Roboter haben die Welt noch nicht erobert, trotz allem, was uns die Science-Fiction-Popkultur des späten 20. Jahrhunderts gelehrt hat. Zwar haben sich nicht alle Behauptungen bewahrheitet, aber maschinelles Lernen ist heute in fast allen Bereichen der Gesellschaft präsent. In vielen verschiedenen Branchen beherrschen Computer und KI-Systeme eine Vielzahl von Aufgaben — die sieben Anwendungen für maschinelles Lernen, die wir in diesem Artikel behandelt haben, sind nur die Spitze des Eisbergs.
Unter vielen Anwendungen hat sich maschinelles Lernen als vorteilhaft erwiesen in:
Das Auffinden und Diagnostizieren von Krankheiten, die typischerweise schwer zu diagnostizieren sind, ist eine der Hauptanwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen. Zu den typischen Beispielen gehören genetische Erkrankungen und eine Vielzahl von Krebsarten, die im Frühstadium schwer zu erkennen sind.
Zum Beispiel das inzwischen nicht mehr existierende IBM Watson Genomics-Projekt bot ein sehr gutes Beispiel dafür, wie kognitives Computing und genombasierte Tumorsequenzierung zu einer viel schnelleren Diagnose führen können. Ähnliches hat Berg, ein bekanntes biopharmazeutisches Unternehmen, bereits verwendet maschinelles Lernen zur Entwicklung von Behandlungen für eine Vielzahl von Erkrankungen, einschließlich Onkologie.
Das PrediCT-Programm von P1Vital, was für Predicting Response to Depression Treatment steht, ist ein weiteres hervorragendes Beispiel für maschinelle Lernanwendungen im Gesundheitswesen.
Bilderkennung ist eine gängige Praxis. Haben Sie die automatische Szenen- und Gesichtserkennungsfunktion in der Galerie-App auf Ihrem Smartphone bemerkt? Maschinelles Lernen wurde verwendet, um dies zu erreichen. Das Gleiche gilt für Social-Media-Funktionen wie das automatische Markieren von Freunden.
Überlegen Sie Die DeepFace-Technologie von Facebook, das Empfehlungen für Freunde ausgibt, die in Bildern markiert werden sollen. Moderne geheime Überwachungssysteme, die von einigen Regierungen auf der ganzen Welt verwendet werden, basieren ebenfalls auf der Bilderkennung, die durch maschinelles Lernen unterstützt wird.
Die auf maschinellem Lernen basierende Bilderkennung wird auch im Gesundheitswesen eingesetzt. Wenn bei vielen Behandlungsverfahren auch nur ein kleines Detail fehlt, kann dies katastrophale Auswirkungen haben. Die Bilderkennung kann bei Scans und Röntgenbildern verwendet werden, um selbst kleinste Unterschiede zwischen zwei Punkten zu finden. Diese Methode ist besonders nützlich, um die Entwicklung einer Virusinfektion oder die Ausbreitung eines Tumors genau zu verfolgen.
Unabhängig von den Umständen wird erwartet, dass KI einen menschlichen Fahrer in autonomen Fahrzeugen übertreffen wird. Algorithmen für maschinelles Lernen sind in dieser Situation nützlich, da sie es autonomen Fahrzeugen ermöglichen, sofort Entscheidungen zu treffen.
Der Bordcomputer von selbstfahrenden Autos wie dem Tesla Model S oder Ford F-150 verwendet maschinelles Lernen, um die von einer Vielzahl von Sensoren eingegebenen Daten zu verarbeiten. Dadurch wird gewährleistet, dass das ADAS die Umgebung des Fahrzeugs sicher und genau interpretieren kann. Dieser Datenstrom wird vom System verwendet, um die Richtung und Geschwindigkeit des Fahrzeugs zu regulieren. Die Daten werden auch für andere wichtige Aufgaben wie Objekterkennung und -verfolgung, Wahrnehmung und Prognose verarbeitet.
