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Durch Machine Learning k?nnen Unternehmen Ihre Daten verstehen und aus ihnen lernen. Ein Unternehmen kann ML f¨¹r eine Vielzahl von Teilbereichen verwenden. Der Anwendungsfall h?ngt davon ab, was ein Unternehmen erreichen will: die Ums?tze erh?hen, eine Suchfunktion bereitstellen, Sprachbefehle in sein Produkt integrieren oder ein selbstfahrendes Auto entwickeln.

ML hat in der heutigen Gesch?ftswelt eine fantastische Bandbreite an Einsatzm?glichkeiten, und mit der Zeit kann es nur besser werden. Zu den Teilbereichen des ML z?hlen etwa Social Media und Produktempfehlungen, Bilderkennung, Gesundheitsdiagnostik, Sprach¨¹bersetzung, Spracherkennung und Data Mining.

Social-Media-Plattformen wie Facebook, Instagram oder LinkedIn verwenden ML, um Ihnen anhand Ihrer Likes Seiten oder Gruppen vorzuschlagen, denen Sie folgen oder beitreten k?nnten. ML verwendet Verlaufsdaten dazu, was anderen gefallen hat oder welche Posts denen ?hneln, die Ihnen gefallen haben, unterbreitet Ihnen diese Vorschl?ge oder f¨¹gt sie zu Ihrem Feed hinzu.??

ML kann auch auf einer E-Commerce-Website verwendet werden, um Ihnen Produkte zu empfehlen. Basis daf¨¹r k?nnten Ihre fr¨¹heren K?ufe sein, Ihre Suchvorg?nge und Aktionen anderer Anwender, die Ihren ?hneln.

Ein wichtiger Anwendungsbereich f¨¹r ML ist heute die Bilderkennung. Social-Media-Plattformen empfehlen, Personen anhand ML auf Ihren Fotos zu kennzeichnen. Die Polizei kann damit in Bildern oder Videos nach Verd?chtigen suchen. Aufgrund der vielen in Flugh?fen, Gesch?ften und an T¨¹rklingeln angebrachten Kameras kann ermittelt werden, wer ein Verbrechen begangen hat oder wohin der Kriminelle verschwunden ist.

Auch die Gesundheitsdiagnose ist ein guter Einsatzbereich f¨¹r ML. Nach einem Vorfall wie einem Herzinfarkt ist es m?glich, zur¨¹ckzublicken und Warnzeichen zu erkennen, die ¨¹bersehen wurden. Ein von ?rzten oder Krankenh?usern verwendetes System k?nnte auf fr¨¹here Krankenakten zur¨¹ckgreifen und R¨¹ckschl¨¹sse ziehen. Dadurch lie?en sich Verbindungen von der Eingabe (Verhalten, Testergebnis oder Symptom) bis zur Ausgabe (z.?B. einem Herzinfarkt) nachvollziehen. Wenn der Arzt k¨¹nftig seine Notizen und Testergebnisse in das System eingibt, k?nnte der Computer Herzinfarktsymptome viel zuverl?ssiger erkennen als Menschen. Der Patient und der Arzt oder die ?rztin k?nnten Ma?nahmen ergreifen, um einen Herzinfarkt zu verhindern.

Ein weiterer Einsatzbereich f¨¹r ML ist die Sprach¨¹bersetzung auf Internetseiten oder Apps f¨¹r mobile Plattformen. Einige Apps liefern bessere Ergebnisse als andere. Dies h?ngt vom jeweiligen Einsatz des ML-Modells, der Technik und den Algorithmen ab.

Bei Bank- und Kreditkarten kommt ML heute t?glich zum Einsatz. ML kann Betrugsanzeichen schnell erkennen. Menschen br?uchten daf¨¹r lange, so es ihnen ¨¹berhaupt gel?nge. Durch die Vielzahl der gepr¨¹ften und gekennzeichneten Transaktionen (Betrug oder nicht) kann sich das ML weiterentwickeln und k¨¹nftig Betrugsf?lle in einzelnen Transaktionen erkennen. ML eignet sich hervorragend f¨¹r das Data Mining.

Data Mining ist eine Art des ML, bei der Daten analysiert werden, um Prognosen zu erstellen oder Muster in gro?en Daten zu erkennen. Der Begriff ist ein wenig irref¨¹hrend. Niemand?¨C sei es ein Angreifer oder Mitarbeiter?¨C wird angehalten, in Ihren Daten nach etwas N¨¹tzlichem zu suchen. Vielmehr werden im Rahmen des Prozesses Datenmuster erkannt, die bei k¨¹nftigen Entscheidungen helfen.

Denken Sie zum Beispiel an ein Kreditkartenunternehmen. Wenn Sie eine Kreditkarte haben, hat Ihre Bank Sie wahrscheinlich schon einmal benachrichtigt, dass es eine verd?chtige Aktivit?t im Zusammenhang mit Ihrer Karte gab. Wie kann die Bank eine solche Aktivit?t so schnell feststellen und beinahe sofort eine Warnung senden? Diesen Schutz vor Betrug erm?glicht kontinuierliches Data Mining. Allein in den USA wurden seit Anfang?2020 ¨¹ber 1,1?Billionen Karten ausgestellt. Aus der Anzahl der Transaktionen dieser Karten ergeben sich vielf?ltige Daten f¨¹r das Mining, f¨¹r die Suche nach Mustern und f¨¹r das Lernen. Dadurch k?nnen k¨¹nftig verd?chtige Transaktionen erkannt werden.

Deep Learning ist eine bestimmte Art des ML, die auf neuronalen Netzen basiert. Ein neuronales Netz ahmt nach, wie die Neuronen in einem menschlichen Gehirn funktionieren, wenn sie eine Entscheidung treffen oder etwas verstehen. So unterscheidet beispielsweise ein sechsj?hriges Kind durch einen Blick in ein Gesicht seine Mutter von der Verkehrshelferin. Das Gehirn analysiert innerhalb eines Wimpernschlags viele Details, etwa die Haarfarbe, Gesichtsmerkmale und Narben. Machine Learning repliziert dies in Form von Deep Learning.

Ein neuronales Netz hat drei bis f¨¹nf Schichten: eine Eingabeschicht, ein bis drei versteckte Schichten und eine Ausgabeschicht. Die versteckten Schichten treffen die Entscheidungen und arbeiten nacheinander auf die Ausgabeschicht oder die Schlussfolgerung hin. Welche Haarfarbe? Welche Augenfarbe? Ist da eine Narbe? Gehen die Schichten in die Hunderte, ist von Deep Learning die Rede.