In einer schnelllebigen Geschäftswelt wie der heutigen, sind Unternehmen ständig auf der Suche nach Möglichkeiten, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und ihre Prozesse zu optimieren. Eine der vielversprechendsten Technologien, die in den letzten Jahren entstanden ist, ist das sogenannte Machine Learning oder maschinelles Lernen. Dabei bringt man Computern bei, Auswertungen aus gesammelten Daten zu erstellen, um so Unternehmen zu einer höheren Leistung zu und besseren Entscheidungen zu verhelfen, ohne das Zutun eines Menschen.

Was ist Machine Learning?

Maschinelles Lernen ist eine Methode, bei der Computern beigebracht wird, aus vorhandenen Daten zu lernen, ohne dass sie speziell programmiert werden. Es ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Systemen ermöglicht, ihre Leistung mit zunehmender Erfahrung automatisch zu verbessern. Algorithmen des maschinellen Lernens analysieren Daten, lernen daraus und treffen in Folge Vorhersagen. Dadurch helfen sie dabei, fundierte datengestützte Entscheidungen zu treffen. Der Algorithmus lernt weiter und passt sich, je nach zugeführter Datenmenge, an und wird so mit der Zeit immer genauer.

Wie funktioniert das Machine Learning?

Machine Learning ist eine Methode der Datenanalyse, die automatisiert analytische Modellen erstellt. Als Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, basiert es auf der Idee, dass Systeme aus Daten lernen, Muster erkennen und Entscheidungen mit minimalem menschlichen Eingriff treffen können.

Es gibt drei Arten des maschinellen Lernens: überwachtes Lernen (supervised learning), unüberwachtes Lernen (unsupervised learning) und bestärkendes Lernen (reinforcement learning). Beim überwachten Lernen wird das System anhand eines gekennzeichneten Datensatzes trainiert, bei dem das gewünschte Ergebnis bereits bekannt ist. Diese Art des Machine Learnings kann beispielsweise zur Vorhersage der Kundenabwanderung verwendet werden. In diesem Fall würde ein Unternehmen Kundendaten wie etwa die Kaufhistorie, demografische Daten und Interaktionen mit dem Kundendienst analysieren, um vorherzusagen, bei welchen Kunden die Wahrscheinlichkeit höher ist, von einer längerfristigen Zusammenarbeit mit dem Unternehmen abzusehen.

Unüberwachtes Lernen hingegen arbeitet mit nicht gekennzeichneten Daten. Dem System wird demnach das gewünschte Ergebnis nicht mitgeteilt, es sollte aber dennoch in der Lage sein, Muster oder Beziehungen in den Daten zu erkennen. Ein Beispiel für unüberwachtes Lernen ist die Verwendung eines maschinellen Lernmodells zur Erkennung von Anomalien in Sensordaten. In diesem Fall könnte ein Unternehmen Daten wie Temperatur-, Druck- und Vibrationsmessungen von Industriemaschinen analysieren, um ungewöhnliche Muster oder Verhaltensweisen zu erkennen, die auf eine Fehlfunktion oder einen Ausfall hindeuten könnten.

Bestärkendes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent lernt, wie er sich in einer Umgebung zu verhalten hat, indem er bestimmte Aktionen ausführt und die Belohnungen / Ergebnisse beobachtet, die bei diesen Aktionen herauskommen. Reinforcement Learning könnte zum Beispiel zur Optimierung eines Lagerverwaltungssystems eingesetzt werden. Ein Algorithmus könnte verwendet werden, um einen Agenten zu trainieren, das System zu navigieren und zu bedienen, mit dem Ziel, die Effizienz und Produktivität des Lagerbetriebs zu maximieren.

Vorteile von Machine Learning in verschiedenen Branchen

Mit Hilfe von Machine Learning ist es möglich, riesige Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen. Durch die Analyse dieser Daten können Algorithmen des maschinellen Lernens Vorhersagen treffen und potenzielle Risiken oder Chancen erkennen, die sonst unbemerkt bleiben würden.

