Haben Sie schon mal durch Ihr Smartphone gescrollt und das Gefühl gehabt, es wüsste unheimlich genau, was Sie als Nächstes sehen wollen? Oder haben Sie online einen tollen Rabatt ergattert, weil die Website „wusste“, dass Sie interessiert sind? Das ist das Werk von Machine-Learning-Modellen – den klugen Köpfen im Hintergrund. Doch bei all den Fachbegriffen kann man sich leicht verloren fühlen.
Dieser Blog hier entschlüsselt den Fachjargon und stellt Ihnen die Top 5 der ML-Modelle vor, die unsere Welt im Stillen prägen.
1. Lineare Regression
Erinnerst du dich an die Prüfung, die du mit Bravour bestanden hast? Lineare Regression hätte dieses Ergebnis vorhersagen können. Sie ist quasi eine Kristallkugel für Zahlen: Sie analysiert vergangene Daten, um zukünftige Trends vorherzusagen. Börsenmakler nutzen sie, um Marktbewegungen zu prognostizieren, und Unternehmen verlassen sich darauf, um Umsatzzahlen vorherzusagen. Stell sie dir wie eine Art Trendlinie mit extrem hoher Genauigkeit vor, die Zusammenhänge zwischen Dingen herstellt und dir einen Hinweis darauf gibt, was als Nächstes passieren wird.
2. Entscheidungsbäume
Haben Sie schon mal ein technisches Problem gelöst, indem Sie eine Reihe von Ja/Nein-Fragen beantwortet haben? Genau das ist die Grundidee von Entscheidungsbäumen. Sie funktionieren wie Detektive, die komplexe Probleme in eine Reihe von Fragen zerlegen, die sich wie ein Baum verzweigen. Dadurch eignen sie sich hervorragend für Aufgaben wie das Filtern von Spam-E-Mails oder sogar zur Unterstützung von Ärzten bei der Diagnose von Krankheiten anhand von Symptomen. Sie tragen zwar keinen Trenchcoat, aber sie wissen ganz sicher, wie man einen Fall (oder einen Datensatz) löst.
3. Random Forests
Erinnern Sie sich an die Gruppendiskussion über einen Film? Jeder bringt seine eigene Perspektive ein, nicht wahr? Random Forests funktionieren ähnlich. Dieses Modell kombiniert mehrere Entscheidungsbäume mit jeweils leicht unterschiedlichen Fragetechniken. Durch die Zusammenführung ihrer Erkenntnisse wird eine genauere Vorhersage angestrebt als mit einem einzelnen Baum. Man kann es sich wie eine Teamleistung vorstellen, bei der die Stärken verschiedener Modelle genutzt werden, um ein verlässliches Ergebnis zu erzielen.
4. Neuronale Netze
Unser Gehirn ist unglaublich gut darin, Muster zu erkennen, wie beispielsweise ein bekanntes Gesicht in den Wolken. Neuronale Netze sind von dieser Fähigkeit inspiriert. Diese Modelle ahmen die Struktur des menschlichen Gehirns nach, mit miteinander verbundenen Schichten, die Informationen verarbeiten. Durch das Training mit riesigen Datenmengen lernen sie, Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Das macht sie ideal für Aufgaben wie die Bilderkennung (denken Sie an das Markieren von Freunden auf Fotos) oder sogar das Verstehen natürlicher Sprache (wie bei den Chatbots, mit denen Sie online kommunizieren).
5. K-Nächste Nachbarn
Haben Sie sich schon mal auf einer Party zu Menschen mit ähnlichen Interessen hingezogen gefühlt? K-Nearest Neighbors (KNN) nutzt genau dieses Prinzip. Dieses Modell identifiziert Datenpunkte, die einem neuen, unbekannten Datenpunkt am nächsten (oder ähnlichsten) liegen. Durch die Analyse der Merkmale dieser „Nachbarn“ sagt es voraus, zu welcher Kategorie oder welchem Wert der neue Punkt gehören könnte. Dieser Ansatz eignet sich hervorragend für Aufgaben wie Produktempfehlungen basierend auf Ihren bisherigen Käufen oder die Klassifizierung handgeschriebener Ziffern.
Dies sind nur einige wenige der beeindruckenden ML-Modelle, die Innovationen in verschiedensten Bereichen vorantreiben. Auch wenn sie komplex klingen, eröffnet das Verständnis ihrer Kernprinzipien die Augen für die unglaublichen Möglichkeiten des maschinellen Lernens. Schließlich entwickeln sich diese Modelle ständig weiter, und wer weiß, vielleicht sind Sie ja selbst derjenige, der in Zukunft die nächste bahnbrechende Innovation entwickelt.
