Maschinelles Lernen (ML) ist ein Zweig der Künstlichen Intelligenz (KI) und ein wesentlicher Teil der Datenwissenschaft. Es verwendet statistische Methoden, um Muster in Daten zu klassifizieren oder vorherzusagen, was dazu beitragen kann, Erkenntnisse für Business Intelligence, Kundenerfahrung, Marktforschung und andere Entscheidungsträger zu gewinnen.

ML kann überwacht, unüberwacht und unterstützt sein.

  • Überwachtes Lernen: Algorithmen werden mit branchenspezifischen Daten trainiert, um Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Methode wird am häufigsten für Geschäftsanwendungen verwendet.
  • Unüberwachtes Lernen: Algorithmen analysieren Millionen von Datenpunkten und beginnen, selbstständig Muster zu erkennen. Diese Form wird häufig in Bereichen wie der Wetterdaten-Cluster-Bildung verwendet.
  • Reinforcement Learning: Fortgeschrittenes ML, bei dem Algorithmen lernen, ihre Umgebung wahrzunehmen und zu interpretieren und durch Versuch und Irrtum Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. Denken Sie an: KI-gestützte Robotik.

Maschinelles Lernen wird in Data-Mining-Projekten für die Klassifizierung von Themen, Merkmalen und Aspekten, Text-Parsing, semantisches Clustering und andere Aufgaben verwendet. Diese sind essenziell für KI-Techniken wie Named Entity Recognition (NER), natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Stimmungsanalyse, semantische Suche und andere. Sie alle sind entscheidend für die Gewinnung von Erkenntnissen aus Big Data.

Modelle für maschinelles Lernen sind selbstlernend, da sie mit künstlichen neuronalen Netzen (ANNs) kodiert sind. ANNs sind Algorithmen, die Datenpunkte verstehen und Muster wie Menschen korrelieren, sodass ML-Modelle intelligenter werden, wenn sie mehr Daten verarbeiten.

Je mehr neuronale Schichten ANNs haben, desto größer ist ihre Fähigkeit, Daten über Millionen von Entitäten, die in Form von Knowledge Graphs dargestellt werden, semantisch zu verstehen. Diese fortschrittliche Form der ANN-Algorithmen wird als Deep Learning (DL) bezeichnet – ein Teilbereich, der hochkomplexe Muster in jeder Art von Daten für analytische und prognostische Modellierung erkennen kann.

ML-Modelle müssen trainiert werden, um Erkenntnisse aus Big Data zu liefern. Wenn sie mit Qualitätsdaten trainiert werden, können sie erfolgreich für Stimmungsanalysen in sozialen Medien und Kommentaranalysen eingesetzt werden, um Marken-, Kunden- und Markterkenntnisse zu extrahieren.