Mithilfe des maschinellen Lernens lassen sich verschiedene Arbeiten im Unternehmen optimieren und über die Zeit hinweg die Leistung von Systemen verbessern. So können repetitive Aufgaben wie Dateneingabe und -analyse automatisiert werden, wodurch Personalressourcen für wichtigere Aufgaben freigesetzt werden. Darüber hinaus kann Machine Learning helfen, genauere Vorhersagen zu treffen, die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern oder potenzielle Cyberangriffe vorherzusagen.

In Branchen wie der Logistik und dem Gesundheitswesen, in denen täglich große Datenmengen anfallen, wurde Machine Learning bereits von unterschiedlichsten Unternehmen erfolgreich eingesetzt.

Algorithmen des Machine Learnings können bei der Optimierung verschiedener Aspekte des Logistik-Betriebs helfen, z.B. bei der Routenoptimierung, der Bestandsverwaltung, der Bedarfsprognose und der Preisgestaltung. Sie können auch zur Vorhersage von Ausrüstungs- oder Systemausfällen eingesetzt werden, so dass Wartungen geplant werden können, bevor ein solcher Vorfall eintritt, wodurch wiederum Ausfallzeiten minimiert werden. In der Lkw-Branche werden Algorithmen zur Analyse von Daten über Verkehrsmuster, Wetterbedingungen und Lagerstandorte eingesetzt, um die effizientesten Routen für die Fahrer zu finden. Dies spart dem Unternehmen nicht nur Zeit und Geld, sondern verringert auch den CO2-Fußabdruck, da wesentlich weniger Kraftstoff verbraucht wird.

In der Gesundheitsbranche wird Machine Learning eingesetzt, um eine hochwertige Patientenversorgung zu gewährleisten. Forscher der University of California, San Francisco, haben ein maschinelles Lernmodell entwickelt, das die Wahrscheinlichkeit einer Herzerkrankung bei einem Patienten vorhersagen kann. Durch die Analyse elektronischer Krankenakten, einschließlich demografischer Daten, Laborergebnissen und Medikamenten-Historie, kann das Modell Patienten mit hohem Risiko identifizieren und Ärzte dabei unterstützen, Präventionsmaßnahmen zu ergreifen.

Ein weiterer Bereich, in dem maschinelles Lernen einen großen Einfluss hat, ist der Kundenservice. Viele Unternehmen setzen inzwischen Chatbots ein. Dabei handelt es sich um Computerprogramme, die menschliche Gespräche simulieren, um Kundenanfragen zu bearbeiten. Diese Chatbots sind in der Lage, Textinhalte zu verstehen und auf eine menschenähnliche Art und Weise zu antworten. So kann ein Unternehmen einen effizienten und personalisierten Kundenservice anbieten, ohne dabei auf menschliche Ressourcen zurückgreifen zu müssen. Ein Chatbot in einem Bekleidungsgeschäft könnte beispielsweise Informationen zu Öffnungszeiten und Produktverfügbarkeit liefern und auf der Grundlage der bisherigen Einkäufe des Kunden personalisierte Produktempfehlungen aussprechen.

Und auch in der Produktentwicklung haben sich Anwendungsbereiche gefunden: Im Einzelhandel wird Machine Learning eingesetzt, um Verkaufsdaten und Produktbewertungen zu analysieren, um Trends zu erkennen und Empfehlungen bezüglich neuer Produkte auszusprechen. Auf diese Weise können Unternehmen Kundenwünsche besser verstehen und Produkte entwickeln, die sich mit größerer Wahrscheinlichkeit verkaufen lassen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Machine Learning eine beeindruckende Technologie ist mit dem Potential, die Arbeitsweise verschiedener Branchen zu revolutionieren. Von Bilderkennung und medizinischer Diagnose bis hin zu Kundenservice und Lieferkettenmanagement –  maschinelles Lernen wird eingesetzt, um eine Vielzahl von business relevanten Problemen zu lösen und die Produktivität auf eine bisher unvorstellbare Weise zu erhöhen. Da die Technologie laufend weiterentwickelt wird, können wir in Zukunft mit noch mehr innovativen Anwendungen des maschinellen Lernens rechnen.

