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Machine Learning
und Deep Learning

Bei LinkThat erschließen wir 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?

 

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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 dem darauf basierenden Algorithmus ergibt sich für maschinelles Lernen jedoch eine natürliche Grenze bezüglich der Funktionen. Dennoch gibt es 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 vertauscht man die beiden Begriffe oft. Die Systeme haben jedoch unterschiedliche Fähigkeiten. Algorithmen auf Basis des tiefgehenden Lernens können die Qualität ihrer Ergebnisse selbstständig verbessern. Das System wird nicht explizit für seine Aufgaben programmiert; 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 bezeichnet man deshalb auch als „neuronales“ Netz. Bezogen auf die schon 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 verwenden auch Deep Learning-Algorithmen.

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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. Einen Lernerfolg erzielt man sogar, 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 LinkThat

In unserem Portfolio spielen KI-Lösungen und neuronale Netze eine zentrale Rolle.

Mit LinkThat ECCO, LinkThat CUBE, LinkThat SHIFT und LinkThat PRISM sind umfassende Standardlösungen in unserem Angebot, die äußerst zuverlässige Ergebnisse liefern. Und auch wenn du für dein Unternehmen auf der Suche nach einer ganz speziellen Lösung bist, stehen dir unsere Experten gerne zur Seite.

Wenn du weitere Fragen hast oder an einer speziellen Lösung aus unserem Angebot interessiert bist, freuen wir uns auf deine Kontaktaufnahme.

R.D.

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