Maschinelles Lernen und KI sind in aller Munde. Seit ChatGPT veröffentlicht wurde reden alle über künstliche Intelligenz und das Maschinen lernen. Wie aber lernt ein Computer. Geht er auch zur Schule?
Mehr darüber wie Maschinen lernen und was eine künstliche Intelligenz wirklich aus macht und wie sie entsteht erfährst Du in unserem Beitrag. Wir beleuchten auch, welchen Vorteil die Cloud beim Lernen für den Computer hat und wie die Maschine das gelernte für den Menschen profitabel umsetzen kann.
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Was nun ganz konkret ist maschinelles Lernen? Ist maschinelles Lernen künstliche Intelligenz?
Wie Maschinen lernen
Damit die möglichen Methoden in diesem Modell jedoch auch tatsächlich zielgerichtet umgesetzt werden können, braucht es eine ausreichende Anzahl an Datensätzen. Man geht in der Regel davon aus, dass mindestens 50 Datenpunkte nötig sind, um gute Ergebnisse zu erzielen. Geht man nun noch einmal zurück zur Frage: wie funktioniert maschinelles lernen? So kann man in jedem Fall sagen, dass neben einer technischen Ausrüstung in Bezug auf eine funktionierende Hardware im Hintergrund genügend Datensätze zur Verfügung stehen müssen. Über eine Cloud Plattform können Unternehmen bequem die notwendigen Ressourcen bedarfsgerecht anmieten. Die Methoden und Arten des jeweiligen Vorgehens können sich dabei auch von Bereich zu Bereich stark unterscheiden. So wird eine Bank vollkommen andere Datensätze auswerten als ein Fahrzeugbauer. Eine Cloud bietet jedoch für alle Branchen eine bestmögliche Plattform.
Doch wo wird jetzt maschinelles Lernen eingesetzt? Dieses besondere Anwendungsgebiet im Bereich KI wird beispielsweise eingesetzt, um verschiedene Aufgaben in modernen, selbstfahrenden Autos zu erfüllen. Durch die Verknüpfung und Verarbeitung von Daten externer und interner Sensoren werden wichtige Analysen hinsichtlich des Fahrzeugaufbaus und des konkreten Zustandes des Fahrzeuges problemlos möglich. So kann zum Beispiel KI und maschinelles Lernen dem Fahrzeugbauer wichtige Aufgaben abnehmen, der dann wiederum weniger Arbeiten ausführen muss und wichtige Zeit gewinnt. So kann auch der Kunden von kürzeren Fertigungszeiten oder auch Reparaturen profitieren. Dabei setzen selbst große Firmen nicht immer auf ein eigenes Rechenzentrum sondern bedienen sich für das maschinelle Lernen diverser Cloud Anbieter.
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Deep Learning einfach erklärt
Anwendungsbeispiele lassen sich, wie bereits erläutert, durchaus eine ganze Menge finden. So kann man sich via Sprache mit dem Auto zum Ziel navigieren lassen. Wie darf man sich jedoch jetzt den technischen Hintergrund des Systems, bzw. die konkrete Umsetzung vorstellen? Im Endeffekt führt ein Input zu einem Output. Ein gezielter Output kann dabei durch eine Eingangsschicht im System realisiert werden. Hierbei werden Eingangsneuronen genutzt, die dann folglich zu Ausgangsneuronen werden. Dies mag jetzt wiederum etwas kompliziert klingen, ist es jedoch überhaupt nicht. Vereinfacht kann man sagen, dass hier Informationen in ein System gegeben werden, die dann wiederum zu einem Resultat führen und dem Nutzer eine Frage beantworten. Neuronen sind erregbare Zellen im menschlichen Gehirn. Ein Signal kann somit empfangen, verarbeitet und auch weitergeleitet werden und zu einem bestimmten Ergebnis bzw. Handlung führen. So sind auch die neuronalen Netze in einem Computer aufgebaut. Sie sind den Zellen im menschlichen Gehirn nachempfunden.
