{"id":2476,"date":"2017-09-27T07:47:30","date_gmt":"2017-09-27T07:47:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/?p=2476"},"modified":"2021-09-27T08:57:13","modified_gmt":"2021-09-27T08:57:13","slug":"understanding-scope-of-machine-learning-and-its-applications","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/understanding-scope-of-machine-learning-and-its-applications\/","title":{"rendered":"Verstehen des Umfangs des maschinellen Lernens und seiner Anwendungen"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Das Inhaltsverzeichnis<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f19e1b119b4\" aria-label=\"Table of Content\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f19e1b119b4\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/understanding-scope-of-machine-learning-and-its-applications\/#What_is_Machine_Learning\" title=\"Was ist maschinelles Lernen?\">Was ist maschinelles Lernen?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/understanding-scope-of-machine-learning-and-its-applications\/#Supervised_Learning_vs_Reinforced_Learning\" title=\"\u00dcberwachtes Lernen vs. Verst\u00e4rktes Lernen\">\u00dcberwachtes Lernen vs. Verst\u00e4rktes Lernen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/understanding-scope-of-machine-learning-and-its-applications\/#Scope_of_Machine_Learning_and_Some_Applications\" title=\"Umfang des maschinellen Lernens und einige Anwendungen \">Umfang des maschinellen Lernens und einige Anwendungen <\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/understanding-scope-of-machine-learning-and-its-applications\/#Latest_Research_on_Machine_Learning\" title=\"Neueste Forschung zum maschinellen Lernen\">Neueste Forschung zum maschinellen Lernen<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p>Selbstfahrende Autos, automatische \u00dcberwachungssysteme und pers\u00f6nliche Bots. Der Umfang der <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog_UnderstandingML\">maschinelles Lernen<\/a> ist immens und w\u00e4chst jeden Tag. Maschinelles Lernen ist zu einem wichtigen Bestandteil unseres Lebens geworden, und doch verstehen viele Menschen nicht, wie maschinelles Lernen funktioniert. Manchmal scheinen sogar technisch versierte Personen vom Konzept des maschinellen Lernens verbl\u00fcfft zu sein. Auch wenn maschinelles Lernen anfangs abschreckend wirken mag, ist es doch etwas Wertvolles, das es zu verstehen gilt. Abgesehen vom Technologiesektor haben wissenschaftliche Forscher festgestellt, dass das Verst\u00e4ndnis des maschinellen Lernens unsere motorischen F\u00e4higkeiten verbessern kann, weil es uns dazu bringt, eine systematische Denkweise zu entwickeln.<\/p>\n<div id=\"attachment_2483\" style=\"width: 360px\" class=\"wp-caption alignleft\"><img aria-describedby=\"caption-attachment-2483\" decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-2483\" src=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/man-320276_1280-992x1024.png\" alt=\"\" width=\"350\" height=\"361\" srcset=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/man-320276_1280-992x1024.png 992w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/man-320276_1280-291x300.png 291w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/man-320276_1280-768x793.png 768w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/man-320276_1280-1080x1115.png 1080w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/man-320276_1280-24x24.png 24w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/man-320276_1280.png 1240w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/man-320276_1280-291x300@2x.png 582w\" sizes=\"(max-width: 350px) 100vw, 350px\" \/><p id=\"caption-attachment-2483\" class=\"wp-caption-text\">Werden in Zukunft Roboter die Arbeitspl\u00e4tze von Menschen \u00fcbernehmen?<\/p><\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_is_Machine_Learning\"><\/span><strong>Was ist maschinelles Lernen?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Zu Beginn ist es wichtig zu verstehen, was maschinelles Lernen ist. Tom Mitchell (C.S.-Professor an der C.M.U.) kategorisiert maschinelles Lernen als ein Computerprogramm, von dem man sagt, dass es aus Erfahrung \"E\" in Bezug auf eine Klasse von Aufgaben \"T\" und ein Leistungsma\u00df \"P\" lernt, wenn sich seine Leistung bei Aufgaben in \"T\", gemessen an \"P\", mit der Erfahrung \"E\" verbessert. Mit einfachen Worten: Das Wesen des maschinellen Lernens ist <em>wenn ein Computerprogramm die Ausf\u00fchrung einer bestimmten Aufgabe im Vergleich zu seinen fr\u00fcheren Leistungen verbessern kann<\/em>. Wenn ein Computerprogramm in der Lage ist, sich jedes Mal, wenn es ein Spiel spielt, zu verbessern, dann nutzt es maschinelles Lernen, um seine Leistung zu verbessern.<\/p>\n<p>Hier stellt sich die kritische Frage, wie ein Computerprogramm von selbst lernen kann. Zum Beispiel verhalten sich die meisten Programme so, wie es ihnen aufgetragen wird. F\u00fcr die gro\u00dfe Mehrheit der Computerprogramme gibt es Richtlinien und Beschr\u00e4nkungen, was ein Programm tun kann und was nicht. Daher erscheint es zun\u00e4chst seltsam, dass ein Programm aus Erfahrungen lernen und sich nach jeder Aufgabe verbessern kann. Doch genau das ist der Zweck und die Besonderheit des maschinellen Lernens. Maschinelles Lernen gibt Computerprogrammen die F\u00e4higkeit zu lernen und sich zu verbessern. Die beiden wichtigsten Arten, auf die Computerprogramme maschinelles Lernen anwenden, sind das \u00fcberwachte Lernen und das verst\u00e4rkte Lernen.