Der Machine Learning Prozess und wie er funktioniert

Der Prozess des maschinellen Lernens umfasst in der Regel mehrere Schritte, darunter Datenerfassung, Datenaufbereitung, Modellauswahl, Training, Evaluierung und Implementierung. Zunächst werden Daten gesammelt und für die Analyse vorbereitet. Dazu gehören die Bereinigung und Formatierung der Daten sowie die Auswahl einer Teilmenge der Daten, die für das Training des Modells verwendet werden. Anschließend wird ein Modell auf der Grundlage der spezifischen Aufgabe und der Merkmale der Daten ausgewählt. Das Modell wird dann anhand der Daten trainiert, wobei das Modell lernt, Muster und Beziehungen innerhalb der Daten zu erkennen.

Sobald das Training abgeschlossen ist, wird das Modell bewertet, um seine Leistung bei ungesehenen Daten zu bestimmen. Wenn die Leistung des Modells zufriedenstellend ist, wird es schließlich in einer Produktionsumgebung eingesetzt, wo es für Vorhersagen oder Entscheidungen über neue Daten verwendet werden kann. Der Prozess kann auch eine Feinabstimmung des Modells beinhalten, indem die Parameter des Modells angepasst werden, um seine Leistung zu optimieren.

Schritt 1: Datenerfassung

Die Datenerfassung ist ein wichtiger Schritt im Prozess des Machine Learnings, da die Qualität und Quantität der Daten die Leistung eines Modells erheblich beeinflussen. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Daten für das maschinelle Lernen zu sammeln, darunter:

Umfragen: Mit Umfragen können Daten zu einer Vielzahl von Themen gesammelt werden, z.B. demografische Daten, Vorlieben und Verhaltensweisen von Kunden.

Web Scraping: Web Scraping ist eine Technik zum Extrahieren von Daten auf Websites. Damit lassen sich Daten aus Online-Quellen wie sozialen Medien, Nachrichtenartikeln und E-Commerce-Websites erfassen.

APIs: Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) werden verwendet, um Daten von anderen Softwaresystemen zu sammeln, wie etwa von Wetterdiensten oder E-Commerce-Plattformen.

Sensordaten: Daten können mithilfe von Sensoren wie Kameras, Mikrofonen und Beschleunigungsmessgeräten erfasst werden, die zur Datenerfassung in Bereichen wie selbstfahrende Autos, Internet of Things und Fertigung eingesetzt werden können.

Datenbank: Das Machine Learning kann auch mit Daten durchgeführt werden, die bereits in Datenbanken wie SQL, NoSQL oder anderen Arten der Datenspeicherung gespeichert sind.

Sobald die Daten gesammelt sind, werden sie vorverarbeitet, um sie für die Analyse geeignet zu machen. Dieser Prozess kann das Bereinigen und Formatieren der Daten, das Entfernen irrelevanter oder fehlender Werte und das Umwandeln der Daten in ein Format umfassen, das vom Algorithmus für maschinelles Lernen verwendet werden kann. Die Datenerfassung ist ein entscheidender Schritt, der mit Sorgfalt und Detailtreue durchgeführt werden muss, da die Qualität der Daten einen großen Einfluss auf die Leistung des maschinellen Lernmodells hat.

Schritt 2: Datenvorbereitung

Die Datenvorbereitung, auch Datenvorverarbeitung genannt, ist ein wichtiger Schritt im Prozess des Machine Learning, der die Reinigung, Formatierung und Umwandlung der gesammelten Daten in ein für den Algorithmus des maschinellen Lernens geeignetes Format umfasst. Das Hauptziel der Datenvorbereitung besteht darin, die Daten in ein Format zu bringen, das es dem Algorithmus ermöglicht, die zugrunde liegenden Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen.

