Drachenzähmen leicht gemacht: Erste Schritte mit maschinellem Lernen – PromptCloud

Künstliche Intelligenz hält schon seit geraumer Zeit Einzug in die alltägliche Technik, die wir nutzen. Wenn Sie sich jemals gefragt haben, warum die Produktempfehlungen von Amazon für Sie besonders relevant sind, lautet die Antwort KI. Künstliche Intelligenzsysteme funktionieren wie Magie, aber um ein gutes KI-System zu erstellen, müssen Sie über relevante und riesige Datensätze verfügen. Der maschinelle Lernalgorithmus sollte mit Daten gefüttert werden, und je mehr Daten Sie ihm geben, desto besser wird er bei seiner Arbeit. Sehen wir uns auf einen Blick an, wie maschinelles Lernen funktioniert.

Komponenten eines maschinellen Lernsystems

Jedes maschinelle Lernsystem besteht aus drei Hauptkomponenten:

Modell: Die Komponente, die sich um Identifikationen und Vorhersagen kümmert.

Parameter: Die Faktoren oder Signale, die verwendet werden, um Entscheidungen zu treffen.

Lernender: Ein System, das Änderungen an den Parametern vornimmt, was wiederum zu einer Modifikation des Modells führt, indem es Hinweise auf Unterschiede in Vorhersagen und Ergebnissen nimmt.

Nehmen wir ein reales Beispiel, um das Konzept besser zu verstehen. Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Lehrer, der versucht, die optimale Zeit zu ermitteln, die Schüler mit dem Lernen verbringen sollten, um die beste Note in einer Prüfung zu erhalten. Schauen wir uns an, wie dies gelöst werden kann, indem wir uns auf maschinelles Lernen stützen.

Aufbau des Modells

Wie wir besprochen haben, beginnt alles mit dem Modell. Zunächst muss der Mensch, der das ML-System erstellt, ihm ein Modell geben, mit dem es beginnen kann. In unserem Fall kann der Lehrer davon ausgehen, dass das fünfstündige Lernen das beste Testergebnis ergeben sollte.

Das Modell hängt ferner von den bereitgestellten Parametern ab, um Berechnungen durchzuführen und sich selbst anzupassen. Hier wären die Parameter die erhaltenen Testergebnisse und die Lernstunden. Etwas wie das:

0 Stunden = 50 % Punktzahl
1 Stunde = 60 % Punktzahl
2 Stunden = 70 % Punktzahl
3 Stunden = 80 % Ergebnis
4 Stunden = 90 % Ergebnis
5 Stunden = 100 % Punktzahl

Das ML-System drückt das Obige in einer mathematischen Gleichung aus, um eine Trendlinie des erwarteten Ergebnisses zu entwickeln.

Aus dem Konflikt lernen

Nachdem wir nun das Ausgangsmodell haben, ist es an der Zeit, die Parameter einzugeben. Sie müssen das Modell mit den Daten füttern, bei denen es sich um die „Testergebnisse und Lernstunden“ für verschiedene Studenten handeln würde. Wie erwartet stimmen die eingegebenen Werte nicht genau mit dem manuell programmierten Modell überein. Die tatsächlichen Ergebnisse wären höher oder niedriger als die vorhergesagte Trendlinie.

Diese Konfliktsituation löst die Lernaktivität in einem maschinellen Lernsystem aus.

Der Lernprozess

Die Daten, die dem maschinellen Lernsystem zugeführt wurden, nennen wir einen „Trainingsdatensatz“ und werden von der Lernkomponente in einem maschinellen Lernsystem verwendet, um das Modell zu trainieren und zu optimieren, um es zu verbessern.
In unserem Fall würde der Lernende die Eingabewerte vergleichen und prüfen, wie weit sie vom ursprünglichen Modell entfernt sind. Der Lernende verwendet dann komplexe Mathematik, um das Modell zu modifizieren, um es besser mit den tatsächlichen Daten in Einklang zu bringen. Das Modell könnte in etwa so geändert werden:

0 Stunden = 45 % Punktzahl
1 Stunde = 55 % Punktzahl
2 Stunden = 65 % Ergebnis
3 Stunden = 75 % Ergebnis
4 Stunden = 85 % Ergebnis
5 Stunden = 95 % Ergebnis
6 Stunden = 100 % Punktzahl

