Was ist Machine Learning?

Was verbirgt sich hinter dem Begriff “Machine Learning” oder „Maschinelles Lernen“ (ML)?

In einfachen Worten ist ML eine Technik des künstlichen Intelligenzfeldes, bei der Algorithmen entwickelt werden, die aus Erfahrungen und Daten lernen, ohne explizit programmiert zu sein. Das bedeutet: Anstatt klaren Anweisungen zu folgen, können diese Algorithmen Muster in den Daten erkennen und eigenständig Vorhersagen oder Entscheidungen treffen.

Es gibt drei verschiedene Arten des Maschinellen Lernens, die jeweils ihre eigenen Ansätze und Eigenschaften aufweisen:

Supervised Learning (auch: Überwachtes Lernen) ist eine eher einfache Methode des Maschinellen Lernens, bei der der Algorithmus bereits mit bekannten Daten und den entsprechenden Ergebnissen trainiert wird.

Unsupervised Learning (auch: Unüberwachtes Lernen) hingegen kommt ohne vorgegebene Zielgrößen oder Strukturen der Daten aus. Diese Form des Maschinellen Lernens ist deutlich komplexer und erfordert eine anspruchsvollere Analyse.

Die dritte Art ist das Reinforcement Learning (auch: Bestärkendes Lernen). Hierbei wird der Algorithmus eigenständig mit Belohnungen oder Bestrafungen für seine Handlungen konfrontiert, was ihn dazu motiviert, optimale Strategien zu entwickeln, um die definierten Ziele zu erreichen.

Maschinelles Lernen bietet vielfältige Möglichkeiten, um den komplexen Anforderungen und Herausforderungen in zahlreichen Anwendungsbereichen der Lebensmittelbranche gerecht zu werden: Im Lebensmittelengineering, der Lebensmittelsicherheit, Qualitätskontrolle und -management oder auch in der Lebensmitteltechnologie.

Der grundlegende Mechanismus des Maschinellen Lernens basiert auf dem Konzept des Lernens aus Daten. Dabei wird ein Algorithmus auf Basis von vorhandenen Trainingsdaten so angepasst, dass er Muster und Zusammenhänge in den Daten erkennt und diese in einem Modell speichert. Dieses Modell bildet die Grundlage für zukünftige Vorhersagen oder Klassifikationen auf neuen, bisher nicht gesehenen Daten.

Der Trainingsprozess

Dieser ist entscheidend für den Erfolg des Maschinellen Lernens. Während des Trainings passt sich der Algorithmus kontinuierlich an, indem er seine internen Parameter – auch als Gewichtungen bezeichnet – optimiert. Diese Gewichtungen beeinflussen, wie die Eingabedaten verarbeitet werden und wie die Ausgaben generiert werden.

Die Vorhersagen

Der Algorithmus beginnt mit zufälligen Gewichtungen und macht Vorhersagen auf Basis dieser initialen Einstellungen. Diese Vorhersagen werden dann mit den tatsächlichen Ergebnissen der Trainingsdaten verglichen. Die Differenz zwischen den Vorhersagen und den tatsächlichen Ergebnissen wird als Fehler bezeichnet. Das Ziel des Trainings ist es, diesen Fehler zu minimieren, sodass das Modell genauere Vorhersagen treffen kann.

Die Genauigkeit

Durch das Anwenden von Optimierungsalgorithmen – wie beispielsweise dem Gradientenabstieg – werden die Gewichtungen schrittweise angepasst, um den Fehler zu reduzieren. Dieser Prozess wird iterativ durchgeführt, bis das Modell eine akzeptable Genauigkeit auf den Trainingsdaten erreicht.

Vorhersagen und Klassifikationen

Sobald das Modell gut trainiert ist, wird es auf neue, bisher unbekannte Daten angewendet. Dabei nutzt es die gelernten Muster und Zusammenhänge, um Vorhersagen oder Klassifikationen zu treffen. Die Genauigkeit der Vorhersagen auf neuen Daten ist ein Maß für die Leistungsfähigkeit des Modells.

Was macht ein erfolgreiches ML Modell aus?

Der Erfolg des Maschinellen Lernens hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie der Qualität und Repräsentativität der Trainingsdaten, der Wahl des richtigen Algorithmus, der geeigneten Hyperparameter-Einstellungen und dem Umfang des Trainingsprozesses. Ein gut trainiertes Modell kann äußerst leistungsfähig sein und komplexe Muster in Daten erkennen, die für Menschen schwer oder sogar unmöglich zu erkennen wären.

