Als Teilbereich der Künstlichen Intelligenz spielt Machine Learning (ML) eine bedeutende Rolle bei der Verarbeitung von Daten. Viele Unternehmen können von ML-Technologien profitieren, da sie ihnen helfen, wichtige Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu extrahieren. ML-Systeme haben den Vorteil, dass sie Datensätze entscheidend schneller und präziser analysieren und verarbeiten können als Menschen.

Was ist Machine Learning?

Machine Learning (ML) oder auf Deutsch Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Die ML-Algorithmen erkennen Muster in Datensätzen und sind in der Lage, auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse eigenständig Lösungen zu entwickeln. Durch das Sammeln von Erfahrungen eignen sie sich künstliches Wissen an.

Machine Learning oder Maschinelles Lernen ist die Wissenschaft und Anwendung von Algorithmen, die Daten verstehen und daraus konkrete Aufgaben erfüllen können.

Damit das System die richtigen Ergebnisse liefert, müssen Menschen vorher relevante Daten und Algorithmen bereitstellen sowie Regeln für die Analyse festlegen. Die richtige Vorbereitung der Daten ist entscheidend für die Ergebnisqualität der ML-Systeme.

Explorative Datenanalyse als Grundlage für Machine Learning

Jedes ML-Projekt basiert auf Daten, mit denen das System arbeiten und bestimmte Anforderungen umsetzen soll. Zu Beginn eines Projektes müssen wir klären, welche Informationen sich in den Daten befinden, welchen Mehrwert diese bieten und ob eine Umsetzung des Vorhabens auf Grundlage dieser Daten möglich ist. Hier kommt die explorative Datenanalyse zum Einsatz.

Die explorative Datenanalyse bezieht sich auf den Prozess der Durchführung der ersten Untersuchungen der Daten. Dadurch entdeckt sie Muster, findet Anomalien, testet Hypothesen und überprüft Annahmen mit Hilfe von zusammenfassenden Statistiken und grafischen Darstellungen.

Bevor das Projekt starten kann, ist es von Vorteil, die Daten zuerst zu verstehen und zu versuchen, möglichst viele Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Um diesen Prozess genauer zu spezifizieren, dient eine Checkliste mit Fragestellungen als Orientierung während der explorativen Datenanalyse:

1. Welche Fragen wollen wir beantworten (oder als falsch herausstellen)?
2. Welche Art von Daten liegen vor und wie werden die verschiedenen Datentypen behandelt?
3. Welche Daten fehlen und wie gehen wir mit dem Fehlen der Daten um?
4. Existieren Ausreißer? Wenn ja, wie behandeln wie diese?
5. Wie können wir Merkmale hinzufügen, verändern oder entfernen, sodass die Daten zu besseren Ergebnissen führen?

Konnten wir alle Fragen beantworten und die jeweiligen Erkenntnisse daraus ziehen, ist die explorative Datenanalyse beendet.

Zur Veranschaulichung schauen wir uns die Beantwortung der Fragen am Beispiel der Predictive Maintenance an. Dabei handelt es sich um eine vorausschauende Wartung, bei der mit Hilfe der zur Verfügung stehenden Sensoren versucht wird, Störungen an Maschinen vorherzusehen, bevor diese überhaupt auftreten.

1. Die Fragen, die es zu beantworten gilt, sind zum Beispiel:
   • Inwiefern lassen sich die Ausfallzeiten der vorliegenden Maschine minimieren?
   • Lassen sich anhand der Daten zuverlässig kommende Störungen entdecken?
   • Reichen die sensorischen Daten für die Aufgabe der Predictive Maintenance aus?
2. Bei den vorliegenden Daten handelt es sich beispielsweise um 1000 Zahlenwerte pro Sekunde von verschiedenen Sensoren, die die Qualität des Produkts beschreiben.
3. Teilweise können die Sensoren an bestimmten Stellen ausfallen und somit keine Datenwerte liefern. Die fehlenden Daten müssen entsprechend interpoliert werden.
4. Zum Beispiel können sensorische Anomalien in Form von hohen numerischen Abweichungen vorkommen und sollten dementsprechend entfernt werden.
5. Hierfür könnten beispielsweise geeignete Verfahren für Anomalieerkennung, Glättung von Störungen, Normalisierung und Dimensionalitätsreduktion der Daten Anwendung finden.

Im realen Anwendungsfall werden die jeweiligen Schritte genauer ausgeführt sowie explizite Methoden genannt. Zum allgemeinen Verständnis reicht diese Darstellung jedoch aus.

Vorverarbeitung der Daten

Ein großer Teil der explorativen Datenanalyse befasst sich bereits mit der Vorverarbeitung der Daten. Insbesondere die Fragestellungen drei bis fünf, beziehen sich darauf.

Die Qualität der Daten und die Menge der nützlichen Informationen sind die Schlüsselfaktoren für den Erfolg eines Machine Learning Algorithmus. Deshalb ist es zwingend notwendig, die Daten zuerst anzupassen, bevor jegliche Anwendung von Verfahren mit Maschinellem Lernen sinnvoll ist.

