Wer glaubt, „Machine Learning“ würde den Menschen ersetzen, liegt falsch. Das Gegenteil ist der Fall. Aktuell werden Programmiererinnen und Programmierer – spezialisierte Software Developer – von den Unternehmen heftig gesucht. Der Grund: Machine Learning steckt bereits jetzt überall drin, wo es um die Verarbeitung großer Datenmengen in möglichst kurzer Zeit geht. Dazu gehören unter anderem die Kategorisierung von Texten und Fotos, Bild- und Gesichtserkennung, Videoanalysen, individuelle Kaufempfehlungen oder Kundenstromanalysen. Auch das Filtern von Spams, autonomes Fahren und die Frage, wie ein Roboter etwas am besten angreift oder ein Schach- bzw. Go-Spiel gewinnt, sind Themen aus dem Bereich „Machine Learning“.
Machine Learning – heute Mainstream
Immer mehr Unternehmen erkennen den Wert von Machine Learning, wenn es darum geht, ihr Business zu optimieren und Kosten zu sparen. Wobei – eigentlich gibt es Machine Learning bereits seit den 80ern. Die Möglichkeit, Unmengen von Daten zu verarbeiten, ist dagegen noch nicht so alt.Am WIFI Steiermark wird daher auch der Aufbaukurs „Machine Learning mit Python“ angeboten. Vortragender ist der erfahrene IT-Spezialist Thomas Knapp. In seinem Unternehmen bravestone arbeiten er und seine Mitarbeiter an Textanalysen, Belegs- und Rechnungserkennung in der digitalisierten Buchhaltung sowie an der Personen- und Gesichter-Erkennung oder dem Erkennen von Autokennzeichen an den Schranken von Tiefgaragen.
Supervised und unsupervised
Beim maschinellen Lernen unterscheidet man vor allem zwischen zwei Arten von Lern-Herausforderungen: Supervised(überwachtes Lernen) und Unsupervised Learning (nicht überwachtes Lernen). „Beim überwachten Lernen wird der Computer mit neuen Daten und Ergebnissen gefüttert und lernt auf der Basis von aufbereiteten Trainingsdaten, deren Output bekannt ist, den Weg zu diesen Ergebnissen zu finden“, zeigt sich Thomas Knapp von den aktuellen Challenges fasziniert.
Vorteile von Machine Learning
Die Aufgabe von Programmierern und Software-Entwicklern besteht darin, die „Maschine“ dazu zu befähigen, dassdie Software eigenständig lernen und Lösungen finden kann. Beispielsweise sagen die Programmierer dem System, dass ein bestimmtes Objekt „ein Vogel” und ein anderes „kein Vogel” ist. Im Fortlauf erhält die Lernsoftware ständig Rückmeldungen vom Programmierer, der den Algorithmus nutzt, um das Modell anzupassen und zu optimieren. Mit jedem neuen Datensatz wird das Modell besser und kann schließlich mit hoher Wahrscheinlichkeit Vögel von Nicht-Vögeln unterscheiden.Sogar bei der Erkennung von Krebstumoren in der Medizin helfen inzwischen selbstlernende Programme und übertreffen dabei oft die besten menschlichen Experten. Diese Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge zwischen der Eingabe und der Ausgabe von großen Datenmengen verarbeiten zu können, ist einer der Hauptvorteile von Machine Learning heutzutage.
Nicht überwachtes Lernen
Unsupervised Learning ist etwas komplexer. Dabei lernt die Maschine zum Beispiel, wie sie ein Spiel gegen einen Menschen gewinnt oder wie ein Roboter bisher Unbekanntes angreift. Und das tut sie wesentlich schneller, als es ein Mensch je könnte – 24 Stunden am Tag sieben Tage in der Woche. „Schwierig wird es allerdings dort, wo es viele unvorhersehbare Fakten gibt“, so Thomas Knapp und meint damit unter anderem das autonome Fahren in einer Stadt. Das kann keine noch so lerneffiziente Maschine derzeit leisten. Ein Teilbereich des Machine Learnings ist auch das sogenannte Deep Learning, das neuronale Netzwerke unter Zuhilfenahme großer Datenmengen nutzt.
Sensationell, was alles möglich ist!
„Heute generieren wir immer schnellere und effizientere Objekterkennungen – und es wird noch schneller und genauer werden“, so Knapp und nennt auch den Autopiloten im Flugbereich als eine Errungenschaft des Machine Learnings. Der Job des Menschen dabei ist die Aufbereitung der Daten und deren Interpretation. „Überflüssig wird er jedenfalls nicht, nur die Aufgaben ändern sich. Der Markt ist außerdem ein Eldorado für Programmierer, die aus einem richtig vollen Aufgabengebiet schöpfen können.“
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Was bringt die Zukunft?
Machine Learning ist Teil der Entwicklung hin zu künstlicher Intelligenz – aber nicht sie selbst! „Beim Machine Learning sind wir schon richtig gut, aber deshalb haben Maschinen noch keine Intelligenz“, erläutert der IT-Profi. „Sie werden sich aber dorthin entwickeln, weil sie ihr eigenes Wissen wachsen lassen und somit auch gewisse Entscheidungen treffen werden können.“
Auch für und über Menschen? – Im Film ‚Minority Report’ können Computer aufgrund von Vorgeschichten Lebensgeschichten berechnen und Menschen danach beurteilen. Die nordeuropäischen Staaten verwenden Ähnliches auch schon vor Gericht, wo der Richter ein Strafmaß vorgeschlagen bekommt und dementsprechend weniger Arbeit hat. Aber im Großen und Ganzen ist das noch Zukunftsmusik.
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Fotos: WIFI Steiermark / Melbinger, © AdobeStock / Sergey
2 Gedanken zu “Machine Learning – Eldorado für Programmierer/innen”