Die Vorhersage wurde geändert und zeigt, dass 6 Stunden Studium erforderlich sind, um die beste Punktzahl bei diesem Test zu erreichen. Auf diese Weise nimmt der Lernende immer wieder kleine und relevante Änderungen am Modell vor, wenn er mehr Daten erhält. Da der Prozess eine bestimmte Anzahl von Malen wiederholt wird, erreicht die Vorhersage einen ziemlich guten Konfidenzwert, und dies bedeutet, dass das ML-System erfolgreich war. Die Genauigkeit seiner Vorhersage wird weitgehend von der Menge der empfangenen Daten beeinflusst. Dies war ein einfaches Beispiel, und reale Anwendungsfälle könnten viel komplexer sein. Weitere Informationen zu den technischen Aspekten des maschinellen Lernens finden Sie in unserem kürzlich erschienenen Blog zu den zehn besten Frameworks für maschinelles Lernen .

Anwendungen von ML in wichtigen Industrien

Maschinelles Lernen kann auf fast alle Branchen angewendet werden, um radikale Veränderungen und Wachstum zu bewirken. Sehen wir uns einige der beliebtesten Anwendungen aus den wichtigsten Domänen an.

Kundenzentrierte Suche schaffen: Wäre es nicht toll, wenn die E-Commerce-Suchmaschinen genau wie Menschen denken könnten? Eines der häufigsten Probleme bei der E-Commerce-Suche ist, dass Benutzer ein E-Commerce-Portal verlassen, weil die von der Website für eine bestimmte Suche zurückgegebenen Produktergebnisse nicht relevant waren. Dieses Problem kann gelöst werden, indem die Verarbeitung natürlicher Sprache genutzt wird, um die Bedeutung einer Suchanfrage zu kontextualisieren und einzugrenzen, wodurch das Sucherlebnis im E-Commerce verbessert wird.

Retargeting potenzieller Kunden: Retargeting ist eine großartige Möglichkeit, Kunden zurückzuholen, die den Warenkorb verlassen haben, ohne zur Kasse zu gehen, oder eine bestimmte Produktseite mehrmals besucht haben, ohne sich zu bewegen. Indem Sie die Absicht eines E-Commerce-Käufers intelligent identifizieren, können Sie ihm ein Angebot senden, das er einfach nicht ablehnen kann. Dies ist eine großartige Möglichkeit, Ihre Conversion-Raten ohne großen Aufwand zu vervielfachen.

Identifizieren Sie außergewöhnliche potenzielle Kunden: Die Identifizierung Ihrer potenziellen Kunden mit hohem Potenzial ist der Schlüssel zur Generierung von mehr Umsatz. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen zur Analyse des Kaufverhaltens Ihrer Kunden können Sie die außergewöhnlichen Interessenten leicht erkennen und sie mit verbesserter Präzision ansprechen, wodurch Sie Ihre Lead-Generierung verbessern.

Verbessern Sie die Empfehlungen für Kunden: Empfehlungs-Engines zeichnen das Kaufverhalten von Kunden auf, um ihnen Produkte zu empfehlen, die sie wahrscheinlich als nächstes benötigen werden. Ein einfaches Beispiel wäre der Vorschlag einer Handyhülle an jemanden, der gerade ein neues Smartphone gekauft hat. Die Relevanz der Empfehlungen wäre extrem hoch, wenn man bedenkt, dass bereits eine Goldgrube an historischen Daten über das Kaufverhalten der Kunden verfügbar ist.

Bekämpfen Sie gefälschte Bewertungen: Sowohl positive als auch negative Kundenbewertungen wirken sich auf die Kaufentscheidungen von E-Commerce-Käufern aus. Es ist bekannt, dass Marken negative Bewertungen verbreiten, um ihre Konkurrenten zu Fall zu bringen. Viele E-Commerce-Händler haben begonnen, künstliche Intelligenz einzusetzen, um gefälschte Bewertungen zu bekämpfen, indem sie verifizierte und hilfreiche Bewertungen hervorheben.