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Supervised_Learning_vs_Reinforced_Learning\"><\/span><strong>\u00dcberwachtes Lernen vs. Verst\u00e4rktes Lernen<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>\u00dcberwachtes Lernen bedeutet, dass eine Maschine anhand vorhandener Daten f\u00fcr eine bestimmte Aufgabe trainiert wird. Maschinen werden mit Unmengen von Daten gef\u00fcttert und der Algorithmus nutzt die zuvor analysierten Daten, um zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Wenn eine Maschine zum Beispiel mit Tonnen von Daten \u00fcber die Immobilienbranche gef\u00fcttert wird, wird sie bald lernen, den Wohnungsmarkt auf der Grundlage von Faktoren wie der Wirtschaft, dem Aktienmarkt, dem Steuersatz und dem Bev\u00f6lkerungswachstum zu verstehen.<\/p>\n<p>Das verst\u00e4rkte Lernen hingegen verfolgt einen anderen Ansatz als das maschinelle Lernen. Beim verst\u00e4rkten Lernen wird die Maschine mit zuf\u00e4lligen oder sporadischen Daten gef\u00fcttert. Nach Durchsicht gro\u00dfer Datenmengen ist die Maschine in der Lage, Muster und Urteile zu bilden, aus denen sie lernen kann. Diese Muster werden dann ausgewertet und korrigiert, so dass die Maschine ein besseres Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die jeweilige Aufgabe bekommt. Ein Beispiel: Kleinkinder lernen eine Sprache, indem sie anderen zuh\u00f6ren. Nachdem sie st\u00e4ndig zuf\u00e4llige W\u00f6rter und S\u00e4tze geh\u00f6rt haben, beginnen sie, ein Muster zu bilden, das f\u00fcr sie Sinn ergibt. So k\u00f6nnen sie eine Sprache relativ schnell lernen und mit anderen interagieren. Das gleiche Konzept wird auf Systeme zur Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache angewandt.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Scope_of_Machine_Learning_and_Some_Applications\"><\/span><strong>Umfang des maschinellen Lernens und einige Anwendungen <\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>-Vorhersage von Sicherheitsverletzungen, Auffinden von Malware und anderen Anomalien in Daten<br \/>\n-Personalisierte Empfehlungen (z. B. Netflix, Amazon)<br \/>\n-Verbesserung der Online-Suchergebnisse auf der Grundlage von Pr\u00e4ferenzen<br \/>\n-Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache<br \/>\n-Intelligente Autos und intelligente H\u00e4user (IoT)<br \/>\n&#8211;<a href=\"https:\/\/blog.kolabtree.com\/wearable-tech-changing-the-face-of-healthcare\/?utm_source=Blog_UnderstandingML\">Wearable-Technologie<\/a>, especially in <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">Gesundheitswesen<\/a><\/p>\n<div id=\"attachment_2484\" style=\"width: 510px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img aria-describedby=\"caption-attachment-2484\" decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-2484\" src=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/car-1837301_1920-1024x575.jpg\" alt=\"\" width=\"500\" height=\"281\" srcset=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/car-1837301_1920-1024x575.jpg 1024w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/car-1837301_1920-300x168.jpg 300w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/car-1837301_1920-768x431.jpg 768w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/car-1837301_1920-1536x862.jpg 1536w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/car-1837301_1920-1080x606.jpg 1080w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/car-1837301_1920.jpg 1920w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/car-1837301_1920-300x168@2x.jpg 600w\" sizes=\"(max-width: 500px) 100vw, 500px\" \/><p id=\"caption-attachment-2484\" class=\"wp-caption-text\">Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen treiben fahrerlose Autos an<\/p><\/div>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Latest_Research_on_Machine_Learning\"><\/span><strong>Neueste Forschung zum maschinellen Lernen<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Die aktuellen Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens konzentrieren sich in erster Linie auf die Modernisierung neuronaler Netze. Die Forscher glauben, dass es durch die Straffung neuronaler Netze m\u00f6glich w\u00e4re, dass Maschinen menschliche Lernprozesse nachahmen. Diese neuen Lernsysteme k\u00f6nnen extrem leistungsf\u00e4hige Werkzeuge sein und haben die F\u00e4higkeit, jede Branche dramatisch zu ver\u00e4ndern. Auf dem Gebiet des maschinellen Lernens werden jeden Tag neue Durchbr\u00fcche erzielt, und es hat das Potenzial, unsere Zukunft vollst\u00e4ndig zu revolutionieren.<\/p>\n<p>Angesichts des rasant wachsenden Umfangs des maschinellen Lernens m\u00fcssen Unternehmen und Forscher h\u00e4ufig Folgendes zu Rate ziehen <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning\">Experten f\u00fcr maschinelles Lernen<\/a> um Hilfe bei der Erstellung von Algorithmen und der Entwicklung effektiver KI\/ML-L\u00f6sungen zu erhalten. Wird das maschinelle Lernen jede Branche erobern, und werden humanoide Bots und intelligente Autos in den Haushalten allt\u00e4glich werden? Wir werden abwarten und beobachten m\u00fcssen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Self-driving cars, automated surveillance systems and personal bots. The scope of machine learning is immense and is growing every day.\u00a0Machine learning has become a huge part of our life and yet many people don\u2019t understand how machine learning works. Sometimes, even tech-savvy individuals seem to be baffled by the concept of machine learning. While machine<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/understanding-scope-of-machine-learning-and-its-applications\/\" title=\"Mehr lesen\">Mehr lesen<\/a><\/div>","protected":false},"author":34,"featured_media":2482,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[434],"tags":[187,223],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Understanding the Scope of Machine Learning and its Applications<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"The scope of machine learning is immense, and is powering everything from personalized Netflix recommendations to driverless cars. 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