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Dazu suchte man sich einen Experten, stellte ihm eine Menge Fragen, formulierte ein paar Regeln und schrieb dann ein Programm, das diese Regeln in der […]","Es war einmal (und das ist noch gar nicht so lange her), da dachte man, dass man ein Problem am...","\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Es war einmal (und das ist noch gar nicht so lange her), da dachte man, dass man ein Problem am besten mit Software lösen kann, indem man ein \u003Cem>Expertensystem\u003C\u002Fem> entwickelt. Dazu suchte man sich einen Experten, stellte ihm eine Menge Fragen, formulierte ein paar Regeln und schrieb dann ein Programm, das diese Regeln in der richtigen Reihenfolge umsetzt. Mit diesem Ansatz wird das menschliche Wissen auf sehr enge Weise in einem Programm verkapselt.\u003C\u002Fp>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Gelegentlich funktionierte diese Vorgehensweise, doch ab und zu wurde eine wichtige Regel weggelassen oder der falsche \u003Cem>Experte\u003C\u002Fem> zu Rate gezogen. Solche Systeme waren statischer Natur, d.h. sie wurden nicht klüger und konnten sich nicht anpassen, wenn sich die Gegebenheiten änderten.\u003C\u002Fp>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">So entstand das Konzept des maschinellen Lernens.\u003C\u002Fp>\u003Ch2 class=\"wp-block-heading\" id=\"toc-1--was-ist-maschinelles-lernen-ml\">Was ist maschinelles Lernen (ML)?\u003C\u002Fh2>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Maschinelles Lernen (ML) bezeichnet das Konzept, dass man bei einer umfangreichen Datenmenge keinen Experten hinzuzieht, der Regeln aufstellt, sondern dass \u003Cem>das System anhand der Daten selbst lernt\u003C\u002Fem>, was von Bedeutung ist. Maschinelles Lernen befähigt einen Computer, Muster zu erkennen. Indem man ein paar vorliegende Informationen einspeist, lernt die Maschine, eine korrekte Vorhersage zu treffen. Je mehr Daten dem Computer zugeführt werden, desto klüger wird er. Eine größere Datenmenge ist ideal, aber je vielfältiger die Daten sind, desto besser ist die Leistungsfähigkeit des Modells.\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"wp-block-image aligncenter\">\u003Cimg loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"880\" height=\"450\" src=\"\u002Fcdn\u002Fde\u002F2024\u002F04\u002F19183923\u002FGrundlagen-maschinelles-lernen-1-Ki_venn.jpg\" alt=\"Ein Venn-Diagramm in Grün vor orangefarbenem Hintergrund, welches das Verhältnis von KI und maschinellem Lernen darstellt.\" class=\"wp-image-64558\" srcset=\"\u002Fcdn\u002Fde\u002F2024\u002F04\u002F19183923\u002FGrundlagen-maschinelles-lernen-1-Ki_venn.jpg 880w, \u002Fcdn\u002Fde\u002F2024\u002F04\u002F19183923\u002FGrundlagen-maschinelles-lernen-1-Ki_venn-450x230.jpg 450w, \u002Fcdn\u002Fde\u002F2024\u002F04\u002F19183923\u002FGrundlagen-maschinelles-lernen-1-Ki_venn-768x393.jpg 768w\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\u003Ch2 class=\"wp-block-heading\" id=\"toc-2--wie-funktioniert-das-maschinelle-lernen\">Wie funktioniert das maschinelle Lernen?\u003C\u002Fh2>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Beim maschinellen Lernen werden so genannte neuronale Netze verwendet. Dabei handelt es sich um Knotenpunkte in einem Programm, die ähnlich wie Gehirnzellen funktionieren. Bei bestimmten Ereignissen werden diese Knoten \u003Cem>angeregt\u003C\u002Fem>. Das Geniale am maschinellen Lernen ist, dass niemand den einzelnen Knoten vorgibt, wovon sie angeregt werden sollen! Das Modell entscheidet selbst, welche Faktoren relevant sind, indem es wiederholt große Datenbeispiele analysiert, um Muster zu erkennen und zu bestimmen, welche davon von Bedeutung sind.