Machine Learning

Als wichtiger Bestandteil künstlicher Intelligenz ist Machine Learning das, was zu Deutsch “maschinelles Lernen” bedeutet, ein essenzieller Bestandteil der Computerwissenschaft. Programme, die auf diesem Konzept basieren sind dazu in der Lage mithilfe von Algorithmen selbständig Lösungen für Probleme zu finden – auch für neue und unbekannte Fragestellungen. Maschinelles Lernen wird unter anderem im Online- Marketing sowie in der Web-Analyse eingesetzt.

Hintergrundwissen zum Maschinellen Lernen

Noch immer ist es notwendig, dass der Mensch Vorbereitungen trifft, bevor Programme eigenständig handeln und Problemlösungen finden können. Es wird also zunächst eine Interaktion zwischen Mensch und Maschine benötigt, um maschinelles Lernen erst zu ermöglichen. Daran kann auch die moderne, leistungsstarke Computertechnik zum jetzigen Zeitpunkt noch nichts ändern. Die Vorbereitungen durch den Menschen bestehen zum Beispiel darin, das Programm mit relevanten Daten zu versorgen und im Vorfeld bestimmte Regeln aufzustellen.

Typen des maschinellen Lernens

Für maschinelles Lernen kommen häufig wiederkehrende Typen von Algorithmen zum Einsatz. Zum einen werden beim sogenannten Supervised Learning (überwachtes Lernen) die Algorithmen zur Problemlösung anhand von Beispiel definiert. Dies entspricht dem Versuch einer Generalisierung von Lösungen um ähnlich geartete Probleme auf die gleiche Art und Weise zu lösen. Ein möglicher Anwendungsbereich von Supervised Learning ist die Aufdeckung von Kreditkartenbetrug.

Beim Unsupervised Learning erfolgt die Bearbeitung der gestellten Probleme mit beliebigen Beispielen. Ziel dieser Art des maschinellen Lernens ist es, innerhalb eines Datensatzes eine Struktur zu erkennen. Sie wird unter anderem für Clustering eingesetzt.

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Beispielanwendungen für maschinelles Lernen

Eine für das Online Marketing besonders interessante Anwendungsmöglichkeit für maschinelles Lernen ist die Voraussage des Nutzer- bzw. Kundenverhaltens. Eigenständig handelnde Algorithmen sind in diesem Fall in der Lage die Suchabsicht bestimmte Nutzer vorherzusagen. Aufgrund dieser Voraussagen können zum Beispiel Empfehlungen für bestimmte, in einem Shop erhältliche Produkte mittels Einblendungen ausgesprochen werden. Dies kann zu höheren Umsätzen führen. Auch die Darstellung der Ergebnisse auf SERPs (Suchmaschinenergebnisseiten) kann durch maschinelles Lernen und die Voraussage der Suchabsicht des Nutzers individuell angepasst werden.

Spracherkennungssoftware sowie Software zur Handschrifterkennung basiert ebenfalls auf maschinellem Lernen. So ist es diesen Programmen zum Beispiel möglich, nach eingesprochenen Begriffen zu suchen oder geschriebene Wörter zu erkennen.

Maschinelles Lernen kommt zum Beispiel in großen Umfang bei nahezu allen Suchmaschinen zum Einsatz. So wird die Relevanz von Webseiten zu einem bestimmten Suchbegriff automatisch erkannt und das Ranking dieser Seiten auf den Ergebnisseiten entsprechend angepasst.

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