Was ist Machine Learning? Modelle & Definition

Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der eine spezielle Technik verwendet, um Algorithmen zu entwickeln, mit denen Computer ihre Entscheidungsfindung und Vorhersagefähigkeiten verbessern. Wissenschaftler können durch Machine Learning sowie Computer- und Informationsforschung immer intelligentere und genauere KI-Modelle erstellen.

Machine-Learning-Modelle erweitern ihre Fähigkeiten im Laufe der Zeit, indem sie Erkenntnisse aus großen Datenmengen gewinnen und diese nutzen, um ihre Fähigkeiten zu verbessern. Machine Learning heißt so, weil es, ähnlich wie Menschen lernen, Computern ermöglicht, das Gelernte auf zukünftige Herausforderungen anzuwenden und enorme Datenmengen viel schneller zu verarbeiten, als ein Mensch es könnte. Daher dient Machine Learning als leistungsfähiges Werkzeug, das Menschen hilft, Informationen zu verstehen, Trends zu erkennen und schneller Entscheidungen zu treffen.

Machine Learning vs KI vs Deep Learning

Machine Learning wird manchmal mit den Konzepten KI und Deep Learning verwechselt. In ähnlichen Kontexten stehen KI und Deep Learning oft in Verbindung mit Machine Learning, aber die drei Begriffe sind nicht synonym.

Machine Learning vs KI

KI steht für künstliche Intelligenz und bezeichnet Technologien, die menschliche kognitive Fähigkeiten mithilfe von Logik und Mathematik nachahmen. Per Definition nutzt oder benötigt KI nicht zwangsläufig Machine Learning. Betrachten Sie eines der frühesten Beispiele für KI-Regelbasierte Systeme: Diese Modelle verwenden eine Reihe von Wenn-Dann-Regeln (auch als explizite Programmierung bekannt), um logische Entscheidungen zu treffen. Ein regelbasiertes System kann einfache Entscheidungen treffen, die keine Nuancen erfordern.

Heutzutage wird jedoch die meiste entwickelte KI mithilfe von Machine Learning trainiert. Machine Learning ermöglicht es KI-Modellen, menschliches Verhalten und Intelligenz auf eine ausgefeiltere Weise nachzubilden, indem Schlussfolgerungen aus großen Datenmengen gezogen werden. Verschiedene Arten von Machine-Learning-Algorithmen können quantitative und qualitative Vorhersagen treffen, Wahrheit von Fiktion unterscheiden, Muster erkennen und Elemente in Kategorien sortieren – all dies sind wesentlich komplexere Aufgaben als ein regelbasiertes System bewältigen könnte.

Stellen Sie sich vor, Sie möchten ein KI-Tool erstellen, das den Produktlebenszyklus versteht und häufige Probleme im Herstellungsprozess erkennt, bevor sie auftreten. Mit einem regelbasierten System müssten Sie eine spezifische und detaillierte Liste von Warnzeichen erstellen, die auf das potenzielle Auftreten eines Problems hinweisen (das sind Ihre „Regeln“). Dieses System kann vielleicht die Probleme erkennen, die Sie ihm vorhergesagt haben, aber es wird Probleme, die Sie nicht vorausgesehen haben, nicht erfassen.

Mit Machine Learning können Sie ein System erstellen, das Aufgaben und Entscheidungen wie die Erkennung von Problemen auf eine fortschrittlichere Weise handhabt, näher daran, wie ein Mensch es tun würde. Dieses KI-Modell muss nicht genau gesagt bekommen, welche Entscheidung in einem bestimmten Szenario getroffen werden soll. Stattdessen können Machine-Learning-Algorithmen mithilfe der großen Datenmengen, auf denen sie trainiert wurden, Muster und Probleme eigenständig erkennen. Ein Machine-Learning-Modell kann sogar Trends erkennen, die Menschen vielleicht nicht bewusst sind.

Machine Learning vs Deep Learning

Wie Machine Learning ein Teilbereich der KI ist, ist Deep Learning ein Teilbereich des Machine Learning. Deep Learning vertieft die Prinzipien des Machine Learning, indem es Netzwerke künstlicher Neuronen verwendet, um die Prozesse des menschlichen Gehirns nachzuahmen.

