Maschinelles Lernen (ML) ist das Herzstück vieler moderner Anwendungen, von virtuellen Assistenten und Autovervollständigungsfunktionen bis hin zu Sprachübersetzungstools und personalisierten Empfehlungen auf Streaming-Plattformen. Darüber hinaus ist ML Teil von selbstfahrenden Autos und medizinischen Systemen, die in der Lage sind, Krankheiten anhand von diagnostischen Bildern zu identifizieren. Für Unternehmen stellt ML ein unverzichtbares Werkzeug dar, das ihnen dabei hilft, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungsprozesse zu verbessern und Abläufe zu automatisieren. Unternehmen, die diese Technologien anwenden, können ihre Wettbewerbsfähigkeit erhalten und neue Chancen für Expansion und Produktivität generieren. Durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben hilft ML auch dabei, wertvolle Zeit zu sparen und dem Fachkräftemangel mit KI-gestützten Lösungen zu begegnen.
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI). ML-Systeme können aus Daten lernen, auf bisher ungesehene Daten zu verallgemeinern, indem sie Muster und Zusammenhänge erkennen und somit aus Erfahrung lernen. Derzeit ist das Interesse an Deep Learning (DL) besonders hoch. DL ist eine Form von ML, die durch die Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert wurde. DL-Modelle setzen sich aus synthetischen Neuronen zusammen, die Signale von anderen Neuronen erhalten und an diese weiterleiten können. Während traditionelles maschinelles Lernen auf von Menschen definierten Merkmalen basiert, automatisiert Deep Learning die Merkmalserkennung und kann komplexere Aufgaben bewältigen. Kürzlich erhielt eine bahnbrechende Forschungsarbeit im Feld der neuronalen Netzwerke, der zugrunde liegenden Technologie des Deep Learning, sogar den Nobelpreis für Physik. Dies betont die immense Bedeutung dieser Technologie nochmals.
Dieser Artikel beleuchtet verschiedene Ansätze des maschinellen Lernens, seine Anwendungsbereiche sowie die Herausforderungen und Einschränkungen.
Wie funktioniert Maschinelles Lernen?
Die Entwicklung eines ML-Modells erfolgt in mehreren iterativen Phasen: Sie beginnt mit der Anforderungsanalyse, der Datenerfassung und -vorverarbeitung und dem Feature-Engineering, geht über zum Modeltraining und -tuning und endet mit der Evaluation, der Bereitstellung und der Modellüberwachung. Weitere Einzelheiten zu diesem Prozess und Informationen darüber, wie die einzelnen Phasen effizienter und stabiler gestaltet werden können, finden Sie in unserem Artikel über Machine Learning Operations (MLOps).
Ansätze für Maschinelles Lernen
Es gibt verschiedene Ansätze für Maschinelles Lernen, die jeweils für bestimmte Arten von Problemen geeignet sind:
Supervised Learning
Beim Supervised Learning wird das Modell mit gelabelten Daten trainiert, d.h. die Eingabedaten sind mit den erwarteten Ausgabewerten versehen. Beispielsweise könnte bei einer Spam-Erkennung eine E-Mail als Eingabedatum und deren Klassifizierung als „Spam“ oder „kein Spam“ als Ausgabewert dienen. Das Modell lernt, Muster zu identifizieren, die die Eingaben den entsprechenden Ausgaben zuordnen. Dieser Ansatz eignet sich gut für Klassifizierungsaufgaben (z.B. Spam-Erkennung) und Regressionsaufgaben (z.B. Preisvorhersagen).
Unsupervised Learning
Beim Unsupervised Learning lernt das Modell aus Daten ohne Labels. Ziel ist es, versteckte Muster oder Gruppierungen in den Daten zu entdecken. Dieser Ansatz ist nützlich für Clustering-Aufgaben (z.B. das Gruppieren von Nutzern mit ähnlichem Verhalten für Empfehlungssysteme) oder zur Anomalieerkennung (z.B. zur Betrugserkennung).
Semi-Supervised Learning
Dieser Ansatz kombiniert gelabelte und ungelabelte Daten und stellt eine Zwischenlösung zwischen Supervised und Unsupervised Learning dar. Semi-Supervised Learning wird oft angewendet, wenn die Annotation von Daten teuer oder zeitaufwendig ist, aber viele ungelabelte Daten vorliegen. Bei der medizinischen Diagnostik beispielsweise kann eine kleine Menge medizinischer Bilder mit bestimmten Erkrankungen gelabelt werden, während die meisten Bilder ungelabelt bleiben. Das Modell kann komplexe Muster aus diesen ungelabelten Bildern lernen und dadurch seine Fähigkeit verbessern, Krankheiten und Anomalien in den gelabelten Bildern zu erkennen, was die Diagnosegenauigkeit verbessert.