Maschinelles Lernen hat in den letzten Jahren zu erstaunlichen Fortschritten geführt und wird in immer mehr Anwendungsbereichen eingesetzt, um wertvolle Erkenntnisse und Automatisierungsmöglichkeiten zu ermöglichen. Es wird mittlerweile in zahlreichen Bereichen angewendet und verändert Prozesse oftmals deutlich. Hier zwei Beispiele aus der Lebensmittelbranche:

Personalisierung von Empfehlungen in Online-Lebensmittelgeschäften

Viele Online-Lebensmittelhändler bieten ihren Kunden eine breite Palette von Produkten an. Um das Einkaufserlebnis zu verbessern und den Umsatz zu steigern, möchten sie ihren Kunden personalisierte Empfehlungen für Produkte geben, die für sie interessant sein könnten.

Hier kommt Machine Learning ins Spiel! Durch das Sammeln von Daten über das Einkaufsverhalten, die Vorlieben und die früheren Bestellungen der Kunden kann ein Online-Lebensmittelhändler ein Machine Learning Modell entwickeln, das die individuellen Präferenzen jedes Kunden analysiert. Das Modell kann auf Basis der Daten Muster und Zusammenhänge erkennen. Es kann zum Beispiel feststellen, dass ein Kunde, der oft vegetarische Produkte kauft, auch an veganen Alternativen interessiert sein könnte. Oder es könnte vorschlagen, dass Kunden, die oft Bio-Produkte kaufen, auch an anderen nachhaltigen Produkten interessiert sein könnten.

Wenn ein Kunde sich auf der Website oder der App des Lebensmittelhändlers einloggt, wird das Machine Learning Modell aktiviert und erstellt personalisierte Empfehlungen für diesen spezifischen Kunden. Auf der Startseite oder in speziellen Empfehlungsseiten werden ihm dann Produkte angezeigt, die auf seinen individuellen Vorlieben und dem Einkaufsverhalten basieren.

Durch die personalisierten Empfehlungen steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden Produkte finden, die sie interessant finden, und somit steigt die Wahrscheinlichkeit, dass sie kaufen. Dies verbessert das Einkaufserlebnis und erhöht die Kundenzufriedenheit.

Machine Learning ermöglicht es Lebensmittelhändlern, große Mengen von Daten effizient zu verarbeiten und personalisierte Empfehlungen in Echtzeit zu generieren. Es ist ein Beispiel dafür, wie moderne Technologien den Online-Handel in der Lebensmittelbranche bereichern und das Kundenerlebnis personalisieren können.

Qualitätskontrolle in der Lebensmittelproduktion

Lebensmittelhersteller müssen sicherstellen, dass ihre Produkte den Qualitätsstandards entsprechen und sicher für den Verzehr sind. Dies erfordert eine sorgfältige Überprüfung der Produkte während des Produktionsprozesses. Machine Learning kann hier eingesetzt werden, um die Qualitätskontrolle zu automatisieren und zu verbessern.

Durch den Einsatz von Sensoren und Kamerasystemen können während der Produktion kontinuierlich Daten über die Produkte gesammelt werden. Diese Daten können Informationen über Eigenschaften wie Größe, Form, Farbe, Gewicht und Textur der Lebensmittel enthalten. Ein Machine Learning Modell wird mit einer umfangreichen Menge an Trainingsdaten gefüttert, die Informationen über Produkte von hoher und niedriger Qualität enthalten. Das Modell lernt aus diesen Daten, welche Merkmale und Eigenschaften typischerweise auf eine hohe Qualität hinweisen und welche auf eine niedrige Qualität hinweisen.

Während der Produktion werden die neuen Produkte kontinuierlich von den Kameras und Sensoren erfasst, und das Machine Learning Modell bewertet die Qualität basierend auf den erlernten Merkmalen. Wenn ein Produkt als minderwertig eingestuft wird, kann es automatisch aus dem Produktionsprozess aussortiert werden.

Ein Machine Learning Algorithmus ist ein mathematischer oder statistischer Algorithmus, der es einem Computer ermöglicht, aus Daten zu lernen und Muster oder Zusammenhänge in den Daten zu erkennen, ohne dass er explizit programmiert werden muss.

Im Kontext des Maschinellen Lernens gibt es verschiedene Arten von Algorithmen, die für unterschiedliche Aufgaben und Problemstellungen entwickelt wurden. Jeder dieser Algorithmen hat seine Stärken und Schwächen und ist für verschiedene Arten von Aufgaben geeignet. Die Wahl des richtigen Algorithmus hängt von den Daten, der Problemstellung und den Zielen des Maschinellen Lernens ab.

