Was sind Algorithmen für maschinelles Lernen?

Erlernen der Vorhersage-Fähigkeiten.

Obwohl ML-Algorithmen lernen können, was Funktionen sind, sollen sie in erster Linie vorhersagen, wie Daten durch das Hinzufügen von Variablen beeinflusst werden. Diese Vorhersagen werden jedoch fehlerhaft sein, da Maschinen nur die Daten nutzen können, die ihnen zur Verfügung stehen.

Die Funktionen bzw. Algorithmen für maschinelles Lernen sind dafür optimiert, im Laufe der Zeit die Fehlerquote in diesen Vorhersagen zu minimieren.

Unterschiede bei den Funktionen.

Die unterschiedlichen Algorithmen für maschinelles Lernen treffen verschiedene Annahmen über Funktionen und ihre Darstellung. Aus diesem Grund solltet ihr verschiedene Algorithmen für das ML-Problem ausprobieren, bis ihr den Algorithmus mit dem genauesten Ergebnis findet.

Komplette Neuentwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen.

Die Entwicklung eines funktionalen Algorithmus für maschinelles Lernen kostet Zeit und Arbeit, ist jedoch sehr lohnenswert, sobald ihr die Details verstanden habt.

Wenn ihr ML-Algorithmen komplett neu entwickeln möchtet, solltet ihr mit einem vorhandenen neuronalen Netz beginnen und diese einfachen Schritte befolgen:

Versteht den Algorithmus.

Zuerst müsst ihr entscheiden, welche Art von ML-Algorithmus ihr erstellen möchtet. Sobald ihr euch für einen entschieden habt, macht euch mit seiner Struktur, seinen Möglichkeiten und Einschränkungen vertraut.

Recherchiert so viel wie möglich.

Nun wird es Zeit, sich in die Bücher (oder in YouTube) zu vertiefen. Online sowie offline findet ihr umfangreiche Informationen.

Offline-Ressourcen wie Fachbücher liefern detaillierte mathematische Informationen über Algorithmen. Wenn ihr aber Wert auf leicht verständliche Inhalte und praktische Beispiele legt, empfehlen wir Tutorial-Videos oder Blog-Beiträge wie diesen.

Splittet ein großes Problem in mehrere kleine auf.

Das Erstellen eurer eigenen Algorithmen für maschinelles Lernen kann aufwendig erscheinen. Ihr könnt euch die Aufgabe aber erleichtern, indem ihr sie in kleinere Teile unterteilt.

Anstatt also den gesamten Algorithmus auf einmal zu erstellen, solltet ihr das Problem in mehreren Etappen angehen. Bevor ihr ihn beispielsweise mit einem Datensatz trainiert, solltet ihr sicherstellen, dass der Algorithmus diesen auch tatsächlich lesen kann. Dazu kann es erforderlich sein, ihm beizubringen, Null-Werte oder kategorische Werte zu verarbeiten. Ein inkrementeller Ansatz vereinfacht den Prozess erheblich und kann auch verhindern, dass ihr später aufwendig debuggen müsst.

Fangt einfach an.

Wählt einen kleinen und einfachen Datensatz für euren Algorithmus, den ihr ohne Probleme manuell in den Algorithmus-Code eingeben könnt. Wir empfehlen ein NAND-Gate, ein häufig von Entwicklerinnen und Entwicklern für die Erstellung von digitalen Geräten verwendetes Logik-Gate.

Testet den Algorithmus.

Führt einige einfache Tests mit dem Algorithmus durch und optimiert ihn, um anschließend einen größeren Datensatz mit realen Daten zu verwenden. Nehmt bei Bedarf Änderungen vor, um die Fehlerquote zu verringern. Wenn möglich, verwendet bereits von einem etablierten ML-System analysierte Daten, um die Genauigkeit eures neuen Algorithmus zu bewerten.

Haltet alles fest.

Zum Schluss solltet ihr alles notieren, was ihr in diesem Prozess gelernt habt. Dadurch versteht ihr besser, was funktioniert hat und wie ihr den Prozess in Zukunft beschleunigen könnt.

Vor- und Nachteile.

