Dank der außergewöhnlichen Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen, ist das maschinelle Lernen zu einer wichtigen Technologie für die Geschäftswelt geworden. Unternehmen setzen maschinelles Lernen ein, um ihre Prozesse zu rationalisieren und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Die effektive Nutzung des maschinellen Lernens in einem Unternehmen erfordert jedoch eine sorgfältige Planung und Ausführung. In diesem Artikel wird untersucht, wie maschinelles Lernen sorgfältig in einem Unternehmen eingesetzt werden kann und wie verschiedene Unternehmen das maschinelle Lernen für ihr Wachstum nutzen.
Was ist maschinelles Lernen und wie kann man es in einem Unternehmen implementieren?
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit dem Lernen aus Daten beschäftigt, um Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Die Fähigkeit, Daten in fundierte Entscheidungen umzuwandeln, hat das maschinelle Lernen zu einem wichtigen Werkzeug für die Geschäftswelt gemacht. Viele Unternehmen nutzen es, um Erkenntnisse zu gewinnen, Prozesse zu automatisieren und bessere Entscheidungen zu treffen.
Maschinelles Lernen besteht im Wesentlichen aus verschiedenen Algorithmen, die anhand von Daten trainiert werden können, um ihre Effizienz bei der Ausführung bestimmter Aufgaben zu verbessern. Die Algorithmen werden in der Regel mit drei Methoden trainiert, dem überwachten Lernen (bei dem der Algorithmus anhand von gekennzeichneten Daten trainiert wird), dem unüberwachten Lernen (bei dem der Algorithmus anhand von nicht gekennzeichneten Daten trainiert wird) und dem verstärkenden Lernen (bei dem der Algorithmus lernt, indem er Feedback zu seinen Aktionen erhält).
Die Implementierung des maschinellen Lernens in Unternehmen erfordert eine sorgfältige Planung, Datenanalyse und Fachwissen, um das Potenzial voll auszuschöpfen und die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Ein typischer Arbeitsablauf für maschinelles Lernen und die wichtigsten Überlegungen, die bei jedem Schritt des Arbeitsablaufs zu beachten sind, sind die folgenden:
- Definition des Ziels: Die Ziele des Einsatzes von maschinellem Lernen in einem Unternehmen sollten zuallererst klar definiert werden. Es handelt sich dabei um eine strategische Entscheidung, da die Ziele von Initiativen zum maschinellen Lernen mit der allgemeinen Unternehmensstrategie in Einklang gebracht werden müssen. In dieser Phase ist es auch wichtig, die gewünschten Ergebnisse festzulegen.
- Datenerfassung und Vorverarbeitung: Nach der Definition der Ziele besteht der nächste Schritt darin, die verfügbaren Daten auf ihre Relevanz für das Erreichen der vorgegebenen Ziele zu analysieren. Die Aufgabe kann die Sammlung und Integration von Daten aus anderen Quellen erfordern, um die Ziele zu erreichen. In diesem Zusammenhang ist es notwendig, einen effizienten Prozess und Mechanismus für die Datenerfassung zu entwickeln. Da die Algorithmen des maschinellen Lernens aus Daten lernen, spielen die Qualität und Verfügbarkeit der Daten eine entscheidende Rolle für den Erfolg eines maschinellen Lernsystems. In diesem Zusammenhang ist es äußerst wichtig, die Verfügbarkeit, Genauigkeit und Konsistenz der Daten sicherzustellen. Die Datenvorverarbeitung ist daher von entscheidender Bedeutung, um die Qualität der Daten zu verbessern. Dazu gehören in der Regel Aufgaben wie Datenbereinigung, Umgang mit fehlenden Werten, Behandlung von Datenungleichgewichten, Auswahl und Extraktion von Merkmalen usw.
- Auswahl des Algorithmus: Das maschinelle Lernen besteht aus mehreren Algorithmen, die jeweils unterschiedliche Problemlösungsfähigkeiten und -merkmale aufweisen. Die Wahl eines Algorithmus hängt in der Regel von der Art des Problems, der Datengröße und -komplexität, den verfügbaren Ressourcen und einigen anderen Überlegungen ab, wie z. B. dem Erfordernis der Interpretierbarkeit. Algorithmen des maschinellen Lernens sind oft Blackbox-Algorithmen, was sie für sicherheitskritische Anwendungen wie im Gesundheitswesen unzuverlässig macht. Daher könnte die Interpretierbarkeit ein wichtiger Faktor bei der Auswahl eines maschinellen Lernalgorithmus sein.
