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Norbert Kytka
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Wir Menschen sind es gewohnt, aus gesammelten Erfahrungen laufend neue Erkenntnisse zu erzielen und daraus zu lernen. Maschinen hingegen folgen bisher weitestgehend klaren Anweisungen, ohne daraus eigene Schlüsse zu ziehen. Machine Learning befähigt die IT-Systeme, selbstständig Erfahrungen zu sammeln, Muster zu erkennen und dadurch neues Wissen zu erzeugen.
Als Basis dafür nutzen sie erhobene Daten sowie vordefinierte Algorithmen und Rahmenbedingungen. Eine stetig steigende Rechenleistung ermöglicht es ihnen, riesige Mengen an überwiegend unstrukturierten Daten (Texte, Bilder, Töne etc.) auszuwerten. Es werden Muster, Regeln und Risiken abgeleitet und daraus Erkenntnisse auf zukünftige Problemstellungen und neue Datensätze angewendet.
Durch Machine Learning können vor allem Tätigkeiten, die bisher aufgrund unstrukturierter Daten, zu komplex für Maschinen waren, automatisiert werden. In der Fertigung kann z.B. eine Kamera zum Einsatz kommen, die automatisch defekte Werkstücke erkennt und aussortiert. Das Gerät wird darauf trainiert, ausschließlich defekte Stücke auszusortieren, indem sie bei falschen Entscheidungen Feedback erhält. Machine Learning kann Systeme außerdem dazu befähigen, auf Basis analysierter Daten Vorhersagen zu treffen. Zudem kann die Wahrscheinlichkeit des Eintritts eines bestimmten Ereignisses berechnet werden (vgl. Predictive Analytics). Erkannte Muster können darüber hinaus dafür verwendet werden, Prozesse zu optimieren und Gegenmaßnahmen für bestimmte unerwünschte Ereignisse zu definieren.
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