Jayne Schultheis – Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI). Hierbei geht es darum, Computern die Fähigkeit des Lernens zu verleihen – und zwar durch Datenanalysen und frühere Erfahrungen, jedoch ohne Programmierung. Computer verwenden dabei Algorithmen, um Muster in und aus Daten zu finden, Probleme zu lösen und Vorhersagen zu treffen.

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Im Laufe eines typischen Tages kann eine Durchschnittsperson mehrere verschiedene Systeme für maschinelles Lernen verwenden. Dabei kann es sich um einfache, nutzungsbasierte Anwendungen handeln, wie das Einschalten eines Saugroboters, um einen Raum zu reinigen. Oder man nutzt maschinelles Lernen für komplexere Aufgaben: Man könnte beispielsweise ChatGPT, den NLP-Chatbot von OpenAI, bitten, ein glutenfreies Rezept für Schokoladenkekse in der Piratensprache zu erfinden.

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Du kannst jedoch maschinelles Lernen auch nutzen, um eine Content-Marketing-Kampagne voranzutreiben: Von der Analyse Deiner Inhalte sowie der  Deiner Wettbewerber über die Suche nach den besten Themen für neue Inhalte bis hin zur optimalen Entwicklung dieser Inhalte, dass sie in der Online-Suche gut abschneiden.

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Auch wenn maschinelles Lernen neu und modern erscheint, basiert es auf der Arbeit von Wissenschaftlern, die bis ins Jahr 1700 zurückreichen.

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Wann hat das maschinelle Lernen begonnen?

Die ersten Beispiele für maschinelles Lernen gehen auf das Jahr 1763 zurück. In diesem Jahr wurde ein Aufsatz über die Arbeit von Thomas Bayes, einem britischen Statistiker und Minister, veröffentlicht. Bayes zeigte eine Möglichkeit auf, die Wahrscheinlichkeit einer Sache auf der Grundlage neuer Daten zu aktualisieren. Damit legte er den Grundstein für das maschinelle Lernen.

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In den Jahren nach dem Zweiten Weltkrieg wandte Alan Turing, der als Vater der Informatik gilt, dieses Prinzip im Zusammenhang mit Maschinen an. In einem Vortrag von 1947 beschrieb er eine „Maschine, die aus Erfahrung lernen kann“. Drei Jahre später entwickelte er seine eigene lernende Maschine, einen Vorläufer des modernen Computers. Im Jahr 1952 schrieb Arthur Samuel das erste Lernprogramm für IBM. Dabei ging es um ein Damespiel und 1959 prägte er den Begriff „maschinelles Lernen“.

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Dank Fortschritten wie neuronalen Netzen können Maschinen heute ähnlich wie das menschliche Gehirn funktionieren. Die Modelle des maschinellen Lernens haben sich so weit entwickelt, dass sie Muster im menschlichen Verhalten vorhersagen sowie Stimmen und Gesichter erkennen können.

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Was ist der Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen?

Der Vater der künstlichen Intelligenz, John McCarthy, definierte KI als „die Wissenschaft und Technik der Herstellung intelligenter Maschinen, insbesondere intelligenter Computerprogramme“. Für McCarthy könnte man KI auch als eine Art und Weise betrachten, wie Computer den Menschen bei der Erreichung eines bestimmten Ziels unterstützen.

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Bei der herkömmlichen Programmierung werden Regeln und Anweisungen kodiert. Diese muss ein Computer ausdrücklich befolgen, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen. Diese herkömmliche Herangehensweise beruht auf dem Verständnis des Programmierers für das Problem, um Algorithmen und Logik zu entwickeln, die das Verhalten des Programms bestimmen.

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Das maschinelle Lernen vertieft dieses Konzept noch ein wenig. Es ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, aus Daten und Mustern zu lernen. Direkte Programmierung ist hierbei nicht nötig. Die Maschinen können durch die Beobachtung von Datensätzen Vorhersagen treffen und sich selbst beibringen, dies immer besser zu tun. Infolge dieser Automatisierung können Unternehmen, die maschinelles Lernen einsetzen, einen Anstieg der menschlichen Produktivität feststellen.