- Algorithmus-Training: Nach der Auswahl wird der Algorithmus anhand der gesammelten Daten trainiert. In diesem Zusammenhang ist es von entscheidender Bedeutung, die erforderlichen Ziele korrekt in eine mathematische Formulierung (bekannt als Ziel- oder Kostenfunktion) zu übertragen. Die Zielfunktion dient als Richtschnur für das Training des Algorithmus und ermöglicht es dem Algorithmus, seine Parameter iterativ anzupassen und seine Leistung auf der Grundlage des gewünschten Ziels oder der Zielsetzung zu verbessern. Der Trainingsprozess umfasst auch die Suche nach geeigneten Hyperparametern (d. h. von Menschen definierte Designentscheidungen) für den Algorithmus, was in der Regel durch Versuch und Irrtum erfolgt.
- Testen des Algorithmus: Nachdem ein Algorithmus trainiert wurde, wird er getestet, um zu sehen, wie gut er bei neuen, noch nicht gesichteten Daten abschneidet. Dies gibt Aufschluss darüber, wie genau das Modell ist und ob es für den Einsatz geeignet ist oder nicht. In diesem Zusammenhang ist es äußerst wichtig, einen Testdatensatz auszuwählen, der die Leistung des Algorithmus in der realen Welt wirklich widerspiegelt. Die in den Trainingsdaten vorhandenen Verzerrungen können auch dazu führen, dass der Algorithmus für maschinelles Lernen ungerechte oder diskriminierende Entscheidungen trifft. In dieser Hinsicht ist es sehr wichtig, die Fairness und Transparenz des maschinellen Lernsystems zu testen und sicherzustellen.
- Einsatz des Algorithmus: Wenn das Modell bei den Testdaten gut abschneidet, wird es in der realen Welt eingesetzt, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. In diesem Zusammenhang ist es wichtig, die Skalierbarkeit des Algorithmus (d. h. seine Fähigkeit, große Datensätze zu verarbeiten) und die Effizienz (d. h. seine Fähigkeit, in Echtzeit schnelle und reaktionsschnelle Vorhersagen zu treffen) zu berücksichtigen. Es ist auch wichtig zu bedenken, dass ein maschinelles Lernsystem eine kontinuierliche Überwachung erfordert, um Änderungen in den Datenmustern zu überprüfen, und eine Wartung, um sich an die sich ändernden Muster anzupassen. Die realen Umgebungen, in denen maschinelle Lernsysteme eingesetzt werden, sind dynamisch und entwickeln sich ständig weiter, z. B. die Präferenzen der Benutzer. Daher müssen die Algorithmen für maschinelles Lernen ständig überwacht und an diese Veränderungen angepasst werden.
Anwendungsfälle des maschinellen Lernens in der Wirtschaft
Unternehmen nutzen das maschinelle Lernen, um ihre Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und Wachstum zu erzielen. Im Folgenden sind einige Beispiele für Anwendungsfälle des maschinellen Lernens in verschiedenen Branchen aufgeführt:
- Der Einzelhandel setzt maschinelles Lernen ein, um Kundendaten wie das Kaufverhalten zu analysieren und den Zielkunden personalisierte Erfahrungen und Produktempfehlungen zu bieten. Die Unternehmen haben berichtet, dass die Bereitstellung personalisierter Informationen die Kundenzufriedenheit und -treue verbessert hat, was wiederum zu einer Steigerung ihrer Geschäftseinnahmen geführt hat.
- In der Fertigungsindustrie wird maschinelles Lernen zur Analyse von Produktionsdaten aus Sensoren und anderen Quellen eingesetzt, um Faktoren zu ermitteln, die sich auf die Produktionseffizienz auswirken, wie z. B. Ausfallzeiten von Anlagen. Die Informationen werden dann zur Verbesserung des Produktionsprozesses genutzt, was zu geringeren Kosten und höherer Rentabilität führt.