Attracting Talent: Das Identifizieren und Gewinnen relevanter Talente mit Hilfe von KI hat in den letzten Jahren einen Aufschwung erlebt. Linkedin verwendet beispielsweise maschinelles Lernen, um Jobs zu empfehlen, indem es sie mit den Fähigkeiten und Qualifikationen des Kandidaten abgleicht. Andere beliebte Jobseiten wie Glassdoor, Seek und Indeed verwenden ebenfalls ähnliche maschinelle Lernalgorithmen, um Interaktionskarten aus früheren Suchen, Beiträgen, Klicks und Verbindungen der Benutzer zu erstellen. Hier erfahren Sie mehr über das Job-Matching und wie es funktioniert .

Attrition Detection: Mitarbeiter zu verstehen und zu verstehen, warum sie sich entscheiden, ein Unternehmen zu verlassen oder in einem Unternehmen zu bleiben, ist eine der Hauptfragen in der HR-Analyse. Die Identifizierung des Fluktuationsrisikos erfordert eine fortschrittliche Mustererkennung und eine Reihe von Variablen, die für das betreffende Unternehmen individuell festgelegt werden sollten. Mithilfe von maschinellem Lernen können die scheinbar weit entfernten Punkte in Sekundenschnelle verbunden werden, sodass sich die HR-Vertreter auf die Minimierung des Risikos konzentrieren können, anstatt es zu identifizieren.

Bewerberverfolgung und -bewertung: In den Unternehmen, die viele Bewerber erhalten, ist die Verfolgung und Bewertung eine große Arbeitsbelastung, die nur durch den Einsatz von maschinellem Lernen minimiert werden kann. Während die Suche nach den besten Talenten zunimmt, haben viele HR-Vertreter damit begonnen, algorithmenbasierte Assessments zu verwenden, um die Aufgabe schneller und deutlich effizienter zu gestalten.

Dynamische Preisgestaltung und Flugpreisprognose: Hotelpreise und Flugpreise ändern sich im Handumdrehen und können zudem je nach Leistungsträger stark variieren. Diese Änderungen können nicht manuell nachverfolgt werden. Daher werden Web-Scraping-Dienste genutzt, um die Preisänderungen zu überwachen, und diese Daten werden verwendet, um zukünftige Tarife vorherzusagen und die Preisstrategie zu optimieren. Mit historischen Preisdaten, die Ihnen zur Verfügung stehen, können Sie einen maschinellen Lernalgorithmus erstellen, der in der Lage ist, zukünftige Preisänderungen vorherzusagen. Die Eingabeparameter könnten saisonale Trends, Sonderangebote, Nachfragewachstum und aktive Wettbewerber umfassen.

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Intelligente Reiseassistenten: Da Komfort in der heutigen schnelllebigen Welt an erster Stelle steht, gewinnen intelligente KI-gestützte Dienste in vielen Branchen an Popularität. Die Reisebuchung ist ein solcher Bereich, in dem die durch Algorithmen unterstützte Automatisierung eine große Hilfe sein kann. Intelligente Bots können darauf trainiert werden, Ihren Reiseplan abzuhören und die Buchung für Sie vorzunehmen. KI-gestützte virtuelle Assistenten sind sogar in beliebte IM-Apps wie Facebook Messenger, Telegram, Skype und Slack integriert. Damit können Benutzer eine Vielzahl von Dingen tun, z. B. die günstigsten Angebote finden, Hotelreservierungen vornehmen und Flüge buchen. Solche intelligenten Assistenten können den Benutzern auch wertvolle Vorschläge zu beliebten Reisezielen, Restaurants, Touristenattraktionen und mehr machen.

Trainingsdaten für maschinelles Lernen

Jetzt, da Ihnen das Konzept des maschinellen Lernens klarer ist, ist es an der Zeit, es in Ihrem Unternehmen anzuwenden und von unzähligen Vorteilen zu profitieren. Bei allen innovativen KI-Anwendungen bleibt eines gemeinsam: die Trainingsdaten. Sie würden eine ständige Versorgung mit Daten benötigen, um Ihr maschinelles Lernsystem zu trainieren, da dies auf jeden Fall die wichtigste Komponente eines maschinellen Lernsystems ist.

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