DGQ-Glossar Digitalisierung: Machine Learning9 | 12 | 19
Als Machine Learning, oder auch maschinelles Lernen, bezeichnet man die digitale Bildung von Wissen aus Erfahrung. Hierfür wird ein Computersystem mit Informationen und Regeln versorgt und „lernt“ mit Hilfe komplexer Algorithmen, diese Informationen zu verallgemeinern. Anschließend ist das System in der Lage, selbstständig Lösungen für unbekannte Probleme zu finden. Machine Learning ist somit ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz.
Grundsätzlich werden drei Lernkategorien unterschieden. Das überwachte Lernen dient dazu, aus einem Trainingsdatensatz mit vorgegebenen Ein- und Ausgaben eine Funktion abzuleiten, mit der dann bei späteren Eingaben die Ausgaben selbst berechnet werden können. Beim unüberwachten Lernen wird hingegen keine Ausgabe vorgegeben. Hier muss der Computer selbstständig die Daten analysieren und auf Basis von vorhandenen Mustern gruppieren. Wie diese Gruppen schließlich aussehen, ist vorher nicht bekannt. Das bestärkende Lernen ist dem menschlichen Lernen sehr ähnlich. Hierbei wird das System belohnt, wenn eine Zuordnung richtig erfolgt ist und bestraft, wenn es einen Fehler gemacht hat.
Da für das Machine Learning große Datensätze notwendig sind, kommen verteilte Rechnerstrukturen und künstliche neuronale Netze zum Einsatz. Die Anwendungsmöglichkeiten für Machine Learning sind sehr vielfältig und finden längst großflächige Anwendung in der digitalen Welt. Beispielsweise erkennt der Spam-Filter eines Mailprogramms auf Basis der bereits markierten E-Mails andere Nachrichten ebenfalls als Spam. Auch Produkt- oder Filmempfehlungen bei Online-Shops oder Streaming-Diensten oder die Gesichtserkennung in sozialen Netzwerken basieren auf Machine Learning-Algorithmen. Besonders tiefgehende maschinelle Lernprozesse werden als Deep Learning bezeichnet. Hier sorgen komplexe innere Strukturen künstlicher neuronaler Netze mit vielen verschiedenen Lernschichten dafür, dass tiefgehende Lernerkenntnisse erreicht werden können.
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