In diesem Schritt sollen die Erkenntnisse der Analyse dazu dienen, die Daten für einen Machine Learning Algorithmus vorzubereiten. Im Optimalfall verbessert sich damit die Qualität des Resultats, das die Maschinen liefern. So können sie die gewünschten Anforderungen besser erfüllen.

Teilweise sind bestimmte Daten auch erst durch eine gezielte Vorverarbeitung für das Machine Learning nutzbar. Nehmen wir als Beispiel eine Zuordnungsaufgabe, in der wir verschiedene Zeitungsartikel einer Kategorie zuweisen. Kategorien könnten Sport, Politik, Wirtschaft oder Ähnliches sein. Machine-Learning-Algorithmen arbeiten ausschließlich mit Zahlenwerten. Die Artikel stellen jedoch Texte dar, sodass zuerst eine sinnvolle Konvertierung der Texte in eine Zahlenfolge (Vektor) erfolgen muss. Ansonsten kann keine Zuordnung stattfinden. Diese Zuordnung kann anschließend für Empfehlungssysteme verwendet werden, in denen Benutzer anhand ihrer Interessen die richtigen Artikel angezeigt bekommen.
Bei einer Objekterkennung in Bildern sieht die Vorverarbeitung dagegen ganz anders aus. Die Objekterkennung hat das Ziel, bestimmte Dinge auf einem Bild zu lokalisieren und diese dabei zu erkennen. Damit werden Bilder durchsuchbar. Da Bilder eine hohe Auflösung vorweisen können, ist es sinnvoll, diese Auflösung zu reduzieren (Interpolation). Damit wird die Dimensionalität reduziert, sodass schneller Modelle trainiert und Vorhersagen getroffen werden können. Auch das Konvertieren von Farb- in Graustufenbilder kann eine wirksame Methode sein, um die Dimensionalität zu reduzieren.

Die Vorverarbeitung ist damit individuell für die jeweils vorliegenden Daten und den Anwendungsfall auszuwählen.

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Wie funktioniert Maschinelles Lernen und welche Typen gibt es?

Allein aus den vorverarbeiteten Daten lassen sich noch keine Erkenntnisse gewinnen. Die Machine Learning Systeme sollen die bestehenden Anforderungen mit den zur Verfügung stehenden Daten umsetzen.

Einige Beispiele für Aufgaben, die ML erfüllen kann:

• die Vorhersage von zukünftigen Werten, basierend auf der Historie
• das Gruppieren der Daten aufgrund ihrer intrinsischen Parameter
• ein Roboter, der aus seinen Erfahrungen lernt und sich dadurch immer weiter verbessert

Maschinelles Lernen lässt sich in verschiedene Typen kategorisieren, die im Folgenden kurz erläutert werden:

1. Überwachtes Lernen (Supervised Learning)
2. Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)
3. Verstärktes Lernen (Reinforcement Learning)

Übersicht über die unterschiedlichen ML-Typen

Überwachtes Lernen

Das Hauptziel beim überwachten Lernen ist es, ein Modell aus bereits gelabelten Daten zu erzeugen. Dieses erlaubt es, Vorhersagen über weitere unbekannte Daten zu machen. Gelabelt bedeutet in diesem Zusammenhang, dass die Trainingsdaten bereits einer Klasse zugeordnet sind. Der ausgewählte Machine Learning Algorithmus versucht nun, die zur Verfügung stehenden Merkmale aus den Daten zu abstrahieren. Dadurch kann er unbekannte Datensätze anhand ihrer Merkmale wiederum einer Klasse zuordnen.

Zwei Aufgabentypen, die in die Abteilung des überwachten Lernens fallen, sind die Klassifikation und die Regression.

• Klassifikation: Ein klassisches Beispiel hierfür ist ein Spam-Filter für E-Mails. Mithilfe eines Korpus von richtig gelabelten E-Mails, also Spam oder Nicht-Spam, können wir einen Machine Learning Algorithmus trainieren. Dieser ordnet nun neu ankommende E-Mails direkt einer der beiden Kategorien zu.
• Regression: Der Unterschied zur Klassifikation liegt in der Ausgabe des Algorithmus. Eine Klassifikation gibt einen diskreten Wert aus, also beispielsweise Spam oder Nicht-Spam. Eine Regression erzeugt dagegen eine kontinuierliche Zahl. Beispielsweise, wenn wir den Preisverfall eines Handys basierend auf den historischen Daten älterer Modelle der gleichen Serie ermitteln wollen. Der Output ist eine reelle Zahl (in Euro) und kein diskreter, vordefinierter Wert aus einer Reihe möglicher Werte.

Das Beispiel der Predictive Maintenance können wir in den Bereich der Klassifikation einordnen. Hierbei versuchen wir anhand der Datenströme eine Vorhersage über zukünftige Störungen zu treffen. Liegen also bestimmte sensorische Daten vor, so soll der ML-Algorithmus als Ergebnis Störung oder keine Störung ausgeben.
Ebenso können wir das Verfahren auch als Regression umsetzen. Dabei gibt der ML-Algorithmus als Ergebnis beispielsweise eine kontinuierliche Zahl zwischen 0 und 1 aus, wobei 0 keine Störung und 1 Störung bedeutet. Damit sagt er den prozentualen Anteil einer möglichen Störung vorher und trifft keine diskrete Aussage.
Die Zuordnung von Zeitungsartikeln und die Objekterkennung gliedern sich ebenfalls in die Klassifikation beziehungsweise Regression ein.Die Voraussetzung für die alle Varianten ist, dass Trainingsdaten zur Verfügung stehen.