Der Prozess der Datenaufbereitung umfasst in der Regel mehrere Schritte, darunter:

Datenbereinigung: Dieser Schritt beinhaltet das Entfernen irrelevanter, fehlender oder doppelter Daten sowie die Behandlung von Ausreißern oder Fehlern in den Daten.

Datenformatierung: In diesem Schritt werden die Daten in ein Format umgewandelt, das vom Algorithmus für Machine Learning verwendet werden kann, beispielsweise durch Umwandlung von Text in numerische Werte oder durch Normalisierung der Daten.

Datentransformation: In diesem Schritt werden mathematische Operationen auf die Daten angewandt, z.B. Skalierung, Normalisierung und Merkmalsauswahl, um die Leistung des Algorithmus für maschinelles Lernen zu verbessern.

Aufteilung der Daten: Bei diesem Schritt werden die Daten in Trainings-, Validierungs- und Testgruppen aufgeteilt, so dass der Algorithmus auf verschiedenen Teilen der Daten trainiert und bewertet werden kann.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Datenvorbereitung kein einmaliger, sondern ein iterativer Prozess ist, der mehrmals wiederholt werden muss, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Der Datenaufbereitungsprozess kann auch je nach Art der Daten, des Algorithmus und des Problems, das zu lösen versucht wird, unterschiedlich sein. Sie kann viel Zeit in Anspruch nehmen, ist aber ein entscheidender Schritt, der für die Erstellung eines genauen und zuverlässigen Modells für maschinelles Lernen erforderlich ist.

Schritt 3: Modellauswahl

Die Modellauswahl ist der Prozess der Auswahl des geeigneten Modells für Machine Learning für eine bestimmte Aufgabe und einen bestimmten Datensatz. Dies ist ein wichtiger Schritt im Prozess, da die Wahl des Modells die Leistung des Systems stark beeinflussen kann.

Der Prozess der Modellauswahl umfasst in der Regel die folgenden Schritte:

Verstehen des Problems: Vor der Auswahl eines Modells ist es wichtig, das zu lösende Problem sowie die Merkmale der vorliegenden Daten zu verstehen. Auf diese Weise lässt sich die Liste möglicher Modelle auf diejenigen eingrenzen, die für die Aufgabe am besten geeignet sind.

Identifizierung potentieller Modelle: Auf der Grundlage des Problems und der Daten kann im Anschluss eine Liste potentieller Modelle erstellt werden. Diese kann sowohl traditionelle Algorithmen des Machine Learnings, wie lineare Regression und k-nearest neighbors, als auch komplexere Deep-Learning-Architekturen, wie faltende neuronale Netze, umfassen.

Bewertung der Modelle: Jedes potentielle Modell wird dann auf einer Teilmenge der Daten trainiert und anhand einer Reihe von Bewertungs-Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Wiedererkennung und F1-Score bewertet.

Auswahl des besten Modells: Auf der Grundlage der Bewertungsergebnisse wird das beste Modell ausgewählt. Dabei kann es sich um das Modell mit der höchsten Genauigkeit oder um das Modell handeln, das bei einer bestimmten, für das Problem wichtigen Metrik am besten abschneidet.

Fine-Tuning: Nach der Auswahl eines Modells kann ein Fine-Tuning des Modells erforderlich sein, indem die Parameter des Modells angepasst werden, um seine Leistung zu verbessern.

Es ist wichtig zu beachten, dass sich auch das beste Modell für eine bestimmte Aufgabe im Laufe der Zeit ändern kann, wenn neue Daten gesammelt werden und neue Modelle und Techniken verfügbar werden.