Dieses Netzwerk von Neuronen verarbeitet enorme Datenmengen, kann aber sowohl die physische Struktur des Gehirns als auch die Form menschlicher Denkprozesse replizieren. Das bedeutet, dass Deep-Learning-Algorithmen nichtlineares Denken mit größerer Nuanciertheit und besserer Entscheidungsfähigkeit unterstützen. Erinnern Sie sich an unser Beispiel mit einem KI-Tool zur Vorhersage von Problemen im Produktlebenszyklus? Ein Machine-Learning-Tool könnte lernen, Probleme zu erkennen. Aber ein Deep-Learning-Tool könnte diese Fähigkeiten weiterentwickeln, komplexere Trends identifizieren, Probleme priorisieren und Lösungen vorschlagen – oder sogar ausführen.

Wie funktioniert Machine Learning?

Im Kern besteht Machine Learning darin, einem Computer große Datenmengen zu geben und ihn Muster und Zusammenhänge in diesen Daten erkennen zu lassen. Vier Phasen entsprechen verschiedenen Datentypen: Training, Validierung, Test und Feinabstimmung.

Machine Learning Training

Zuerst erhält das Modell große Mengen an Trainingsdaten. Diese Daten sollten vorher bereinigt werden, einschließlich Entfernung statistischer Fehler und Ausreißer, damit die KI zuverlässige Informationen nutzen kann. Dann verarbeitet der Algorithmus die Daten und passt seine Parameter an, um immer genauere Vorhersagen zu treffen.

Machine Learning Validierung

Nach dem Training folgt die Validierungsphase, in der neue Daten, sogenannte Validierungsdaten, verwendet werden, um die Genauigkeit des KI-Modells zu messen. Idealerweise sollte das Modell seine Erkenntnisse aus den Trainingsdaten verallgemeinern können, um genaue Vorhersagen für die Validierungsdaten zu treffen. Wie beim Training erfordert die Validierung Eingaben mit bekanntem Ausgang. Im Unterschied zum Training sieht das Modell bei der Validierung jedoch nur die Eingaben, nicht die Ausgaben für jeden Datenpunkt.

Wenn Sie ein Modell trainieren, um Spam-E-Mails zu erkennen und herauszufiltern, würden die Trainingsdaten eine Menge E-Mails enthalten, die als Spam markiert sind oder nicht. Die Validierungsdaten würden jedoch nur die E-Mails selbst enthalten. Am Ende der Validierungsphase vergleicht der Nutzer die maschinell generierten Ausgaben mit den korrekten Ausgaben. In diesem Stadium lernt das Modell noch und verändert sich, sodass es neue Erkenntnisse sammeln kann, die es im Training erneut verwenden wird.

Machine Learning Test

Das Modell befindet sich in der Testphase und wird für den Einsatz vorbereitet. Die Testdaten sind ein neuer Datensatz, den das Modell noch nie zuvor gesehen hat, ohne Ausgaben. Der Vergleich der maschinell erzeugten Ausgaben mit den korrekten Ausgaben misst die tatsächliche Leistung des Modells in seiner endgültigen Form.

Machine Learning Feinabstimmung

An diesem Punkt könnten die meisten Machine-Learning-Modelle ihre Leistung noch verbessern. Die Feinabstimmung ist ein iterativer Prozess der kontinuierlichen Verbesserung eines Machine-Learning-Modells, der ihm hilft, sich zu einem genaueren Werkzeug zu entwickeln, auch für Nischen- oder sehr spezifische Anwendungsfälle. Dabei passt der menschliche Entwickler oder Betreuer der KI bestimmte Parameter an, um eine höhere Genauigkeit zu erreichen.

Welche verschiedenen Arten von Machine Learning gibt es?

Es gibt mehrere Möglichkeiten, Machine Learning zu nutzen, um KI-Modelle zu trainieren. Dazu gehören überwachte, unbeaufsichtigte, halbüberwachte und bestärkende Lernverfahren.

Überwachtes Lernen

Überwachtes Lernen ist eine Art von Machine Learning, bei der das Modell mit gelabelten Trainingsdaten versorgt wird. Gelabelte Trainingsdaten sagen dem Algorithmus, was die korrekte Ausgabe für eine gegebene Eingabe sein soll. Stellen Sie sich vor, Sie bauen ein Tool, das vorhersagt, ob Lieferketten bei schlechtem Wetter langsamer werden oder ausfallen, was die Materialverfügbarkeit für die Fertigung beeinträchtigt. Im Rahmen des überwachten Lernens geben Sie dem Algorithmus ein Set gelabelter Daten, das jede Eingabe (das Wetter an einem bestimmten Tag) einer Ausgabe (ob die Lieferkette verlangsamt wurde oder nicht) zuordnet. Nach der Verarbeitung der Datensätze sollte das Modell lernen, Verzögerungen anhand der Prognose vorherzusagen, sodass Sie Ihre Fertigungsstrategie möglichst früh anpassen können.