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Was sind einige Beispiele für maschinelles Lernen?

Die Google-Algorithmen gehören zu den am weitesten verbreiteten Anwendungen von Techniken des maschinellen Lernens. Google hat seine Maschinen darauf trainiert, die riesigen Mengen von Websites im Internet zu durchsuchen und Muster zu erkennen. Die Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache, um den Kontext größerer Artikel aufzuschlüsseln. Auf diese Weise liefert Google bei der Suche nach einem Begriff relevante Daten, die in den richtigen Kontext eingebettet sind, und nicht zufällige, mit Schlüsselwörtern vollgestopfte Seiten.

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Einige der Algorithmen bieten Personalisierung mit Standortverfolgung. Wenn Du zum Beispiel nach „Pizza in meiner Nähe“ suchst, wurde der Algorithmus darauf trainiert, Kartenmuster und Standorte zu erkennen. Auf diese Weise kann der Algorithmus den richtigen Ort vorhersagen, an den er die Nutzer schicken soll.

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Aber diese Art des maschinellen Lernens ist ziemlich selbstverständlich und gibt es schon seit Jahrzehnten. Bemerkenswert ist, dass die rasche Verbreitung des maschinellen Lernens in fast allen Bereichen des Handels, der Wissenschaft und der Technologie Einzug gehalten hat.

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In der Genomik helfen Techniken des maschinellen Lernens bei der Sequenzierung von Genen, der Identifizierung von Genmutationen und der Vorhersage von Krankheitsanfälligkeiten. In der Klimawissenschaft wird es zur Analyse von Klimadaten und zur Vorhersage von Wettermustern eingesetzt.

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Rellifys einzigartige Nutzung des maschinellen Lernens

Im Content Marketing hat maschinelles Lernen eine Revolution ausgelöst. Fast jedes SaaS-Tool gibt an, dass es KI-Technologie für die Auswahl von Artikelthemen, das Schreiben von Artikeln und andere Funktionen einsetzt. Doch auch wenn KI bei der Entscheidungsfindung helfen kann, sind menschliche Intelligenz und die Qualität der Daten immer noch wichtig.

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Deshalb ist der maschinelle Lernprozess von Rellify so einzigartig: Anstatt generische Websitedaten aus dem gesamten Internet zu verwenden, hat Rellify das individuelle Relliverse™ entwickelt. Dieser unternehmensspezifische Fachexperte kann Dein Unternehmen, Deine Branche und die Angebote Deiner Mitbewerber untersuchen.

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Im Anschluss wendet Rellify Deep-Learning-Tools auf diese Daten an, die einzigartig für Dein Unternehmen und Deine Zielgruppe sind. Wir erstellen exklusive neuronale Netzwerke und liefern Cluster von Themen und Schlüsselwörtern. Diese bieten eine einzigartige Visualisierung dessen, was für Dein Unternehmen und Deine Kunden am relevantesten ist.

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Die Content-Marketing-Plattform von Rellify ermöglicht es Autoren und Redakteuren, mit Hilfe von KI-Tools in jedem Schritt ansprechende Inhalte zu erstellen. Wenn Du möchtest, kannst Du mit wenigen Klicks eine Online-Marketing-Kampagne erstellen und Inhalte automatisch generieren. Was früher Wochen dauerte, kann dank KI in Minuten erledigt werden.

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Gibt es verschiedene Arten des maschinellen Lernens?

Maschinelles Lernen ist nur so gut wie ihr Datensatz. Abhängig von der Art der verwendeten Daten sowie von Deinen Zielen kann man maschinelles Lernen in drei allgemeine Kategorien einteilen. Diese sind: überwachtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen und verstärkendes Lernen.