Unüberwachtes Lernen

Im Gegensatz zum überwachten Lernen sind hier beim Trainieren eines Modells keine Labels vorhanden. Es ist also unbekannt, welche Daten welcher Klasse zugehörig sind. Das unüberwachte Lernen versucht nun selbstständig Strukturen in den Daten zu finden, um so relevante Informationen aus den Daten zu extrahieren. Mit diesen Merkmalen können nun weitere Aufgaben angegangen werden.

Teilaufgaben des unüberwachten Lernens sind beispielsweise das Clustering und die Dimensionalitätsreduktion.

• Clustering: Clustering ist der Versuch, mit Hilfe von extrahierten Merkmalen die Eingabedaten zu gruppieren, also in Cluster einzuteilen. Die Einteilung erfolgt anhand verschiedener Ähnlichkeits- bzw. Distanzmaße. Es erfolgt also eine Art unüberwachte Klassifikation. Ein Beispiel wäre das Einordnen verschiedener Blumen in Ihre Klasse anhand ihrer Merkmale, ohne dabei die wahren Klassen zu wissen.
• Dimensionalitätsreduktion: In Machine Learning haben die Daten oft eine hohe Dimensionalität, also viele unterschiedliche Merkmale. Sowohl die Unterscheidbarkeit als auch die Rechenleistung leiden unter diesen Bedingungen, sodass eine Dimensionalitätsreduktion der Daten sinnvoll ist. Hierbei erkennen und extrahieren die ML-Systeme relevante Merkmale, sodass im Endresultat viel weniger, aber relevante Merkmale der Daten zurückbleiben.

Als reale Clustering-Aufgabe können Sie sich die Gruppierung von Kunden eines Unternehmens vorstellen. Damit können Unternehmen automatisiert Personas erstellen, anhand derer sie individuelle Marketing-Strategien anwenden können. Der Vorteil dieser Variante ist, dass keine Beispieldaten vorhanden sein müssen, die wir zuvor manuell einer Kundengruppe zuordnen müssen. Dies geschieht hier automatisiert.

Verstärktes Lernen

Die letzte Kategorie von Machine Learning ist das verstärkte Lernen. Das Ziel dieses Bereiches ist es, ein System (Agent) zu entwickeln, dass sich selbstständig verbessert. Basierend auf den Interaktionen mit der Umgebung lernt es und passt sein Verhalten an. Der Agent führt also gewisse Aktionen aus, bekommt dafür ein positive oder eine negative Rückmeldung und verändert sein Verhalten dementsprechend. Er versucht dabei die positiven Rückmeldungen zu maximieren.

Ein Beispiel hierfür wäre ein Schachcomputer. Immer wenn der Agent ein Zug ausführt, wird er dafür belohnt, wenn er Figuren des Gegners aus dem Spiel bringt oder das Spiel gewinnt. Verliert er selbst eine Figur oder das Spiel, wird er bestraft. Durch die Erfahrungen entwickelt der Agent sich selbstständig weiter und verbessert sich. Er versucht damit die Reihenfolge an Aktionen zu lernen, die die Summe der Belohnungen maximiert.

Modell-Evaluation

Je nach Anforderungen können wir verschiedenen ML-Algorithmen anwenden. Allerdings haben wir noch nicht geklärt, inwiefern die resultierenden Ergebnisse des trainierten Modells gut oder schlecht sind. Um solch eine Aussage zu bekommen und basierend auf dieser das Machine Learning Modell anzupassen, ist eine Model-Evaluation nötig.

Bei der Model-Evaluation wird versucht, die Leistung der Machine Learning Modelle anhand verschiedener Metriken zu bewerten. Daraus sollen die Probleme und mögliche Verbesserungen an dem Algorithmus identifiziert werden, damit diese anschließend angegangen werden können.

So müssen wir beispielsweise bei der Predictive Maintenance überprüfen, ob eine Fehlerkategorisierung zuverlässig funktioniert. Bei der Gruppierung von Kunden schauen wir, ob die Zuordnung sinnig ist. Nur mit Hilfe solch einer Evaluation können wir die Qualität unserer Machine Learning Lösung überprüfen, aufzeichnen und verbessern.

Fazit

Maschinelles Lernen sowie auch andere Bereiche der Künstlichen Intelligenz können Prozesse in Unternehmen vereinfachen. Sie ermöglichen es, gesammelte Daten richtig zu nutzen, indem sie wichtige Erkenntnisse daraus gewinnen und diese anwenden können. Je besser die Daten vorbereitet und an den Machine Learning Algorithmus angepasst sind, desto besser ist das Ergebnis, das er liefert.

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