Reinforcement Learning
Das Reinforcement Learning arbeitet mit einem System von Belohnungen und Bestrafungen, das man auch als „Learning by Doing“ bezeichnen könnte. Das Modell lernt, indem es mit seiner Umgebung interagiert und Feedback für seine Aktionen erhält. Dieser Ansatz eignet sich besonders gut für Anwendungen in der Robotik, für autonome Fahrzeuge und für Spielaufgaben wie „Go“.
Shallow vs. Deep Learning
Shallow Learning (oder „traditionelles“ ML) und Deep Learning unterscheiden sich in mehreren wichtigen Aspekten. Beim Shallow Learning ist das Feature-Engineering ein manueller Prozess, der Fachwissen erfordert, um wichtige Merkmale auszuwählen. Beim Deep Learning wird dieser Prozess hingegen durch den Einsatz mehrschichtiger neuronaler Netze automatisiert. Shallow Learning funktioniert in der Regel gut mit kleineren Datensätzen, während Deep Learning besonders gut mit großen Datenmengen umgehen und komplexe Muster lernen kann. Allerdings erfordert Deep Learning längere Trainingszeiten und mehr Rechenleistung, oft durch leistungsstarke Hardware wie GPUs. Shallow-Learning-Modelle sind weniger komplex und können in der Regel effizient auf CPUs trainiert werden.
Modellbewertung
Um die Funktionalität von ML-Modellen zu gewährleisten, müssen sie gründlich getestet und bewertet werden. Üblicherweise werden die verfügbaren Daten in einen Trainings- und einen Testdatensatz aufgeteilt. Der Trainingsdatensatz dient dazu, das Modell zu trainieren, während der Testdatensatz dazu verwendet wird, die Leistung des Modells auf ungesehenen Daten zu bewerten. Die gängigen Metriken zur Bewertung von Klassifizierungsproblemen sind Accuracy, Precision, Recall und F1-Score. Bei Regressionsaufgaben werden häufig Metriken wie Mean Absolute Error (MAE) und Mean Squared Error (MSE) eingesetzt.
Implementierung
Die Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen erfolgt oft auf cloudbasierten Plattformen wie AWS und Azure. Diese Plattformen stellen vorgefertigte Modelle für Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und prädiktive Analysen bereit, die für bestimmte Anwendungen feinabgestimmt werden können. Zusätzlich erlauben sie Anwendern die Erstellung maßgeschneiderter Modelle von Grund auf, was eine Anpassung an individuelle Bedürfnisse ermöglicht. Für manche Anwendungsfälle kann es jedoch sinnvoller sein, Modelle vor Ort („On-prem“) zu entwickeln und bereitzustellen, insbesondere aus Datenschutzgründen, wegen gesetzlicher Vorschriften oder wenn eine durchgehende Rechenkapazität für große Modelle erforderlich ist. Hybride Lösungen, wie z. B. das Trainieren eines Modells vor Ort und dessen Bereitstellung in einer öffentlichen Cloud, sind ebenfalls eine Option. Ob Sie in der Cloud, On-Prem oder hybrid arbeiten – die Entwicklung und Bereitstellung von ML-Lösungen erfordert ein qualifiziertes und kollaboratives Team aus Data Engineers, Data Scientists, Softwareentwicklern und DevOps Engineers.
Anwendungsbereiche
Maschinelles Lernen hat zahlreiche Anwendungsbereiche und verändert ganze Branchen. Hier einige Beispiele:
Finanzwesen
Im Finanzwesen wird maschinelles Lernen z.B. zur Betrugserkennung, zur Automatisierung von Kreditvergaben, zur Optimierung von Handelsstrategien und zur Bereitstellung personalisierter Bankdienstleistungen eingesetzt. ML-Modelle können riesige Datensätze analysieren, um ungewöhnliche Muster zu erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen, oder um Marktbewegungen vorherzusagen.
