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Machine Learning

Machine Learning. Wann lohnt es sich? Was sind die Herausforderungen?

Das Ziel maschineller Lernverfahren ist also, aus Daten den maximalen Anteil an Informationen zu gewinnen und diese weiter zu Wissen zu verarbeiten. Auf diese Weise werden riesige Mengen an Rohdaten zu kompaktem, wettbewerbsvorteilhaftem Wissen bereitgestellt.

Auf diese Weise erhalten Unternehmen durch den Einsatz von Maschinellem Lernen Einblick in bisher unbekannte Zusammenhänge und Muster in ihren Daten.

Im Kern geht es beim maschinellen Lernen also um Wissensgewinnung und die verschiedenen Aufgaben, die daraus erwachsen. Werden beispielsweise die Zustände eines Prozesses über einen längeren Zeitraum erfasst, können die gewonnenen Muster genutzt werden, um den Prozess zu optimieren und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Da die Methoden des maschinellen Lernens per se generisch sind, ist ihre Anwendung in einem sehr weiten Kontext möglich – vorausgesetzt eine entsprechende Datenbasis liegt bereits vor oder kann erfasst werden.

Aber wann sollte maschinelles Lernen nutzen?

Als grobe Empfehlung sollte Maschinelles Lernen dann in Betracht gezogen werden, wenn die Aufgabe komplex ist, das Problem ein großes Datenvolumen und viele Variablen umfasst, aber keine explizite Formel bekannt ist.

Daher könnte Machine Learning beispielsweise eine gute Option in folgenden Situationen sein:

  • handgeschriebene Regeln und Gleichungen werden zu komplex (z. B. Gesichtserkennung),
  • die Regeln ändern sich kontinuierlich (z. B. Fraud Detection),
  • die Natur der Daten ist variabel, und das Programm muss sich anpassen (z. B. Vorhersage von Einkaufstrends).

Herausforderungen

Der Umgang mit den Daten und das Finden eines geeigneten Modells erfordert ein gewisses Maß an Erfahrung, die wir als CONNAMIX Ihnen bieten können; denn die wohl bemerkenswerteste Herausforderung liegt in der Heterogenität der Daten, die in allen Formen und Größen vorkommen.

Grade für Laien oder Anfänger sind die Real-World-Datensätze chaotisch und zudem sind sie auch noch unvollständig und liegen in einer Vielzahl von Formaten vor. Teilweise müssen mehrere verschiedene Datentypen, wie maschinengenerierte Datenströme, Texte oder Bilder, kombiniert werden.

Auch die Datenvorverarbeitung erfordert spezielle Kenntnisse und Werkzeuge. Als Beispiel soll die Auswahl von Eigenschaften zum Trainieren einer Objekterkennung genannt werden, für die spezielle Kenntnisse aus der Bildverarbeitung vorausgesetzt werden. Generell erfordern unterschiedliche Datentypen unterschiedliche Herangehensweisen in der Vorverarbeitung.

Nicht zuletzt braucht es einfach Zeit, um das beste Modell für die Daten zu finden. Das richtige Modell auszuwählen, ist ein Balanceakt. Hochflexible Modelle neigen zur Überanpassung von Daten durch die Modellierung auch geringfügigster Variationen, die schlicht Rauschen sein könnten. Andererseits können sehr einfache Modelle unberechtigte Annahmen beinhalten. Daher sollte man immer die passenden Kompromisse zwischen Modellgeschwindigkeit, Genauigkeit und Komplexität finden.

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