Maschinen lernen in der Produktion – wichtige Anwendungsbeispiele von Machine Learning
Vielleicht hast du am Anfang noch das Gefühl gehabt, dass es sich hier um ein wirklich hochtrabendes und kniffliges Thema handelt. Doch im Prinzip lassen sich viele Dinge am Ende doch auf eine recht einfache Definition bringen. Gerade in der handwerklichen Fertigung und der industriellen Produktion können Maschinen lernen und dabei dem Anwender herausragende Ergebnisse liefern. Ein Beispiel wäre hier eine spezielle Autowerkstatt, die das Lackieren von Fahrzeugen übernimmt. Maschinen lernen und können auf ganz unterschiedliche Art und Weise die Produktion verbessern. So kann als ganz konkretes Beispiel die Qualität des zur Anwendung kommenden Lacks optimiert werden. Nicht selten kommt es gerade in diesem Bereich zu fehlerhaften Lackierungen. So kann es ohne die genannte Anwendung zu fehlerhaften Farbgebungen kommen. Zudem kann die Sensorik mittels maschinellen Lernens verbessert werden. Dies bedeutet dann nicht nur eine korrekte Farbgebung, sondern auch eine deutlich verbesserte Qualität des aufgetragenen Lacks. So kann sich ebenfalls die Haltbarkeit des Produkts verbessern. Funktionieren kann dieses System, indem Sensoren bestimmte Werte messen und die KI somit erlernt, wie ein korrekter Lack am Ende auszusehen hat. Farben erhalten konkrete Werte und können so auch verglichen und reproduziert werden. Die hierfür notwendige Rechenleistung wird meist über eine Cloud-Plattform bereit gestellt, die jederzeit auf die Veränderungen in der Produktion flexibel reagieren kann.
Ein weiteres Beispiel könnte jedoch auch das Bäckerhandwerk oder die Lebensmittelindustrie sein. Durch die starke Veränderung des Rohmaterials und der Umgebung (insbesondere mit Blick auf Hefe, Weizen und Temperatur) laufen die Prozesse des Backens nicht an 365 Tagen im Jahr vergleichbar. Dennoch muss darauf geachtet werden, dass es in den Bereich Geschmack und Qualität keine Unterschiede oder gar spürbare Abstriche gibt. Eine Maschine kann nun lernen, wie die Rezeptur bei Bedarf angepasst werden kann. Am Ende entsteht dann immer ein gutes Produkt mit einem exzellenten Geschmack. Durch Menschen begangene Fehler können dabei grundsätzlich ausgeschlossen werden.
Welche Vorteile können Unternehmen aus den Möglichkeiten maschinellen Lernens ziehen?
Was versteht man unter dem Begriff Deep Learning? Deep Learning ist besonders breit gefächert und so lassen sich auch sehr viele wichtige Anwendungsbeispiele finden. Hier ist zum Beispiel auch an die im Alltag so oft verwendete Spracherkennung zu denken. Diese lässt sich im Bereich von Navigationsgeräten, jedoch gleichermaßen auch im eigenen Haushalt sehr zielgerichtet zum Einsatz bringen. Vereinfacht ausgedrückt könnte man nun auch folgende Definition zur Anwendung bringen: Deep Learning verwendet neuronale Netze, um größere Datensätze zu analysieren, um im Anschluss ein gewünschtes Ergebnis zu präsentieren. Als Teilgebiet der KI ist dieses System dem menschlichen Gehirn nachempfunden.
Anwendungsbeispiele lassen sich, wie bereits erläutert, durchaus eine ganze Menge finden. So kann man sich via Sprache mit dem Auto zum Ziel navigieren lassen. Wie darf man sich jedoch jetzt den technischen Hintergrund des Systems, bzw. die konkrete Umsetzung vorstellen? Im Endeffekt führt ein Input zu einem Output. Ein gezielter Output kann dabei durch eine Eingangsschicht im System realisiert werden. Hierbei werden Eingangsneuronen genutzt, die dann folglich zu Ausgangsneuronen werden. Dies mag jetzt wiederum etwas kompliziert klingen, ist es jedoch überhaupt nicht. Vereinfacht kann man sagen, dass hier Informationen in ein System gegeben werden, die dann wiederum zu einem Resultat führen und dem Nutzer eine Frage beantworten. Neuronen sind erregbare Zellen im menschlichen Gehirn. Ein Signal kann somit empfangen, verarbeitet und auch weitergeleitet werden und zu einem bestimmten Ergebnis bzw. Handlung führen. So sind auch die neuronalen Netze in einem Computer aufgebaut. Sie sind den Zellen im menschlichen Gehirn nachempfunden.
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