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Eine Einführung zum Machine Learning

Machine learning oder zu Deutsch “maschinelles Lernen” ist eine Methode der Datenanalyse. Bei dieser Methode werden analytische Modelle automatisiert erstellt.

Es handelt sich dabei um einen Unterzweig der künstlichen Intelligenz. Die Idee dahinter ist, dass Systeme eigenständig aus Daten lernen und Muster erkennen. Anschließend sollen Entscheidungen maschinell getroffen werden.

Maschinelles lernen wird häufig eingesetzt und gewinnt immer stärker an Bedeutung. Bevor wir tiefer in die Materie eingehen wollen wir uns erst einmal die Entwicklung von Machine Learning gemeinsam ansehen.

Machine Learning Infografik

Inhaltsübersicht

Entwicklung des Machine Learnings

Das Machine Learning hat sich in den letzten Jahren stark verändert. Das ist dadurch begründet, dass die Technologie sich rasch entwickelt hat.

Der Kerngedanke liegt darin, dass Maschinen eigenständig lernen können, ohne dass dafür der Code jemals programmiert werden muss.

Forscher wollten herausfinden, ob Maschinen von Daten lernen können. Dabei spielt der iterative Aspekt eine enorm wichtige Rolle.

Iteration Schaubild

Also sollte eine Maschine nach jeder Analyse oder jedem Entscheidungsprozess näher an der optimalen Lösung sein. Dadurch lernen Maschinen aus vorherigen Berechnungen und passen die Formel weitestgehend an.

Im Machine Learning gibt es eine Vielzahl an Algorithmen. Der Trend, dass immer größere Datenmengen, immer schneller ausgewertet werden, ist eine Entwicklung der letzten Jahre.

Wir haben eine kleine Liste von Beispielen des Machine Learnings. Einige haben eine große Popularität erworben:

  • Google AI: Durch unzählige Daten von Google Maps beispielsweise kann Google eine Prognose erstellen, wie schnell Sie im Verkehr zu egal welcher Zeit vorankommen.
  • Uber: Durch Machine Learning weiß das Programm, wie teuer Ihre Fahrt wird und welcher Fahrer am schnellste bei Ihnen sein wird.
  • Flugzeuge: Flugzeuge fliegen in der Regel auf Autopilot. Wetterdaten und Flugkurse bestimmen den Kurs meistens völlig automatisch.
  • Spam Filter: Welche E-Mail-Domain als Nächstes in den Spam kommt, wird schnell identifiziert.
  • Selbstfahrende Autos: Ein Auto, das aus seinen Fehlern lernt. Google, Uber und Co haben es bereits bewiesen.
  • Online Empfehlungen: Ihnen werden Sachen empfohlen, die Sie höchstwahrscheinlich interessieren.

Wie funktioniert Machine Learning?

Zum besseren Verständnis erkläre ich es Ihnen wie es nicht funktioniert. Beim Machine Learning muss nicht nach jeder Fehlentscheidung das Programm neu programmiert werden.

Stellen Sie sich vor Sie erstellen 2 unterschiedliche Versionen Ihres Online-Shops. Die eine hat einen weißen Hintergrund die andere einen schwarzen Hintergrund. Das ist ganz gewöhnliches AB-Testing.

AB-Testing Veranschaulichung

Sie erkennen nun, dass die weiße Version zu mehr Verkäufen führt. Als Nächstes ändern Sie den Code und machen die schwarze Version mit einem blauen Hintergrund. Diesen Prozess führen Sie andauernd weiter fort.

Beim Machine Learning wird diese vollkommen von der Maschine übernommen. Die künstliche Intelligenz testet in diesem Fall eine Farbe nach der anderen, bis die optimalste Version gefunden wird.

Sie können sich vorstellen, dass Machine Learning im Bereich des Handels bereits seit mehreren Jahren stark betrieben wird. Online Shops entwickeln sich stetig weiter und die Zukunft lässt emotionale Webseiten erahnen. Dazu aber später mehr.

Beim Machine Learning werden folglich Daten ausgewertet und der Algorithmus stetig angepasst. Nicht jede Iteration führt zu einem besseren Ergebnis, aber auch die Information, dass eine bestimmte Variante schlechter ist, ist sehr bedeutend.

Bei diesem maschinellen Lernprozess wird auch häufig von Deep Learning gesprochen. Jede Iteration bringt den Algorithmus näher zur perfekten Version.

Hier ist bei dem Begriff perfekte Version Vorsicht geboten, da sich viele Systeme mit der Zeit verändern. Beispielsweise hat sich das Käuferverhalten in den letzten Jahren extrem verändert.

Arten des Machine Learning

Eine Maschine kann dementsprechend unbegrenzt viel Lernen. Daher ergibt es sich auch das es unbegrenzt viele Möglichkeiten des Lernens gibt. Zu mindestens in der Theorie.

Dabei gibt es sehr einfache Algorithmen, wie der vorhin präsentiere bis hin zu sehr komplexen Algorithmen. Nachfolgend wollen wir einige Modelle vorstellen.

