KI, ML und DL [Teil 2]: Wie lernt ein Computer?

Welche Arten des Lernens gibt es?

Im ersten Teil [KI, ML und DL - Teil 1] haben wir uns mit der Abgrenzung und den Synnergien von KI, ML und DL beschäftigt. In der Fortsetzung sehen wir uns an, welche Arten des Lernens es für ein künstliches System geben kann.

Maschinelles Lernen (ML) hat in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht und wird in vielen Industrien und Anwendungsbereichen erfolgreich angewendet. Von der Verbesserung von Geschäftsprozessen bis hin zur Lösung komplexer Probleme bietet ML viele Vorteile. Eine wichtige Komponente von ML ist das Lernen, bei dem Algorithmen mithilfe von Daten trainiert werden, um bestimmte Aufgaben auszuführen.

Es gibt verschiedene Arten von Lernen für ML, die je nach Anwendungsfall und Problemlösung variieren können. Die wichtigsten Arten von Lernen für ML sind Supervised Learning, Unsupervised Learning, Semi-supervised Learning und Reinforcement Learning. Diese wollen wir im Folgenden genauer erläutern:

Supervised Learning

Beim Supervised Learning werden dem Algorithmus Daten und die entsprechenden "richtigen" Antworten (Labels) gegeben, auf Grundlage derer der Algorithmus lernt. Das Ziel des Supervised Learnings ist es, das Modell zu trainieren, um bei neuen Eingaben (ohne Labels) die richtigen Antworten zu liefern. Ein Beispiel für Supervised Learning ist die Klassifizierung von Bildern in verschiedene Kategorien.

Finanzdienstleister können Supervised Learning nutzen, um zum Beispiel Kundenkonten nach Risikoklassen zu segmentieren. Dazu werden dem Algorithmus Kundenkontodaten und Labels, die die Risikoklassen angeben, gegeben. Das Modell wird dann trainiert, um bei neuen Kundenkontodaten die richtige Risikoklasse vorherzusagen.

Unsupervised Learning

Beim Unsupervised Learning werden dem Algorithmus keine Labels gegeben. Stattdessen werden dem Algorithmus nur Daten gegeben und es versucht, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu finden. Ein Beispiel für Unsupervised Learning ist die Gruppierung von Kunden anhand ähnlicher Einkaufsgewohnheiten.

Finanzdienstleister können Unsupervised Learning nutzen, um zum Beispiel Kunden- und Markt-Segmentierungen durchzuführen. Dazu werden dem Algorithmus Kunden- oder Marktdaten gegeben und er versucht darin Muster zu finden und die Daten in Segmente einzuteilen.

Reinforcement Learning

Beim Reinforcement Learning lernt ein Agent durch Belohnungen und Bestrafungen, wie er in einer Umgebung agieren sollte, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Ein Beispiel für Reinforcement Learning ist das Steuern eines Roboters, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen, indem er Belohnungen für erfolgreiche Aktionen und Bestrafungen für unerwünschte Aktionen erhält.

Finanzdienstleister können Reinforcement Learning nutzen, um zum Beispiel Handelsstrategien für den Aktienmarkt zu entwickeln. Dazu wird ein Agent trainiert, Aktien zu kaufen und zu verkaufen, indem er Belohnungen für erfolgreiche Trades und Bestrafungen für weniger erfolgreiche Trades erhält.

Self-Supervised Learning

Self-Supervised Learning (SSL) ist eine Technik, bei der KI-Modelle selbstständig Daten untersuchen und sich selbst trainieren, indem sie selbstständig Labels erstellen. SSL kann für verschiedene Arten von KI-Lösungen verwendet werden, wie zum Beispiel Bildklassifizierung und Datenkompression. Es unterscheidet sich von Supervised Learning, bei dem KI-Modelle mithilfe von menschlich bereitgestellten Labels trainiert werden.

Insgesamt bieten die verschiedenen Arten des Lernens für ML eine Vielzahl von Möglichkeiten, um Prozesse zu automatisieren und zu optimieren. Finanzdienstleister können diese Techniken nutzen, um ihre Dienstleistungen zu verbessern und komplexe Probleme zu lösen.

Wir haben die Punkte für Sie in einem visuell ansprechenden Karussell zusammengefasst.