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Überwachtes Lernen

Beim überwachten maschinellen Lernen werden Datensätze verwendet, die gut beschriftet sind und eindeutige Eingabe- und Ausgabevariablen enthalten. Die Maschinen verwenden diese Daten, um die Ausgabe neuer Daten vorherzusagen. Hilfreich sind dabei oft Support-Vektor-Maschinen zur Klassifizierung, Regressionsanalyse und Identifizierung von Ausreißern. Bei diesem Modell gibst Du der Maschinen Eingabe- und Ausgabevariablen vor, da Du eine Vorstellung davon hast, welche Ergebnisse Du von den Daten erwarten kannst.

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Die Gesichtserkennungstechnologie ist eine beliebte Anwendung des überwachten Lernens. Unternehmen wie Apple oder Facebook haben Maschinen darauf trainiert, Gesichter zu erkennen. Sobald Du ein neues Bild aufnimmst und damit eine Datenbank mit Millionen von Gesichtern ergänzt, können die Maschinen die Identität mit ziemlicher Genauigkeit vorhersagen.

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Unüberwachtes Lernen

Arbeitest Du hingegen mit nicht beschrifteten Daten, ist unüberwachtes maschinelles Lernen ein besseres Tool zur Validierung Deines Datensatzes. Beim unüberwachten Lernen werden Algorithmen verwendet, um unmarkierte Datencluster zu identifizieren.

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Eine praktische Anwendung des unüberwachten Lernens sind die Empfehlungsmaschinen für Online-Shopping oder Musikdienste. Algorithmen können große Muster in den Daten erkennen und eine Segmentierung und Kategorisierung vornehmen. Zum Beispiel könnten Leute, die gerne „Star Wars“-Filme sehen, auch „The Mandalorian“ mögen, im Gegensatz zu einem Rosamunde Pilcher-Film. Unüberwachtes Lernen wird auch in Deinen Social-Media-Feeds verwendet und um personalisierte Produktempfehlungen zu generieren, wenn Du online einkaufst.

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Verstärkendes Lernen

Verstärkendes Lernen ist ein dynamischer Prozess, der einen Versuch-und-Irrtum-Ansatz zum Trainieren von Maschinen beinhaltet. Ingenieure und Datenwissenschaftler nutzen es, wenn sie eine Entscheidung treffen müssen und mehrere Optionen zur Auswahl haben. Ein Raumreinigungsroboter nutzt Reinforcement Learning, weil er, sobald er auf ein Hindernis stößt, je nach Umgebung mehrere verschiedene Richtungen wählen kann. Der Datensatz (die Raumanordnung) kann sich ständig ändern, so dass die Maschine ihre Flugbahn ständig anpassen muss.

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Das Projekt Learning to Run von deepsense.ai in Zusammenarbeit mit der Stanford University ist ein komplexeres Beispiel für verstärkendes Lernen. Hierbei wurde ein Computermodell erstellt, das alle nuancierten Bewegungen eines aktiven Läufers erlernen musste. Die maschinellen Lernwerkzeuge mussten eine Abfolge von dynamischen Ereignissen verfolgen, um Bewegungen wie Sprünge zu erzeugen. Das erfolgreiche Projekt könnte zur Entwicklung besserer Prothesen führen, die echten Menschen beim Laufen helfen.

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Neuronale Netze und Deep Learning

Deep Learning ist eine der meistdiskutierten Anwendungen für maschinelles Lernen. Wir werden hier nicht in die Details gehen. Allerdings werden wir  ein paar Grundlagen, damit Du einen groben Überblick bekommst.

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Deep Learning gilt als skalierbar, da es nicht so sehr von menschlichen Eingriffen abhängig ist und große Datensätze verarbeiten kann. Es handelt sich dabei um eine Art überwachter Algorithmus für maschinelles Lernen. Dieser besteht aus neuronalen Netzwerken, die das menschliche Gehirn imitieren sollen. Der „tiefe“ Teil des maschinellen Lernens kommt von den mehreren Schichten der neuronalen Netze.