- Die Transportbranche nutzt maschinelles Lernen zur Analyse von Verkehrsmustern, Wetterdaten und anderen Faktoren für die Routenoptimierung, um Reisezeiten und -kosten zu minimieren. Das maschinelle Lernen wird von den Transportunternehmen auch zur Vorhersage unerwarteter Pannen eingesetzt, um Wartungsalarme zu generieren. Darüber hinaus stützt sich die Technologie des selbstfahrenden Autos stark auf maschinelles Lernen, um autonom zu operieren. Zu diesem Zweck wird maschinelles Lernen eingesetzt, um Daten von verschiedenen Sensoren, Kameras und Radarsystemen in Echtzeit zu analysieren und die Fahrzeuge bei ihren Navigationsentscheidungen zu unterstützen.
- In der Finanzbranche wird maschinelles Lernen zur Analyse von Mustern und Anomalien in Finanzdaten eingesetzt, um betrügerische Transaktionen zu erkennen und personalisierte Finanzberatungen wie Investitions- und Schuldentilgungspläne anzubieten. Darüber hinaus wird das maschinelle Lernen im Finanzwesen für die Kreditwürdigkeitsprüfung von Kunden und das Risikomanagement eingesetzt. Zu diesem Zweck werden verschiedene Datenpunkte wie das Einkommen, die Beschäftigung, die Kredithistorie, das Finanzvermögen und das Verhältnis von Schulden zu Einkommen usw. des Kunden analysiert.
- Die Gesundheitsbranche nutzt maschinelles Lernen zur Analyse medizinischer Bilder wie Röntgenaufnahmen, CT-Scans und MRTs, um Anomalien zu erkennen und Krankheiten zu diagnostizieren. Außerdem wird maschinelles Lernen von Pharmaunternehmen zur Analyse großer Datensätze von Molekülstrukturen eingesetzt, um vorauszusagen, welcher Wirkstoff für die Behandlung einer bestimmten Krankheit geeignet sein könnte. Das maschinelle Lernen ermöglicht es den Unternehmen also, den Prozess der Arzneimittelentdeckung zu rationalisieren, so dass neue Therapien schneller auf den Markt kommen.
Die Zukunft des maschinellen Lernens in der Wirtschaft
Da sich das maschinelle Lernen in rasantem Tempo weiterentwickelt, eröffnen neue Tools und Technologien Unternehmen spannende Möglichkeiten, diese Technologie in ihre Prozesse einzubinden. Einige der jüngsten Entwicklungen sind im Folgenden aufgeführt:
- Mit der Entwicklung von Tools für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) ist es für Unternehmen einfach geworden, maschinelles Lernen zu entwickeln und einzusetzen.
- Die Fortschritte des generativen maschinellen Lernens (oder der generativen KI) eröffnen vielen Unternehmen neue Anwendungsfälle, wie z. B. die Generierung von Inhalten und die Erstellung von Kunstwerken.
- Mit dem kontinuierlichen Aufkommen erklärungsfähiger KI werden maschinelle Lernmodelle in Zukunft wahrscheinlich vertrauenswürdiger werden, was wiederum ihre Anwendungen in der realen Welt, insbesondere in sicherheitskritischen Bereichen, fördern wird.
- Die Fortschritte im On-Device-Computing, auch bekannt als Edge-Computing, haben es dem maschinellen Lernen ermöglicht, Daten in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren, wodurch die Latenzzeit verkürzt und die Effizienz erhöht wird.
- Die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, bei der Maschinen den Menschen bei der Entscheidungsfindung unterstützen, wird in Geschäftsbereichen wie der Gesundheitsdiagnose und dem Kundensupport voraussichtlich eine wichtige Rolle spielen.
- Die Entwicklung des föderierten Lernens ermöglicht es, Modelle des maschinellen Lernens auf dezentralen Datenquellen zu trainieren, ohne die Daten an eine zentrale Stelle zu übertragen, wodurch der Datenschutz und die Sicherheit gewahrt bleiben.
- Das Aufkommen des maschinellen Lernens auf Basis von Grundlagen und des Transfer-Lernens hat es Unternehmen mit geringem Datenaufkommen ermöglicht, maschinelle Lernalgorithmen effektiv zu trainieren.