Unüberwachtes Lernen

Beim unüberwachten Lernen werden Machine-Learning-Algorithmen mit ungelabelten oder rohen Daten präsentiert, mit vielen Eingaben, aber ohne Anweisung, wonach gesucht werden soll. Dann durchsucht das Modell die Daten selbstständig nach Mustern. Das bedeutet, es kann Trends finden, die Menschen nicht offensichtlich sind oder die Menschen viel länger brauchen würden, um sie zu erkennen. Zum Beispiel wäre ein Tool, das Kunden im Auftragsfertigungsbereich nach ihren individuellen Bestellgewohnheiten segmentiert, besser für unüberwachtes Lernen geeignet. Beim überwachten Lernen würde dieses Tool nur die Segmente in den Trainingsdaten verwenden. Beim unüberwachten Lernen kann das Tool die Segmente selbst identifizieren, was zu genauerem Targeting und detaillierteren Informationen führt.

Halbüberwachtes Lernen

Halbüberwachtes Lernen ist treffend benannt, weil bei dieser Technik Modelle teilweise mit überwachten und teilweise mit unbeaufsichtigten Daten trainiert werden: Ein kleiner Teil der Daten ist gelabelt, der Großteil nicht. Diese Technik verbindet überwachtes und unüberwachtes Lernen, um dem Modell einen soliden Ausgangspunkt zu geben, um weitere Trends zu erkennen. Halbüberwachtes Lernen ist besonders nützlich für Anwendungen, bei denen eine leichte Unterstützung in die richtige Richtung die Mustererkennung verbessert, wie z. B. medizinische Bildsoftware zur Erkennung von Anomalien.

Bestärkendes Lernen

Bestärkendes Lernen ist eine Machine-Learning-Technik, die KI-Systeme für richtige Ergebnisse belohnt und für falsche Ergebnisse bestraft. Wie bei der psychologischen Verstärkung sollen diese positiven und negativen Verstärkungen korrektes Verhalten fördern und Fehlverhalten entmutigen. Mit bestärkendem Lernen kann ein Machine-Learning-Algorithmus darauf trainiert werden, mit seiner Umgebung zu interagieren und langfristig zu denken.

Zum Beispiel analysiert ein Modell Bilder von Materialien, um festzustellen, ob ein häufiger Defekt vorliegt. Wenn das Modell jemals ein defektes Teil als normal oder ein normales Teil als defekt kennzeichnet, wollen wir, dass es daraus lernt, diesen Fehler nicht zu wiederholen – eine perfekte Gelegenheit für negative Verstärkung.

Warum ist Machine Learning wichtig?

Machine Learning ist entscheidend, weil es eine grundlegende Technik in der KI-Entwicklung ist. KI ist die Schlüsseltechnologie der heutigen digitalen Ära und wird in Zukunft unverzichtbar sein, um Innovation und Effizienz in der Geschäftswelt voranzutreiben. Machine Learning ermöglicht es KI-Modellen, von Anfang an bessere Leistungen zu erzielen und sich weiter zu verbessern, je mehr Daten sie erhalten.

Machine Learning ermöglicht die Schaffung wichtiger Technologien wie großer Sprachmodelle (LLMs) und Bildgeneratoren. Da diese Technologien weiterhin an Umfang und Fähigkeiten zunehmen, wird ein umfassendes Verständnis von Machine Learning immer wichtiger, um zu verstehen, wie KI die Welt verändert.

Gängige Machine-Learning-Algorithmen

Es gibt verschiedene Arten von Machine-Learning-Algorithmen, darunter neuronale Netze, lineare Regression, logistische Regression, Clustering, Entscheidungsbäume und Random Forests.