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Diese künstlichen neuronalen Netze sind ein Mittel zum verstärkenden Lernen. Wie andere Formen des maschinellen Lernens empfangen sie Daten, erkennen Muster und sagen die Ergebnisse für ähnliche Daten voraus. Sie verfügen über eine Schicht, die Daten empfängt, eine für Ausgabedaten und mehrere andere verbundene Schichten, in denen Berechnungen stattfinden.

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Die ethischen Aspekte des maschinellen Lernens

Der Einsatz des maschinellen Lernens (ML) wirft mehrere ethische Fragen auf. Darunter sind Fragen im Zusammenhang mit Voreingenommenheit, Datenschutz, Transparenz, Verantwortlichkeit und Fairness. Die Auseinandersetzung mit diesen Fragen fördert die verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von ML-Systemen.

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Voreingenommenheit

ML-Modelle können Verzerrungen aus den Daten übernehmen, auf denen sie trainiert wurden. Dies kann leider zu ungerechten oder diskriminierenden Ergebnissen gegenüber bestimmten demografischen Gruppen führen. Daher solltest Du folgendes beachten:

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• Berücksichtige die möglichen Auswirkungen von ML-Systemen auf verschiedene demografische Gruppen
• Führe eine gründliche Beurteilung bei Trainingsdaten und Modellergebnissen durch
• Verwende Techniken wie fairnessbewusste Lernalgorithmen, um Verzerrungen entgegenzuwirken
• Fördere Vielfalt und Inklusion in den Teams, die ML-Systeme entwickeln und validieren
• Arbeite mit Minderheiten und Interessensvertretern zusammen, um deren Anliegen und Perspektiven besser zu verstehen

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Datenschutz

ML-Systeme verarbeiten oft große Mengen sensibler Daten, was zu Bedenken hinsichtlich der Verletzung der Privatsphäre führt. Techniken wie diese können dazu beitragen, die Privatsphäre des Einzelnen zu schützen:

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• Verwendung robuster Datenschutzmaßnahmen, einschließlich Verschlüsselung und Zugangskontrollen
• Beschränke die Datenerfassung und -speicherung auf das, was für die ML-Aufgabe erforderlich ist
• Hole vor der Verwendung der Daten die Zustimmung der betroffenen Personen ein

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Transparenz, Erklärbarkeit und Rechenschaftspflicht

Viele ML-Algorithmen, wie z. B. tiefe neuronale Netze, sind oft kompliziert. Das macht es schwierig, ihren Entscheidungsprozess zu verstehen. Mangelnde Transparenz kann zu Misstrauen führen und die Rechenschaftspflicht behindern. Um dies zu bekämpfen:

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• Verwende, wenn möglich, interpretierbare ML-Modelle, wie z. B. Entscheidungsbäume oder lineare Modelle
• Gib Erklärungen für Modellvorhersagen
• Dokumentiere die gesamte ML-Pipeline, einschließlich der Datenquellen, der Vorverarbeitungsschritte und der Modellarchitektur
• Definiere klare Rollen und Zuständigkeiten für die an der Entwicklung und Einführung beteiligten Akteure
• Führe regelmäßige Audits und Bewertungen von ML-Systemen durch, um die Leistung und die Einhaltung ethischer Richtlinien zu überwachen

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Rellify und maschinelles Lernen

Rellify nutzt Deep Learning, um große Datenmengen aus dem Internet zu durchforsten. Anschließend bietet es eine benutzerdefinierte Content-Roadmap, generative KI-Tools und Überwachungsfunktionen. So kannst Du nahtlos Inhalte erstellen und verfeinern, die bei Deinen Kunden gut ankommen.

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Mit den einzigartigen KI-Funktionen von Rellify kannst Du einen Content-Marketing-Plan erstellen und umsetzen, der Deine Suchmaschinenoptimierung fördert. Das bedeutet für Dich: Mehr (relevanten) Traffic, Leads und treue Kunden. Bist Du neugierig, wie ein individuelles Relliverse™ funktioniert? Dann buche noch heute Deine persönliche Demo!