Maschinelles Lernen wird immer effektiver, um unsere Online-Transaktionen zu schützen und Betrug zu erkennen. Es eignet sich besonders gut zur Erkennung betrügerischer Aktivitäten, bei denen Phishing, gefälschte Konten und IDs verwendet werden.
Um Risikoregeln vorzuschlagen, werden Algorithmen für maschinelles Lernen anhand historischer Daten zur Betrugserkennung trainiert. Diese Regeln können verwendet werden, um Benutzer daran zu hindern, bestimmte Aktionen durchzuführen, die als verdächtig gekennzeichnet wurden, wie z. B. unbefugte Anmeldungen, potenzieller Identitätsdiebstahl, betrügerische Transaktionen usw.
Datenwissenschaftler stellen dem Modell für maschinelles Lernen in der Regel eine riesige Menge an Aufzeichnungen über frühere Betrugsfälle und Fälschungen zur Verfügung. Um Fehlalarme zu minimieren, kennzeichnen sie auch Fälle, bei denen es sich nicht um Betrug handelt. Die Regelvorschläge sind in der Regel genauer und bieten mehr Daten, mit denen gearbeitet werden kann.
Paradebeispiele für maschinelles Lernen in Unternehmen sind Produktempfehlungen auf E-Commerce-Websites und Unterhaltungsplattformen. Die „Empfehlungssysteme“, die diese Empfehlungen erstellen und verteilen, verwenden Algorithmen für maschinelles Lernen, um den Kundenstamm anhand von Benutzerinformationen und Verhaltenstrends aufzuteilen. Der Browserverlauf, Likes, Shares und andere Benutzeraktionen werden verwendet, um Benutzerinformationen und Verhaltensmuster zu sammeln.
IVAs sind computergestützte Systeme, die maschinelles Lernen verwenden, um natürliche Sprache oder menschliche Sprache zu verstehen und angemessen darauf zu reagieren. Jede Frage wird von diesen cleveren KI-Assistenten mit einer Multiple-Choice-Auswahl an Antworten präsentiert. Sie können die Absicht des Benutzers auch anhand des Freitextes entschlüsseln.
IVAs, auch bekannt als virtuelle Kundenassistenten, werden immer häufiger im automatisierten Kundensupport eingesetzt. Auf diese Weise können Benutzer auch sehr spezifische Bedenken gegenüber der Maschine auf die gleiche Weise äußern, wie sie es einem Menschen gegenüber tun würden.
IVAs sollten so verstanden werden, dass sie sich von Chatbots unterscheiden. Sie sind viel intelligenter und in der Lage, gesprochene Sprache zu verstehen. Im Gegensatz dazu spricht die Mehrheit der Chatbots Benutzer an, indem sie einfache Ja/Nein-Antwortoptionen bieten.
Jetzt, da No-Code-Produkte immer häufiger vorkommen, können Sie IVAs in nur 15 Minuten erstellen.
Der Einsatz von maschinellem Lernen beim Handel mit Aktien und Kryptowährungen nimmt ebenfalls zu. Die internen Berechnungen und Analysen werden mit ausgeklügelten Algorithmen für maschinelles Lernen durchgeführt. Die erzeugten Daten helfen Händlern dabei, kluge Entscheidungen zu treffen.
Insbesondere ist maschinelles Lernen nützlich, um Signale in alternativen Daten und Finanzdaten zu identifizieren. Die Entwicklung und das Backtesting systematischer Strategien können dann anhand dieser Signale erfolgen.
Anwendungen des maschinellen Lernens werden in vielen Facetten unserer Gesellschaft immer beliebter. Viel mehr als das, worüber wir oben gesprochen haben, sind Stimmungsanalysen, Datenerhebung und Klassifizierung in der Kosmologie, Studien über Meereslebewesen, Ingenieurwesen, militärische Nachrichtendienste und sogar digitale Kunst einige weitere gängige Anwendungen.
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