\u003C\u002Fp>\u003Ccto-card white=\"true\" shadow=\"false\">\u003Ch3 class=\"wp-block-heading\">“Ein Modell für maschinelles Lernen ist eine Blackbox: Wir geben ihm Input und es erzeugt den richtigen Output, aber wir können nicht mit Sicherheit sagen, was im Inneren der Box passiert.”\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Fcto-card>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Ein Teilbereich des maschinellen Lernens wird als Deep Learning, also “tiefes Lernen” bezeichnet. Dabei bezieht sich der Begriff “\u003Cem>deep\u003C\u002Fem>” darauf, dass man hierfür “tiefere” neuronale Netzwerke benötigt (, d.h. wesentlich mehr Knotenpunkte in komplizierten Formationen). Wie man sich denken kann, wird Deep Learning eingesetzt, um kompliziertere Problemstellungen zu lösen.\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"wp-block-image aligncenter\">\u003Cimg loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"880\" height=\"450\" src=\"\u002Fcdn\u002Fde\u002F2024\u002F04\u002F19183923\u002FGrundlagen-maschinelles-lernen-2-Ki_deep_learning_venn.jpg\" alt=\"Ein Venn-Diagramm in Grün vor orangefarbenem Hintergrund, welches das Verhältnis von KI, maschinellem Lernen und Deep Learning abbildet.\" class=\"wp-image-64557\" srcset=\"\u002Fcdn\u002Fde\u002F2024\u002F04\u002F19183923\u002FGrundlagen-maschinelles-lernen-2-Ki_deep_learning_venn.jpg 880w, \u002Fcdn\u002Fde\u002F2024\u002F04\u002F19183923\u002FGrundlagen-maschinelles-lernen-2-Ki_deep_learning_venn-450x230.jpg 450w, \u002Fcdn\u002Fde\u002F2024\u002F04\u002F19183923\u002FGrundlagen-maschinelles-lernen-2-Ki_deep_learning_venn-768x393.jpg 768w\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">\u003Cbr \u002F>Zunächst aber soll das nicht-tiefe maschinelle Lernen im Vordergrund stehen, um zu sehen, wozu es fähig ist!\u003C\u002Fp>\u003Ch2 class=\"wp-block-heading\" id=\"toc-3--anwendungsf-lle-f-r-maschinelles-lernen\">Anwendungsfälle für maschinelles Lernen\u003C\u002Fh2>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Wofür lässt sich maschinelles Lernen in der realen Welt einsetzen? Im Folgenden sind ein paar Beispiele aufgeführt (und jedes davon basiert auf einer anderen Art des maschinellen Lernens). Sie unterstützen Marketingexperten, Fachkräfte im Gesundheitswesen und Finanzprofis dabei, ihre Arbeit schneller und effektiver zu erledigen.\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"wp-block-image aligncenter\">\u003Cimg loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"880\" height=\"450\" src=\"\u002Fcdn\u002Fde\u002F2024\u002F04\u002F19183924\u002FGrundlagen-maschinelles-lernen-3-use_cases.jpg\" alt=\"Schwebende Symbole vor orangefarbenem Hintergrund, die Immobilien, Gesundheitswesen, E-Mail, E-Commerce, Finanzen und Produktbewertungen repräsentieren.\" class=\"wp-image-64556\" srcset=\"\u002Fcdn\u002Fde\u002F2024\u002F04\u002F19183924\u002FGrundlagen-maschinelles-lernen-3-use_cases.jpg 880w, \u002Fcdn\u002Fde\u002F2024\u002F04\u002F19183924\u002FGrundlagen-maschinelles-lernen-3-use_cases-450x230.jpg 450w, \u002Fcdn\u002Fde\u002F2024\u002F04\u002F19183924\u002FGrundlagen-maschinelles-lernen-3-use_cases-768x393.jpg 768w\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\u003Ch3 class=\"wp-block-heading\">1. Immobilienbewertung\u003C\u002Fh3>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Anhand von Faktoren wie Größe, Lage und Anzahl der Zimmer lassen sich die Preise von Wohngebäuden vorhersagen. Mit linearen Regressionsmodellen können diese Variablen analysiert werden, um so die Preise zu prognostizieren.