Die drei Hauptkategorien des Maschinellen Lernens sind:

1 – Überwachtes Lernen (Supervised Learning)

Bei dieser Methode werden dem Algorithmus Beispieldaten präsentiert, bei denen die gewünschten Ergebnisse bereits bekannt sind. Der Algorithmus wird mit diesem Trainingsdatensatz gefüttert und lernt, die Muster und Zusammenhänge zwischen den Eingabedaten und den dazugehörigen Ergebnissen zu erkennen. Dabei sucht er nach Mustern und Zusammenhängen, die es ihm ermöglichen, diese Beispiele zu generalisieren und auf neue, bisher unbekannte Daten anzuwenden. Auf diese Weise kann der Algorithmus zukünftige Daten richtig klassifizieren oder Vorhersagen treffen. Ein klassisches Beispiel für Überwachtes Lernen ist die Klassifizierung von E-Mails als “Spam” oder “Kein Spam” basierend auf historischen E-Mail-Daten mit bekannten Labels.

Ein Beispiel für KI-Anwendung in der Lebensmittelproduktion ist die Verwendung von Überwachtem Lernen, um Qualitätsmängel in Lebensmitteln zu erkennen, indem historische Produktionsdaten verwendet werden, um fehlerhafte Chargen von Produkten zu identifizieren.

2 – Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)

Im Gegensatz zum Überwachten Lernen gibt es hier keine bekannten Ergebnisse oder Labels in den Trainingsdaten. Der Algorithmus muss eigenständig nach Strukturen und Mustern in den Daten suchen, ohne zu wissen, welche Gruppen oder Kategorien existieren. Er versucht, die Daten zu gruppieren oder zu strukturieren, um Ähnlichkeiten und Zusammenhänge zu erkennen. Unüberwachtes Lernen wird oft für die Datensegmentierung, Clusterbildung oder zur Entdeckung von Anomalien in den Daten verwendet. Ein typisches Beispiel ist die Segmentierung von Kundendaten in Gruppen, ohne dass die Gruppen vorher bekannt sind.

In der Lebensmittelproduktion wird Unüberwachtes Lernen eingesetzt, um verschiedene Arten von Obst und Gemüse automatisch in Gruppen zu unterteilen, basierend auf gemeinsamen Merkmalen wie Form, Farbe und Größe, um die Sortierung und Verpackung zu optimieren.

3 – Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)

Dieser Ansatz ähnelt einem Belohnungssystem. Der Algorithmus interagiert mit einer Umgebung und trifft Entscheidungen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Nach jeder Aktion erhält er Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen, abhängig davon, wie gut seine Entscheidung war. Das Ziel des Algorithmus ist es, durch Ausprobieren und Lernen, die besten Handlungen zu identifizieren, die zu positiven Ergebnissen führen. Das Reinforcement Learning wird oft in der Robotik, in der Steuerung von autonomen Fahrzeugen oder in Spielen eingesetzt. Ein berühmtes Beispiel für Reinforcement Learning ist der Algorithmus, der das Spiel Go meisterte und den Weltmeister schlug.

In der Lebensmittelbranche könnte Reinforcement Learning genutzt werden, um die Lieferung von frischen Lebensmitteln zu optimieren, indem autonome Lieferfahrzeuge lernen, die effizientesten Routen und Zeitpläne basierend auf Verkehrsbedingungen und Kundenanforderungen auszuwählen.

Diese drei Hauptkategorien des Maschinellen Lernens bieten vielfältige Möglichkeiten, um Probleme in verschiedenen Anwendungsgebieten zu lösen. Die Wahl des richtigen Ansatzes hängt von der Art der Daten, der Verfügbarkeit von Labels und den gewünschten Ergebnissen ab.

Sie möchten noch etwas tiefer in das Thema Machine Learning einsteigen? Dann bietet sich als nächstes die Antwort auf die Frage an: Wie sieht der Machine Learning Prozess aus? Dieser besteht aus mehreren Schritten, die alle aufeinander aufbauen:

Datenvorbereitung: Die Daten müssen gesammelt, bereinigt und in ein Format gebracht werden, das vom Algorithmus verarbeitet werden kann.

Modellauswahl: Abhängig von der Art des Problems und der Art der Daten wird ein geeigneter Algorithmus ausgewählt.

Training des Modells: Das Modell wird mit den Trainingsdaten trainiert, um Muster und Zusammenhänge zu lernen.

Modellbewertung: Die Leistung des Modells wird anhand von Testdaten bewertet, um seine Genauigkeit und Fähigkeit zur Verallgemeinerung zu prüfen.

Optimierung: Falls nötig, werden die Hyperparameter des Modells angepasst, um die Leistung zu verbessern.