Alle ML-Algorithmen haben ihre eigenen Vor- und Nachteile. Im Folgenden sehen wir einige davon an, damit ihr besser versteht, wann und wie sich der Einsatz von maschinellem Lernen lohnt.

Die wichtigsten Vorteile.

1. Nachdem der Algorithmus fertig ist, sind wenige oder keine menschlichen Eingriffe erforderlich. Nach der Implementierung eurer ML-Algorithmen können sie ihre Analysefähigkeiten verbessern und Vorhersagen treffen, ohne dass dazu ständige Eingriffe eures Teams notwendig sind.
2. Trends und Muster lassen sich einfach erkennen. ML-Algorithmen eignen sich hervorragend dazu, ohne menschliches Eingreifen Muster und Trends im Verhalten von Verbraucherinnen und Verbrauchern (z. B. E-Commerce-Kaufgewohnheiten) zu ermitteln.
3. Die Algorithmen werden im laufenden Betrieb ständig verbessert. Durch die Nutzung historischer Daten werden Algorithmen für maschinelles Lernen im Laufe der Zeit immer effizienter und genauer.
4. Sie können komplexe Daten verarbeiten. ML-Algorithmen können mit mehrdimensionalen Daten umgehen, d. h. sie verarbeiten riesige Datensätze mit einer Vielzahl von Variablen.
5. Ihr könnt sie für verschiedene Services einsetzen. ML-Algorithmen lassen sich in ganz unterschiedlichen Branchen einsetzen, vom Gesundheitswesen bis zum E-Commerce.

Mögliche Nachteile.

1. Zum Trainieren und Lernen sind große Datenmengen erforderlich. Algorithmen für maschinelles Lernen benötigen enorme Bestände an hochwertigen und unverzerrten Daten, aus denen sie lernen und sich verbessern.
2. Über einen bedeutenden Zeitraum hinweg ist ein großer zeitlicher Aufwand erforderlich. Ihr müsst euren ML-Algorithmen die notwendige Zeit geben, um eure Daten zu erfassen, sie zu analysieren und daraus zu lernen. Außerdem müsst ihr erhebliche Verarbeitungsressourcen bereitstellen, damit die Technologie effektiv arbeiten kann.
3. Es kann schwierig sein, Ergebnisse zu interpretieren. Wenn euer ML-Algorithmus nützliche Ergebnisse generieren soll, müsst ihr die für euren Use Case richtige Formel wählen.
4. Maschinelles Lernen kann anfällig für Fehler sein. Auch wenn Algorithmen für maschinelles Lernen autonom laufen, sind sie äußerst anfällig für Fehler. Insbesondere dann, wenn ihr den falschen Algorithmustyp gewählt oder Daten von mangelhafter Qualität eingegeben habt.

Seid euch daher der Schwächen von ML-Algorithmen bewusst, um diese revolutionäre Technologie richtig einzusetzen und verwertbare Prognosen aus euren Geschäftsdaten zu gewinnen.

Typen von Algorithmen für maschinelles Lernen.

Überwachtes Lernen.

Beim überwachten Lernen übergebt ihr dem ML-Algorithmus einen gekennzeichneten Datensatz, der Ein- und Ausgaben umfasst. Anschließend soll der Algorithmus eine Funktion oder Methode finden, um aus diesen Eingaben die gewünschten Ausgaben zu generieren.

Nach jeder Testrunde könnt ihr bekannte Fehler korrigieren, damit der Algorithmus aus diesen Fehlern lernen kann.

Teilweise überwachtes Lernen.

Beim teilweise überwachten Lernen (auch semi-überwachtes Lernen) übergebt ihr dem Algorithmus sowohl gekennzeichnete also auch ungekennzeichnete Informationen. Die gekennzeichneten Daten umfassen Tags, mit denen der Algorithmus die Daten versteht, während die ungekennzeichneten Daten überhaupt keine Tags enthalten.

Durch die Kombination dieser beiden Datentypen lernt der Algorithmus, unstrukturierte Informationen zu analysieren.

Bestärkendes Lernen.