\u003C\u002Fp>\u003Ch3 class=\"wp-block-heading\">2. Medizinische Diagnostik anhand von Symptomen\u003C\u002Fh3>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Die Diagnose von Krankheiten kann mithilfe eines Entscheidungsbaums erfolgen, wobei das Modell einer baumartigen Struktur folgt, in der Entscheidungen und ihre möglichen Konsequenzen dargestellt sind.\u003C\u002Fp>\u003Ch3 class=\"wp-block-heading\">3. Erkennung von E-Mail-Spam\u003C\u002Fh3>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Sogenannte Support Vector Machines (SVMs) können anhand von Merkmalen bekannter Spam- und Nicht-Spam-E-Mails erkennen, ob es sich bei einer E-Mail um Spam oder um eine seriöse E-Mail handelt. SVMs finden die bestmögliche Methode zur Unterscheidung der verschiedenen Datenklassen.\u003C\u002Fp>\u003Ch3 class=\"wp-block-heading\">4. Kaufempfehlungen\u003C\u002Fh3>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Zur Empfehlung von Produkten auf einer E-Commerce Webseite kann die Kaufhistorie der Kunden herangezogen werden. Ein K-Nächste-rNachbarn-Alghorithmus kann Produkte vorschlagen, die von Kunden mit ähnlichen Kaufgewohnheiten erworben wurden. Dieses Verfahren betrachtet eine bestimmte Anzahl von “K” nächstliegenden Punkten (also von Kunden mit ähnlicher Kaufhistorie) und trifft Vorhersagen auf der Grundlage von deren Verhalten.\u003C\u002Fp>\u003Ch3 class=\"wp-block-heading\">5. Bonitätsprüfung\u003C\u002Fh3>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Mithilfe der logistischen Regression lässt sich die Wahrscheinlichkeit prognostizieren, ob ein Kunde mit einem Kredit in Verzug gerät. Die logistische Regression kommt bei binären (also “Ja oder Nein”) Klassifizierungsproblemen zum Einsatz (z.B. Säumigkeit oder keine Säumigkeit).\u003C\u002Fp>\u003Ch3 class=\"wp-block-heading\">6. Stimmungsanalyse in Produktrezensionen\u003C\u002Fh3>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">\u003Cem>Naive Bayes-Klassifikatoren\u003C\u002Fem> können Bewertungen als positiv, negativ oder neutral klassifizieren.\u003C\u002Fp>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Je mehr Daten ein Modell verarbeiten kann, desto präziser sind seine Vorhersagen. Unser Zeitalter der \u003Cem>Big Data\u003C\u002Fem> ist daher das ideale Umfeld für maschinelles Lernen.\u003C\u002Fp>\u003Ch2 class=\"wp-block-heading\" id=\"toc-4--maschinelles-lernen-und-grafikprozessoren\">Maschinelles Lernen und Grafikprozessoren\u003C\u002Fh2>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Ein weiterer Faktor, der maschinelles Lernen ermöglicht, sind \u003Cem>Grafikprozessorchips (GPUs)\u003C\u002Fem>, die eigentlich entwickelt wurden, damit Videospiele möglichst flüssig laufen! ‘Wieso?’, werden Sie sich jetzt möglicherweise fragen. Es zeigt sich, dass die mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens auf einer sehr schnellen Verarbeitung von Vektoren beruhen.\u003C\u002Fp>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Vektoren können Sie sich als Richtungspfeile vorstellen, die eine bestimmte Länge haben. Auf genau diese Weise werden die in Computerspielen verwendeten faszinierenden Bildwelten generiert.\u003C\u002Fp>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Und da die Spieler immer mehr Wert auf eine realistische Darstellung legen, profitierte auch die Wissenschaft von immer schnelleren Grafikprozessoren, da solche GPUs parallel geschaltet werden können.