Schritt 4: Training

Beim Machine Learning ist das Training der Prozess, bei dem aus Daten gelernt wird. Dabei werden anhand eines Datensatzes die Parameter eines Modells so angepasst, dass das Modell bei neu hinzukommenden Daten genaue Vorhersagen oder Entscheidungen treffen kann. Der Prozess des Trainings eines maschinellen Lernmodells kann in mehrere Schritte unterteilt werden:

Definieren des Modells: In diesem Schritt wird ein Algorithmus für das Machine Learning ausgewählt und die Struktur des Modells festgelegt, zum Beispiel die Anzahl der Schichten in einem neuronalen Netz oder die Anzahl der Bäume in einem Random Forest (Algorithmus).

Einstellung der Parameter: In diesem Schritt werden die Parameter des Modells initialisiert, beispielsweise die Gewichte in einem neuronalen Netz oder die maximale Tiefe eines Entscheidungsbaums.

Einspeisung der Daten: Hierbei werden die Trainingsdaten in das Modell eingespeist, so dass es daraus lernen kann.

Optimieren der Parameter: Im nächsten Schritt werden die Parameter des Modells angepasst, um den Fehler zwischen den Vorhersagen des Modells und den tatsächlichen Werten zu minimieren. Dieser Schritt erfolgt in der Regel mit Hilfe von Optimierungsalgorithmen wie dem Gradientenabstieg, die auf verschiedene Arten von Modellen angewendet werden können.

Evaluierung des Modells: Zuletzt wird die Leistung des Modells anhand eines separaten Datensatzes, des so genannten Validierungssatzes, bewertet, um festzustellen, wie gut es auf neue Daten verallgemeinert werden kann.

 

Auch in diesem Schritt ist eine Reihe von Iterationen erforderlich, die von der Komplexität des Modells und der Größe des Datensatzes abhängen. Nach dem Training ist das Modell bereit, für Vorhersagen oder Entscheidungen über neue Daten verwendet zu werden.

Schritt 5: Bewertung

Bei der Bewertung wird die Leistung eines Modells für Machine Learning anhand ungesehener Daten bewertet. Dies ist ein wichtiger Schritt, da er es uns ermöglicht, zu messen, wie gut das Modell auf neue Daten verallgemeinert, und sicherzustellen, dass es sich nicht zu stark anpasst. Die Evaluierung eines maschinellen Lernmodells umfasst in der Regel die folgenden Schritte:

Aufteilung der Daten: Die Daten werden in der Regel in einen Trainingssatz, einen Validierungssatz und einen Testsatz unterteilt. Der Trainingssatz wird zum Trainieren des Modells verwendet, der Validierungssatz zum Abstimmen der Parameter des Modells und der Testsatz zur Bewertung der Leistung des Modells.

Auswahl der Bewertungsmetriken: Die Bewertungsmetriken werden auf der Grundlage des Problems und der Merkmale der Daten ausgewählt. Gängige Metriken für Klassifizierungsprobleme sind Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Score, und für Regressionsprobleme der mittlere quadratische Fehler, der mittlere absolute Fehler und R-Quadrat.

Bewertung des Modells: Das Modell wird auf der Testmenge anhand der gewählten Bewertungsmetriken evaluiert. Dieser Schritt ermöglicht es uns, die Leistung des Modells auf ungesehenen Daten zu messen und es mit anderen Modellen zu vergleichen.

Analyse der Ergebnisse: Die Ergebnisse der Bewertung werden genau analysiert, um die Stärken und Schwächen des Modells zu ermitteln. Wenn die Leistung des Modells nicht zufriedenstellend ist, kann eine zusätzliche Feinabstimmung oder ein sogenanntes Feature Engineering erforderlich sein.

Es ist wichtig zu beachten, dass der Evaluierungsprozess nur einmal mit der Testmenge durchgeführt werden sollte, um eine Überanpassung des Modells an die Testmenge zu vermeiden. Außerdem empfiehlt es sich, das Modell anhand mehrerer Bewertungsmetriken zu evaluieren, um ein umfassendes Bild von der Leistung des Modells zu erhalten.

