die künstliche Intelligenz die beschriebenen Entscheidungen bzw. Prognosen treffen kann, muss jedoch ein Mensch die Logik des Algorithmus‘ programmieren. Wirklich interessant wird es aber, wenn die Computer selbst immer bessere Prognosen treffen können, ohne laufend von Menschen trainiert und korrigiert zu werden. In diesem Fall sprechen wir von Deep Learning und neuronalen Netzwerken.

Neuronale Netze & Deep Learning

Deep Learning basiert auf Machine Learning und funktioniert in ähnlicher Weise, deshalb werden die beiden Begriffe oft vertauscht. Die Systeme haben jedoch unterschiedliche Fähigkeiten. Algorithmen auf Basis des tiefgehenden Lernens können die Qualität ihrer Ergebnisse selbstständig verbessern. Das System muss nicht explizit für seine Aufgaben programmiert werden; es kann beispielsweise aus Trainingsbeispielen lernen.

Die kontinuierliche Analyse von Daten mit einer bestimmten logischen Struktur weist Parallelen zu menschlichen Lernprozessen auf. Die mehrschichtigen Strukturen von Algorithmen des Deep Learning wird deshalb auch als „neuronales“ Netz bezeichnet. Bezogen auf unsere eingangs erwähnte Streaming-Plattform bedeutet das: Je detaillierter die KI mithilfe von Deep Learning das Verhalten der User analysiert, desto besser, bzw. treffsicherer werden die Empfehlungen – ohne dass ein Mensch dem System klare logische Richtlinien vorgegeben hat.

Was ist ein neuronales Netzwerk?

Das Design des neuronalen Netzwerks orientiert sich an der Struktur des menschlichen Gehirns. Genauso wie wir unser Gehirn verwenden, um Muster zu identifizieren und verschiedene Arten von Informationen zu klassifizieren, können Deep Learning-Algorithmen benutzt werden, um Maschinen mit ähnlichen Kompetenzen auszustatten. Das macht tiefgehendes Lernen wesentlich leistungsfähiger als maschinelles Lernen. Immer wenn wir eine neue Information erhalten, versucht das Gehirn, diese mit bekannten Objekten zu vergleichen. Das gleiche Konzept wird auch von Deep Learning-Algorithmen verwendet.

Gute Beispiele für tiefgehendes Lernen sind Computerprogramme, die Schach oder Go spielen können. Beide Spiele benötigen einen klaren Verstand und Intuition. Durch das Spielen gegen professionelle Spieler, bestimmen die Algorithmen die effizientesten Wege zum Erfolg. Je mehr Spiele sie beenden, desto mehr Erfahrung sammeln sie. Ein Lernerfolg kann sogar erzielt werden, indem man KI-Systeme gegeneinander antreten lässt. Durch Deep Learning sind die Computer schließlich in der Lage, auf einem bisher unerreichten Niveau zu spielen. Diese Algorithmen schaffen es deshalb, die besten menschlichen Spieler zu schlagen.

Anwendung bei link|that

KI-Lösungen und neuronale Netze nehmen im Portfolio von link|that eine zentrale Rolle ein.

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