Anwendung des Modells: Das gut trainierte Modell wird auf neue, unbekannte Daten angewendet, um Vorhersagen oder Klassifikationen durchzuführen.

Weitere Informationen darüber, wie der Machine Learning Prozess aussieht, gibt es hier.

Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?

Wenn man über ML spricht, sollte bekannt sein, dass Machine Learning und Deep Learning als Teildisziplinen der Künstlichen Intelligenz oft nicht klar voneinander abgegrenzt werden. Um hier für Trennschärfe zu sorgen: Was sind nun die Unterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning?

Machine Learning ist ein Überbegriff für verschiedene Techniken, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen.

Deep Learning hingegen ist eine spezielle Form des Machine Learnings, die auf Künstlichen Neuronalen Netzen basiert. Deep Learning Modelle sind besonders gut darin, tiefe Hierarchien von Merkmalen in den Daten zu erkennen und komplexe Aufgaben wie Bilderkennung und natürliche Sprachverarbeitung zu bewältigen.

Hier die wesentlichen Unterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning gelistet:

1 – Komplexität der Modelle

Machine Learning umfasst eine Vielzahl von Algorithmen, die darauf abzielen, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen. Diese Algorithmen können relativ einfach sein, wie beispielsweise lineare Regression oder Entscheidungsbäume. Sie können aber auch komplexer werden (wie zum Beispiel “Support Vector Machines” oder “Random Forests”).

Deep Learning hingegen ist wie erwähnt eine spezielle Form des Maschinellen Lernens, die sich auf Künstliche Neuronale Netze konzentriert. Diese Netze bestehen aus vielen Schichten von künstlichen Neuronen und können hochkomplexe Modelle erstellen. Deep Learning Modelle sind in der Lage, tiefe Hierarchien von Merkmalen in den Daten zu erkennen, was sie besonders gut für anspruchsvolle Aufgaben wie Bilderkennung und natürliche Sprachverarbeitung macht.

2 – Datenmenge und Leistung

Machine Learning Algorithmen können bereits gute Ergebnisse liefern, wenn sie mit vergleichsweise kleinen Datensätzen trainiert werden. Sie sind oft effizient und können auch auf weniger leistungsstarken Hardwareplattformen ausgeführt werden.

Deep Learning hingegen benötigt in der Regel große Mengen an Daten, um seine komplexen Modelle effektiv zu trainieren. Die Leistung von Deep Learning Modellen verbessert sich typischerweise mit der Datenmenge. Zudem sind Deep Learning Modelle rechenintensiver und erfordern leistungsfähigere Hardware, wie zum Beispiel Grafikprozessoren (sog. GPUs), um die massiven Berechnungen durchzuführen.

3 – Feature-Engineering

Im traditionellen Machine Learning ist Feature-Engineering ein wichtiger Schritt. Hierbei werden relevante Merkmale aus den Rohdaten extrahiert und ausgewählt, um dem Algorithmus als Eingabe zu dienen. Ein guter Feature-Engineering-Prozess kann maßgeblich zum Erfolg eines Machine Learning Modells beitragen.

Im Deep Learning hingegen übernimmt das Neuronale Netzwerk selbstständig das Feature-Engineering. Es lernt automatisch die relevanten Merkmale aus den Rohdaten, ohne dass diese vorab manuell spezifiziert werden müssen. Dies ist einer der großen Vorteile von Deep Learning, da es den Prozess der Modellentwicklung erleichtert.

4 – Interpretierbarkeit

Machine Learning Modelle sind oft leichter interpretierbar, da sie auf weniger komplexen Algorithmen basieren. Die Entscheidungsgrundlage ist in der Regel nachvollziehbar und erklärbar.

Deep Learning Modelle hingegen sind aufgrund ihrer Komplexität oft schwerer zu interpretieren. Die internen Prozesse und Entscheidungsgrundlagen in den tiefen Schichten des Neuronalen Netzes sind nicht so einfach nachvollziehbar, was die Interpretation der Ergebnisse erschwert.

Zusammenfassend kann gesagt werden, dass Deep Learning eine spezialisierte Form des Maschinellen Lernens ist, die auf Künstlichen Neuronalen Netzen basiert und komplexe Modelle erstellt. Es erfordert große Datenmengen und leistungsstarke Hardware, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Machine Learning hingegen umfasst eine Vielzahl von Algorithmen, die in unterschiedlichen Anwendungen eingesetzt werden können und oft auch mit kleineren Datensätzen gute Resultate liefern können. Beide Ansätze haben ihre Stärken und Schwächen und bieten ein breites Spektrum an Möglichkeiten, um datengesteuerte Lösungen für verschiedene Problemstellungen zu entwickeln.