Schritt 6: Implementierung

Die Implementierung ist jener Teil des Prozesses, bei dem ein Modell für maschinelles Lernen für den Produktionseinsatz verfügbar gemacht wird. Dabei wird das trainierte Modell in eine Anwendung oder ein System integriert, damit es für Vorhersagen oder Entscheidungen über neue Daten verwendet werden kann. Der Prozess der Bereitstellung eines maschinellen Lernmodells umfasst in der Regel die folgenden Schritte:

Exportieren des Modells: Das Modell wird in ein Format exportiert, das von der Anwendung oder dem System verwendet werden kann. Zu den gängigen Formaten gehören Pickle-Dateien, PMML, ONNX, in TensorFlow oder PyTorch gespeicherte Modelle.

Erstellung der API: Das Modell wird in eine API (Application Programming Interface) integriert, die von der Anwendung oder dem System aufgerufen werden kann. Die API ist dafür verantwortlich, Eingabedaten zu empfangen, Vorhersagen oder Entscheidungen unter Verwendung des Modells zu treffen und die Ergebnisse zurückzugeben.

Einrichten der Infrastruktur: Die API und das Modell werden auf einem Server oder einer Gruppe von Servern bereitgestellt, die die eingehenden Anfragen bearbeiten können. Die Infrastruktur sollte in der Lage sein, den erwarteten Datenverkehr zu bewältigen und bei Bedarf zu skalieren.

Überwachung und Wartung: Das bereitgestellte Modell muss überwacht und gewartet werden, um sicherzustellen, dass es wie erwartet funktioniert. Dazu gehören die Überwachung der Leistung des Modells, die Aktualisierung des Modells mit neuen Daten und die Behebung aller auftretenden Probleme.

A/B-Tests: Nach dem Einsatz des Modells empfiehlt es sich auch, A/B-Tests durchzuführen, um sicherzustellen, dass das Modell wie erwartet funktioniert und die gewünschten Ergebnisse liefert.

 

Es ist wichtig zu beachten, dass der Bereitstellungsprozess je nach Anwendung oder System, Modell und Infrastruktur unterschiedlich sein kann. Außerdem ist der Bereitstellungsprozess ein fortlaufender Prozess, der eine kontinuierliche Überwachung, Wartung und Aktualisierung erfordert, um sicherzustellen, dass das Modell wie erwartet funktioniert.

Ist Machine Learning Teil der Zukunft im Geschäftsleben?

Ja, das wird es sein, und hier ist der Grund dafür: Maschinelles Lernen ist bereits heute ein wichtiger Bestandteil der Wirtschaft, da es Unternehmen ermöglicht, bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen, die Effizienz zu steigern und sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren.

Mit der Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren, Muster und Beziehungen zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, kann Machine Learning Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und ihnen helfen, in einer zunehmend datengesteuerten Welt die Nase vorn zu haben. Da die von Unternehmen generierte Datenmenge weiter wächst, wird der Einsatz von maschinellem Lernen für jene Firmen, die sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und ihre Abläufe verbessern wollen, immer wichtiger.

Es ist jedoch wichtig, die Kosten, Ressourcen und Fachkenntnisse zu berücksichtigen, die für die Implementierung des maschinellen Lernens erforderlich sind, und diese gegen die potenziellen Vorteile abzuwägen.

Darüber hinaus muss man sich im Klaren darüber sein, ob maschinelles Lernen die beste Lösung für das jeweilige Problem ist. Es gibt andere Technologien, die die Aufgabe möglicherweise besser oder effizienter erledigen. Es ist also wichtig, die richtige Technologie mit Bedacht auszuwählen.

Um das Beste aus Machine Learning herauszuholen, müssen das zu lösende Problem sowie die verfügbaren Daten und die für die Implementierung erforderlichen Ressourcen bekannt sein. Wenn Sie nach der Evaluierung zu dem Schluss kommen, dass maschinelles Lernen mit Ihren Geschäftszielen übereinstimmt und Sie über die erforderlichen Ressourcen und Fachkenntnisse verfügen, dann wird es sicherlich ein wertvolles Instrument sein, um Ihre Geschäftsabläufe zu verbessern und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.