Beim bestärkenden Lernen kommen reglementierte Prozesse zum Einsatz, die den Lernprozess beschleunigen. Dazu übergebt ihr dem ML-Algorithmus einen detaillierten Satz an Parametern, Aktionen und EDN-Werten (Extensible Data Notation).

Dieser Ansatz erfordert die meisten menschlichen Eingriffe, kann euren Algorithmus jedoch sehr effektiv mithilfe von Trial-and-Error-Analyseprozessen trainieren, um die Fehlerquote zu minimieren.

Unüberwachtes Lernen.

Beim unüberwachten Lernen übergebt ihr dem Algorithmus ungekennzeichnete Daten, damit er die Beziehungen und Korrelationen zwischen Datensätzen frei bestimmen kann. Anschließend analysiert der ML-Algorithmus riesige Datensätze komplett eigenständig.

Was sind evolutionäre Algorithmen für maschinelles Lernen?

Evolutionäre Algorithmen für maschinelles Lernen sind Computerprogramme, die das Verhalten von Lebewesen imitieren, um komplexe Probleme zu lösen. Dazu nutzen sie Mechanismen wie Mutation, Rekombination und Reproduktion.

Während herkömmliche ML-Algorithmen auf die Trial-and-Error-Methode setzen, verwenden evolutionäre Algorithmen einen Prozess ähnlich der natürlichen Auslese.

Nach jeder Analyserunde eliminieren evolutionäre Algorithmen die „schwachen“ Lösungen aus ihrer Prognoseliste und behalten die „starken“. Bei diesem Prozess soll ermittelt werden, welche Aktionen am wahrscheinlichsten zu den gewünschten Ergebnissen führen werden.

Evolutionäre Algorithmen für maschinelles Lernen bieten erhebliche geschäftliche Vorteile, zum Beispiel:

• Größere Flexibilität bei der Lösung praktisch aller Probleme
• Mehr Optimierungsmöglichkeiten, um jede mögliche Aktion untersuchen zu können
• Unbegrenzte Lösungen für zahlreiche potenzielle Probleme

Evolutionäre Algorithmen sind die beste Möglichkeit zur Analyse komplexer Datensätze mit vielen Variablen. Informiert euch über maschinelles Lernen und die Unterschiede zu künstlicher Intelligenz.

Gängige Algorithmen für maschinelles Lernen.

Es gibt viele unterschiedliche ML-Algorithmen, einige sind jedoch besonders beliebt:

• Lineare Regression: Das statistische Modell der linearen Regression ermöglicht die Vorhersage von Verbindungen zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen. So könnt ihr mithilfe linearer Regressionsmodelle bestimmen, welche voraussichtliche Auswirkung die Erhöhung eures Pay-per-Click-Marketing-Budgets auf Leads, Interaktionen oder den ROI haben wird.
• Logistische Regression: Dieses statistische Modell wird dazu verwendet, binäre Werte wie 0 oder 1 vorherzusagen. Mithilfe der logistischen Regression könnt ihr die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Ereignisses vorhersagen.
• K-Nearest Neighbour-Algorithmus (KNN): Der KNN-Algorithmus wird für Regressions- oder Klassifikationsprobleme eingesetzt. Bei der Klassifikation kann der KNN-Algorithmus neue Datenpunkte klassifizieren, indem er sie ihren Nachbarn zuordnet. Der neue Fall wird der Gruppe zugeordnet, mit der er am meisten gemeinsam hat.
• Entscheidungsbaum-Algorithmus: Dies ist einer der am häufigsten eingesetzten Algorithmen, mit dem Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftler Probleme klassifizieren. Auf Grundlage bestimmter unabhängiger Variablen oder Attribute unterteilt der Algorithmus den Datensatz in mehrere homogene Gruppen. Anschließend bildet er sie in einem Diagramm ab, das an einen umgedrehten Baum erinnert.

Wenn ihr mehr über Algorithmen für maschinelles Lernen und die Verwendung dieser zuverlässigen Technologie in Adobe Real-time Customer Data Platform erfahren möchtet, seht euch ein Übersichtsvideo an oder startet eine Produkttour.

Erfahrt, wie Adobe Sensei die Entscheidungsfindung bei allen Adobe Experience Cloud-Produkten verbessert.