• Neuronale Netze: Ahmen die Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns nach, indem sie mehrschichtige Netzwerke aufbauen, die sich auf künstliche Neuronen stützen, um komplexe Informationen nuanciert zu verarbeiten.
• Lineare Regression: Das Modell lernt, eine lineare Gleichung zu erstellen, die die Beziehung zwischen Eingabe und Ausgabe beschreibt.
• Logistische Regression: Das Modell lernt, die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass eine gegebene Eingabe in eine bestimmte Kategorie passt oder nicht.
• Clustering: Ein mit einer unüberwachten Lerntechnik gebauter Clustering-Algorithmus lernt, rohe Daten basierend auf gemeinsamen Merkmalen in Cluster zu gruppieren.
• Entscheidungsbäume: Klassifizieren Eingaben mithilfe eines verzweigten Entscheidungssystems, beginnend mit größeren Gruppen und fokussierend auf spezifischere Merkmale.
• Random Forest: Mehrere Entscheidungsbäume werden gemeinsam verwendet, um verschiedene Aspekte eines Elements zu bewerten und es mit einem ganzheitlicheren Verständnis seiner Merkmale besser zu klassifizieren.

Wie Machine Learning im PLM angewendet wird

Machine Learning verändert das PLM, indem es die Entscheidungsfindung verbessert, Prozesse automatisiert und Muster entdeckt, die zuvor schwer zu erkennen waren. Es ermöglicht Organisationen, Abläufe zu optimieren, die Produktqualität zu verbessern und tiefere Einblicke im gesamten Produktlebenszyklus zu gewinnen.

Hier sind die wichtigsten Bereiche, in denen Machine Learning einen Unterschied macht:

• Anforderungsmanagement: Durch die Analyse immer komplexerer Anforderungen aus mehreren Quellen, in verschiedenen Formaten und mit schlecht strukturiertem Inhalt kann die KI Duplikate erkennen, Inkonsistenzen beheben und bestehende Implementierungen identifizieren, die sie erfüllen, wodurch menschliche Fehler und Kosten für Über- oder Unterdesign reduziert werden.
• Predictive Maintenance: Machine-Learning-Modelle analysieren historische und Echtzeit-IoT-Sensordaten, um potenzielle Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten, und reduzieren so Ausfallzeiten und Wartungskosten.
• Design-Optimierung: Durch die Analyse vergangener Produktdesigns kann Machine Learning Ineffizienzen erkennen und Verbesserungen vorschlagen, um Leistung und Herstellbarkeit zu steigern.
• Lieferkettenmanagement: Machine Learning hilft, Störungen vorherzusagen, Beschaffungsstrategien zu optimieren und die Leistung von Lieferanten anhand von Qualitätskennzahlen, Lieferzeiten und Fehlerraten zu bewerten.
• Compliance- und Risikomanagement: Machine-Learning-Algorithmen können regulatorische Daten und Produktdokumentationen analysieren, um potenzielle Compliance-Risiken frühzeitig zu erkennen, wodurch kostspielige Nachbesserungen und Verzögerungen reduziert werden.
• Intelligente Suche und Automatisierung: KI-gestützte PLM-Tools wie Co-Piloten unterstützen bei der Automatisierung von Klassifikation, Wirkungsanalyse und Dokumentation, wodurch es einfacher wird, kritische Produktinformationen zu finden und darauf zu reagieren.

Durch die Integration von Machine Learning in das PLM können Unternehmen Innovationen beschleunigen, die Produktqualität verbessern und die Effizienz über den gesamten Produktlebenszyklus steigern.

Um mehr über Machine Learning im PLM zu erfahren, lesen Sie unseren Blogbeitrag
Praktische Anwendungsfälle von KI im Product Lifecycle Management

Die Zukunft des Machine Learning

In den kommenden Jahren werden die Fähigkeiten des Machine Learning weiterhin wachsen und sich ausweiten und unsere Welt noch stärker verändern. Dieses Wachstum wird durch die ständig steigende Verfügbarkeit von Daten, mit denen KI-Modelle trainiert werden können, zusätzlich beschleunigt, was zu komplexeren Fähigkeiten führt.

Während viele Modelle bereits jetzt solide Entscheidungen treffen können, wird erwartet, dass Machine Learning künftig noch komplexere Eingaben verarbeiten und zu nuancierteren Ergebnissen kommen kann. Machine-Learning-Algorithmen könnten portabler, wiederverwendbar und in der Lage sein, zusammenzuarbeiten, um bessere Resultate zu erzielen. Während KI bereits Code generieren kann, werden zukünftige, durch Machine Learning gesteuerte Tools zur Codeerstellung in der Lage sein, schwierigere Anforderungen zu erfüllen und komplexere Produkte zu entwickeln.