Machine Learning

Grundprinzipien des Machine Learnings:

• Training mit Daten: ML-Modelle werden durch Training mit großen Mengen von Daten erstellt. Diese Daten enthalten Eingabe- und Ausgabeinformationen, anhand derer das Modell Muster erlernen kann.
• Mustererkennung: Das Modell identifiziert Muster in den Trainingsdaten und erstellt eine interne Repräsentation dieser Muster.
• Vorhersagen und Entscheidungen: Nach dem Training kann das Modell auf neue, nicht gesehene Daten angewendet werden, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen.

Typen des Machine Learnings:

• Überwachtes Lernen (Supervised Learning): Das Modell wird mit einem gelabelten Datensatz trainiert, wobei es Input-Output-Paare verwendet, um Muster zu lernen und Vorhersagen für neue Daten zu treffen.
• Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning): Das Modell wird mit einem unlabeled Datensatz trainiert und lernt Muster und Strukturen in den Daten, ohne spezifische Ausgabeziele zu haben.
• Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Ein Agent interagiert mit einer Umgebung, trifft Entscheidungen und lernt durch positive oder negative Rückmeldungen, um optimale Handlungen zu erlernen.

Herausforderungen und Überlegungen:

• Datenqualität: Die Qualität der Trainingsdaten beeinflusst direkt die Leistung des ML-Modells.
• Erklärbarkeit: Einige komplexe ML-Modelle sind schwer zu interpretieren, was ethische Fragen aufwirft, insbesondere wenn Entscheidungen Auswirkungen auf Menschen haben.
• Bias und Fairness: ML-Modelle können aufgrund von ungleich verteilten Daten oder Vorurteilen in den Daten unfaire Vorhersagen treffen.

Tipp für den praktischen Einsatz von Machine Learning:

Verstehen Sie die spezifischen Anforderungen Ihres Anwendungsfalls und wählen Sie den ML-Typ und die Algorithmen entsprechend aus.