\u003C\u002Fp>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Schätzungen zufolge würde es 355 Jahre dauern, ChatGPT mit einem einzelnen Grafikprozessor zu trainieren. Weil aber etwa 25.000 Grafikprozessoren parallel eingesetzt wurden, dauerte es nur ein paar Tage. Modelle für maschinelles Lernen, die auf herkömmlichen Computer-CPUs Monate (oder noch länger) brauchen würden, lassen sich auf schnellen GPUs innerhalb von Stunden trainieren.\u003C\u002Fp>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Ohne Computerspieler wären wir also wohl immer noch Jahre von einer brauchbaren ChatGPT-Version entfernt.\u003C\u002Fp>\u003Ch2 class=\"wp-block-heading\" id=\"toc-5--kann-maschinelles-lernen-komplexe-probleme-l-sen\">Kann maschinelles Lernen komplexe Probleme lösen?\u003C\u002Fh2>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Die oben genannten Anwendungsfälle waren bisher entweder unlösbar oder äußerst kostspielig, doch sie liefern entweder eine positive oder negative Antwort (Handelt es sich um Spam oder nicht? Wird Tom in Zahlungsverzug geraten oder nicht?).\u003C\u002Fp>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Es gibt aber noch wesentlich komplexere Problemstellungen, die wir lösen müssen, wie z.B. Computer dazu zu bringen, die englische oder deutsche Sprache zu verstehen, oder anhand einer verbalen Beschreibung den passenden Ausschnitt aus einem Film zu finden, oder eben das unlängst so bekannt gewordene ChatGPT zu entwickeln und zu trainieren.\u003C\u002Fp>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, das so genannte \u003Ca href=\"\u002Fde\u002Fblog\u002Fgeheimnis-deep-learning\u002F\">Deep Learning\u003C\u002Fa>, eignet sich noch besser für die Bewältigung anspruchsvoller Probleme mit viel komplizierteren Antworten.\u003C\u002Fp>\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Komplexere Probleme erfordern auch komplexere maschinelle Lernmodelle!\u003C\u002Fp>",5,{"url":37,"url_md":38,"alt":39,"height":40,"width":41},"https:\u002F\u002Fwww.canto.com\u002Fcdn\u002Fde\u002F2024\u002F04\u002F19183922\u002FGrundlagen-maschinelles-lernen-Feature.jpg","https:\u002F\u002Fwww.canto.com\u002Fcdn\u002Fde\u002F2024\u002F04\u002F19183922\u002FGrundlagen-maschinelles-lernen-Feature-450x225.jpg","Eine Maschine vor einem grünen Hintergrund, die zum Zweck der Vorhersage unterschiedliche Muster analysiert, sowie Symbole, die verschiedene Branchen repräsentieren.",600,1200,[43],{"id":44,"slug":44,"title":45,"path":46},"ai","Künstliche Intelligenz","\u002Fpost-category\u002Fai\u002F",[48,55,62],{"featuredImage":49,"postId":50,"slug":51,"title":52,"description":53,"path":54},"https:\u002F\u002Fwww.canto.com\u002Fcdn\u002Fde\u002F2023\u002F10\u002F19184039\u002FText-zu-Bild-KI-Feature-450x263.jpg",63920,"text-zu-bild-ki","Verstärkte Inhaltsproduktion mit Text-zu-Bild-KI","Sehen Sie, was eine Text-zu-Bild-KI leisten kann, welche Tools und Vorteile es gibt und wie Sie die Flut generativer KI-Inhalte für Ihre Marke handhaben können.","\u002Fblog\u002Ftext-zu-bild-ki\u002F",{"featuredImage":56,"postId":57,"slug":58,"title":59,"description":60,"path":61},"https:\u002F\u002Fwww.canto.com\u002Fcdn\u002Fde\u002F2022\u002F09\u002F19184043\u002FSo-gewinnen-sie-mehr-zeit-fuer-kreativitaet-der-ki-faehigkeitstest_feature-450x261.jpg",62123,"so-gewinnen-sie-mehr-zeit-fuer-kreativitaet-der-ki-faehigkeitstest","So gewinnen Sie mehr Zeit für Kreativität: Der KI-Fähigkeitstest","Was wäre, wenn Chefs und Teams unsere meistgenutzten Anwendungen wie Kollegen betrachten würden? 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