Einzelhandel
Einzelhändler nutzen ML, um das Kundenerlebnis zu optimieren, den Bestand besser zu verwalten und Preisstrategien zu verbessern. ML-gestützte Empfehlungssysteme schlagen Kunden basierend auf ihrem Surf- und Kaufverhalten Produkte vor, um so den Umsatz zu steigern und die Kundenbindung zu stärken. Chatbots unterstützen Kunden bei Anfragen oder Einkäufen in Echtzeit und verbessern so das Einkaufserlebnis weiter.
Fertigung
Im Fertigungssektor hilft die vorausschauende Wartung mit Hilfe von ML, potenzielle Ausfälle von Anlagen frühzeitig zu erkennen und so die Ausfallzeiten zu minimieren. ML-Modelle werden auch zur Qualitätskontrolle eingesetzt, indem Bilder von Produktionslinien analysiert werden, um Fehler zu erkennen.
Gesundheitswesen
Im Gesundheitswesen trägt ML zur Verbesserung der Diagnostik bei und hilft dabei, Behandlungen zu personalisieren und die Arzneimittelentwicklung zu beschleunigen. Besonders DL-Modelle haben sich bei medizinischen Bildgebungsaufgaben, wie der Erkennung von Tumoren in Radiologiebildern, bewährt. Diese Systeme dienen dazu, das medizinische Personal zu unterstützen und zu befähigen, genauere und fundiertere Entscheidungen zu treffen, ohne dabei die menschliche Expertise zu ersetzen.
Logistik
In der Logistik wird ML zur Optimierung von Routen, zur besseren Auffindbarkeit von Paketen in Lieferfahrzeugen, oder zur Verwaltung von Beständen basierend auf Nachfrageprognosen eingesetzt. Durch die Analyse von Verkehrs- und Nachfragedaten können ML-Modelle auch Lieferketten optimieren und die Betriebskosten senken.
Unterhaltung
Die Unterhaltungsbranche verwendet ML für Inhaltsempfehlungen, Zielgruppenanalysen und sogar als Unterstützung bei der Erstellung von Inhalten. Streaming-Plattformen wie Netflix und Spotify setzen auf Deep-Learning-Algorithmen, um Serien, Filme und Musik anhand von Benutzerpräferenzen zu empfehlen.
Sport
Im Sport verbessert ML die Teamleistung, indem es Stärken und Schwächen von Spielern ermittelt, und es Trainern so ermöglicht, fundiertere, datengestützte Entscheidungen zu treffen. ML-Modelle können auch bei der Suche und Rekrutierung von Talenten helfen. Prädiktive Analysesysteme helfen außerdem, Verletzungsrisiken frühzeitig zu erkennen und präventive Maßnahmen zu ergreifen.
Herausforderungen und Grenzen
Trotz seines Potenzials, die Geschäftsentwicklung in vielen Bereichen erheblich zu verbessern, hat das maschinelle Lernen einige Herausforderungen und Grenzen, die nicht übersehen werden sollten.
Erklärbarkeit
Deep-Learning-Modelle werden oft als „Black Boxes“ bezeichnet, da schwer zu verstehen ist, wie genau sie Entscheidungen treffen. Die mangelnde Transparenz kann in sensiblen Bereichen wie dem Gesundheits- und Finanzwesen problematisch sein, wo es wichtig ist, die Gründe für Entscheidungen nachvollziehen zu können. Erklärbarkeit ist ein aktuelles Forschungsthema, das sich darauf konzentriert, Modelle besser interpretierbar zu machen. In der Zwischenzeit können Unternehmen das Risiko bei sensiblen Aufgaben zum Beispiel durch den Einsatz einfacherer, transparenterer Modelle reduzieren.
Bias and ethische Fragen
ML-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert wurden. Verzerrte Trainingsdaten führen oft zu unfairen Ergebnissen und werfen ethische Fragen auf, insbesondere wenn ML in Einstellungsverfahren, im Strafrecht oder bei Kreditvergaben verwendet wird. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, diese Probleme zu adressieren, z. B. die Verwendung diverser und repräsentativer Datensätze, die Anwendung sogenannter „Fairness Constraints“ während der Modellentwicklung und die Durchführung regelmäßiger Audits, um verzerrte Ergebnisse zu erkennen.