  • Algorithmus, der die Korrelation zwischen 2 (oder mehr) Variablen identifiziert, um zukünftige Vorhersagen zu ermöglichen.
  • Entscheidungsbäume: Bei diesem Modell werden Beobachtungen durchgeführt, welche bestimmte Handlungen observieren. Dadurch wird im Vorfeld bereits die bestmögliche Handlung bestimmt.
  • K-Means Clustering: Hier werden unterschiedlich viele Datenpunkte anhand Ihrer charakteristischen Merkmale gruppiert und anhand dieser Prognosen erstellt.
  • Neuronale Netze: Bei diesem Modell des Deep Learnings werden große Datenmengen verwendet, um Korrelationen zwischen vielen Variablen zu ermitteln.
  • Reinforcement Learning: Bei diesem Modell des Deep Learnings werden viele Versuche durchlaufen, um ein Problem zu lösen. Dabei werden die Variablen schrittweise optimiert.

Konkrete Beispiele im Webdesign

Da sich unser Blog stark im Webdesign befindet, möchten wir einige spannenden Entwicklungen des Machine Learnings im Webdesign präsentieren.

Beim Webdesign handelt es sich um ein Gebiet, welches sich ständig weiterentwickelt. Das liegt zum einen, dass die Anforderungen der Internetnutzer wachsen als auch die Technologien sich weiter entwickeln, mit denen wir unsere Websites erstellen.

Dynamisches Design

Beim dynamisches Design handelt es sich um eine Art Machine Learnings, dass das Design automatisch anpasst.

Hier sollen Elemente eigenständig angepasst werden und unterschiedlich dargestellt werden, je nach Anwendungsfall.

Als responsive Design ist das bereits etablierte System. Die Website wird für unterschiedliche Endgeräte gecodet. Beim dynamischen Design soll viel mehr ein Design erstellt werden, dass sich allen Größen vollautomatisch anpasst.

Falls Sie nicht aus dem Webdesign kommen, sollten Sie wissen, dass dies eine gewaltige Aufgaben ist. Da dynamisches Design verspricht, dass es auf jedem Endgerät und auf jedem Browser einwandfrei funktioniert.

Emotionale Websites

Hört sich doch mal interessant an. Wenn Sie einen schweren Streit mit Ihrem Partner vor dem Computer haben, wird dieser keine Träne vergießen.

Es ist viel eher gemeint, dass Websites eine Art von Persönlichkeit entwickeln, mit der Internetnutzer kommunizieren können.

Dadurch können emotionale Verbindungen leichter aufgebaut werden und somit Marken um ein Vielfaches verstärkt werden. Daher sind sich Branchenexperten einig, dass dies die Zukunft von Websites sein wird.

Durch das Machine Learning werden Websites besser interagieren und auf Handlungen der Internetnutzer reagieren können. Dabei kann sich je nach Stimmungslage des Internetnutzers das Layout und die Farbauswahl des Layouts anpassen.

Emotionale Website Ablauf

Je mehr Informationen in diesem Bereich gesammelt sind, desto besser können Websites mit dem jeweiligen Nutzer interagieren. Dabei werden die riesigen Mengen an Daten verwendet, um ein schnellen Grad der Personalisierung zu gewährleisten.

Sie sehen schon, dass das Tracken der Augen beispielsweise nur ein kleiner Schritt in der digitalen Revolution ist.

Chatbots

Chatbots werden stetig weiterentwickelt. Aus Sicht von Unternehmen sind diese einfach Gold Wert. Auch auf Facebook werden die Chatbots immer häufiger angetroffen.

Chatbot Beispiel

Chatbots, die mit Machine Learning ausgestattet sind, werden in Zukunft ganze Präsentationen durchführen, die auf den Kunden angepasst sein werden. Dies wird die Erfolgsquote stark erhöhen.

Stellen Sie sich Ihr Inbound Marketing vor, welches komplett automatisiert abgewickelt wird. Wahnsinn. Ihr Chatbot diskutiert mit Ihren potenziellen Kunden und überzeugt diese ganz alleine.

Als Webdesigner müssen Sie jetzt nur noch eine professionelle Website erstellen, um Ihren Kunden glücklich zu machen.

Websites, die sich selber erstellen

Wie schon gesagt. Beim Machine Learning gibt es keine Grenzen. Wir entwickeln uns in eine Richtung in der Websites sich völlig selbst erstellen und sich anschließend immer weiter für die Zielkunden verbessern.

Da stellt sich die Frage, ob es noch Webdesigner gibt oder ob diese dann arbeitslos sein werden. Kreative Aufgaben werden verstärkt von der künstlichen Intelligenz übernommen.

So haben wir Webdesigner dann eben mehr Zeit, um unsere Laserschwerter zu benutzen. Die Zukunft ist definitiv voller interessanter Entwicklungen im Bereich Machine Learning und wird uns wahrscheinlich weiterhin begeistern.

Die Zukunft von Machine Learning

Sich heutzutage das Machine Learning wegzudenken ist schier unmöglich. Es ist Teil unseres modernen Lebens, auch wenn viele Menschen dies nicht wahrnehmen.

Alle großen Unternehmen investieren in Machine Learning. Sei es Amazon, Apple, Google, Microsoft, Facebook, BMW und alle anderen Global Players. Daher wird die Zukunft uns mit spannenden Neuerungen faszinieren.

Hier sind der Vorstellungskraft keine Grenzen gesetzt. Drohnen, die ohne das Sie etwas bestellen genau das liefern, was Sie kochen möchten, wäre ein Beispiel.

Die Technologien werden in den laufenden Jahren fortwährend weiterentwickelt. Weswegen die Modelle immer ausgereifter werden und immer mehr Variablen mit einbeziehen.

Ob Sony irgendwann Wirklichkeit wird, ein Roboter mit Gefühlen ist zu bezweifeln, aber ich lasse mich gerne eines Besseren belehren.

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