Die Grundlagen des maschinellen Lernens, die Sie kennen sollten


 
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Bei der Hemargroup beschäftigen wir uns seit mehr als 40 Jahren mit der Entwicklung und Produktion von elektronischen Bauteilen. Seit einigen Jahren nimmt die Rolle der Softwarekomponente auf der Hardware eine immer wichtigere Rolle ein, insbesondere angesichts des Aufkommens der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens.

Heutzutage fragen uns immer mehr Unternehmens- und Startupkunden nach Produkten, die Aktionen durchführen oder Ergebnisse liefern können, basierend auf der Interaktion mit der Umgebung, die ohne menschliches Zutun ständig lernen und sich verbessern.

In diesem Artikel entdecken wir gemeinsam die Grundlagen des maschinellen Lernens, die jeder kennen sollte.

Die Grundlagen des maschinellen Lernens, die Sie kennen sollten

Das maschinelle Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der statistische Methoden einsetzt, um die Leistung eines Algorithmus zur Identifizierung eines Modells, Musters oder einer Struktur in Daten schrittweise zu verbessern.

Das maschinelle Lernen ist eine Variante der traditionellen Programmierung, bei der die Fähigkeit, etwas aus Daten autonom zu lernen, in einer Maschine prädisponiert wird, ohne explizite Anweisungen in dieser Hinsicht zu erhalten. In einigen Fällen wird es als prädiktive Analyse bezeichnet.

Es gibt zwei Methoden:

  • Das erste, als neuronales Netzwerk bezeichnete, führt zur Entwicklung von Maschinen mit automatischem Lernen, bei denen das Verhalten von einem zufällig verbundenen Netzwerk gelernt wird.
  • Die zweite, effizientere Lösung besteht darin, das Äquivalent eines hochgradig organisierten Netzwerks zu reproduzieren, das nur einige spezifische Aktivitäten erlernen soll, aber für jede Anwendung eine Überwachung und Neuprogrammierung erfordert.

Das maschinelle Lernen wird in den Bereichen der Informatik eingesetzt, in denen das Entwerfen und Programmieren expliziter Algorithmen unpraktisch ist; mögliche Anwendungen umfassen E-Mail-Filterung zur Vermeidung von Spam, Erkennung von Netzwerkeinbrüchen oder Eindringlingen, die versuchen, Daten zu brechen, optische Zeichenerkennung, Suchmaschinen und Machine Vision.

Das maschinelle Lernen ist eng mit der rechnergestützten Statistik verbunden, die sich mit der Verarbeitung von Vorhersagen durch den Einsatz von Computern beschäftigt. Es ist auch stark mit der mathematischen Optimierung verbunden, die Methoden, Theorien und Anwendungsbereiche für dieses Gebiet bietet.

Um einen maschinellen Lernalgorithmus zu entwickeln, werden erhebliche Datenmengen benötigt, die absolut zuverlässig sein müssen, da sonst die Informationen, die nach der Berechnung an uns zurückgegeben werden, unzuverlässig sein können. Beachten Sie, dass das Ergebnis nie 100% zuverlässig ist, auch wenn die eingegebenen Daten korrekt sind. Tatsächlich kann der Prozentsatz der Zuverlässigkeit der Ergebnisse nicht a priori definiert werden, wenn nicht erst nach der vollständigen Implementierung des Algorithmus.

Nach der Erfassung werden die Daten klassifiziert und optimiert, um sie für die Analyse durch die Maschine geeignet zu machen. Diese Phase kann je nach den Informationen, die wir erhalten möchten, sehr lange dauern.

Dann wird es notwendig, den Algorithmus zu entwickeln, der in der Lage ist, die Daten zu interpretieren und sie automatisch nach dem Gelernten zu klassifizieren. Nach der Optimierung wird es möglich sein, neue Daten zu verarbeiten, die noch nie zuvor gesehen wurden.

Wir hoffen, Ihnen mit diesem Artikel einen allgemeinen Überblick über die Welt des maschinellen Lernens gegeben zu haben.

Wenn Sie weitere Fragen haben oder uns über eine Beratung für Ihr Projekt kontaktieren möchten, nutzen Sie bitte den untenstehenden Link.


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