Underfitting und Overfitting
Overfitting und Underfitting stellen weitere Herausforderungen beim maschinellen Lernen dar. Overfitting tritt auf, wenn ein Modell zu komplex ist und dadurch das Rauschen der Trainingsdaten einfängt. Dies führt zu einer schlechten Generalisierbarkeit und dadurch zu einer schlechten Leistung bei neuen Daten. Underfitting liegt vor, wenn ein Modell zu einfach ist, um aussagekräftige Muster zu erfassen, was zu einer geringen Genauigkeit sowohl auf den Trainings- als auch auf den Testdaten führt. Techniken wie Regularisierung und die Verwendung von mehr Daten können helfen, Overfitting zu bewältigen. Im Falle von Underfitting kann das Modell durch eine Erhöhung der Modellkomplexität, den Einsatz fortschrittlicherer Algorithmen oder die Verwendung von mehr Daten dazu gebracht werden, die zugrunde liegenden Muster besser zu erfassen.
Sicherheit
Sicherheitsaspekte stellen ein wachsendes Problem beim maschinellen Lernen dar, weil Modelle anfällig für verschiedene Arten von Angriffen sind. Ein Beispiel sind adversariale Angriffe, bei denen kleine, absichtliche Änderungen an den Eingabedaten dazu führen können, dass die Modelle falsche Vorhersagen machen. Ein weiteres Risiko ist die Modellinversion, bei der Angreifer die Ergebnisse eines Modells verwenden können, um sensible Eingabedaten, wie z. B. persönliche Informationen, zu rekonstruieren. Um diese Risiken zu minimieren, können Techniken wie adversariales Training (bei dem Modelle auf veränderten Daten trainiert werden), Zugriffskontrolle und regelmäßige Überwachung dazu beitragen, sowohl die Modelle als auch die von ihnen verarbeiteten Daten zu schützen. Die zunehmende Verbreitung von Systemen des maschinellen Lernens erfordert die Gewährleistung robuster Sicherheitsstandards.
Urheberrecht und Persönlichkeitsrechte
Neben Sicherheitsbedenken sind beim maschinellen Lernen auch Fragen des Urheberrechts und der persönlichen Datenrechte von großer Bedeutung. Viele Modelle sind auf große Datensätze angewiesen, die urheberrechtlich geschütztes Material oder sensible personenbezogene Daten enthalten. Die Verwendung solcher Daten ohne die entsprechenden Genehmigungen stellt rechtliche Probleme im Bereich des geistigen Eigentums und des Datenschutzes dar, insbesondere im Rahmen von Vorschriften wie der DSGVO. Unternehmen sollten daher sicherstellen, dass sie über die erforderlichen Lizenzen verfügen und datenschutzfreundliche Techniken wie Anonymisierung und synthetische Datengenerierung einsetzen.
EU AI Act
Der EU AI Act führt mehrere Beschränkungen für ML-Systeme ein, insbesondere für Hochrisiko-KI-Systeme, die strenge Compliance-Anforderungen erfüllen, regelmäßige Risikobewertungen durchführen und Transparenz in ihrem Betrieb gewährleisten müssen. Diese Anforderungen erhöhen die Entwicklungskosten und können Innovationsprozesse verlangsamen. Die Implementierung effizienter MLOps-Praktiken kann jedoch mögliche Lösungen bieten. Bitte lesen Sie unseren entsprechenden Artikel für weitere Informationen zu diesem Thema.
Fazit
Die Integration von ML in Geschäftsabläufe ist heute eine Notwendigkeit, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Unternehmen, die ML erfolgreich implementieren, profitieren durch Automatisierung, präzisere Vorhersagen, bessere Kundenerlebnisse und kürzere Produktentwicklungszyklen.
Doch es geht nicht nur um die Einführung von ML, sondern um die richtige Umsetzung. Das bedeutet, dass man sich mit Herausforderungen wie Erklärbarkeit und Bias auseinandersetzen und sicherstellen muss, dass die Modelle sicher sind und dem EU AI Act entsprechen. Unternehmen, die diese Herausforderungen meistern können, haben einen erheblichen Vorteil gegenüber Wettbewerbern, die bei der Einführung von KI hinterherhinken.
Wir bei CID verfügen über jahrelange Erfahrung in der Entwicklung maßgeschneiderter ML-Lösungen für verschiedene Branchen. Unsere Expertise ermöglicht es uns, individuelle Softwarelösungen zu entwickeln, die den besonderen Herausforderungen und Anforderungen unserer Kunden gerecht werden. Sprechen Sie uns an, um zu erfahren, wie wir Sie unterstützen können.
Autorin © 2024: Ruth Schreiber – www.linkedin.com/in/ruth-schreiber-0565742ba/
