Welche Arten des maschinellen Lernens gibt es?

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.

Die drei Hauptkategorien des Maschinellen Lernens sind:

1 – Überwachtes Lernen (Supervised Learning)

Bei überwachten Lernverfahren werden Modelle mit historischen Daten trainiert, die sowohl die Eingabemerkmale (z. B. Zutaten, Produktionsprozesse) als auch die Zielvariablen (z. B. Produktqualität, Haltbarkeit) enthalten. Dies ermöglicht es, Vorhersagen oder Klassifizierungen auf neue, unbekannte Daten anzuwenden.

Bei dieser Methode werden dem Algorithmus also 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. Möglich ist auch die Vorhersage der Produktqualität anhand von Eingabedaten wie Zusammensetzung, pH-Wert und Temperatur oder die Vorhersage der Haltbarkeit von Lebensmitteln basierend auf Lagerbedingungen und Inhaltsstoffen.

2 – Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)

Unüberwachtes Lernen wird verwendet, um Muster oder Gruppen in Daten zu identifizieren, ohne dass vorab Zielvariablen definiert werden. Es hilft, verborgene Strukturen in den Daten zu entdecken.

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. In der Produktentwicklung ermöglicht Unüberwachtes Lernen die Analyse von Geschmackskombinationen und Zutaten, um neue Produkte zu entwickeln, die den Vorlieben bestimmter Segmente entsprechen. Auch eine Lageroptimierung ist dank Unüberwachtem Lernen möglich, dies funktioniert durch Clusterbildung von Produkten, basierend auf Verkaufsdaten, um die Lagerverwaltung zu verbessern.

3 – Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)

Bestärkendes Lernen ist eine Methode, bei der ein System lernt, indem es Entscheidungen trifft und dann Rückmeldungen erhält. Diese Rückmeldungen können hilfreich (Belohnungen) oder weniger hilfreich (Bestrafungen) sein. Das Ziel ist es, durch Erfahrung und Feedback immer bessere Entscheidungen zu treffen, um positive Ergebnisse zu maximieren.

Dieser Ansatz ähnelt also einem Belohnungssystem. Der Algorithmus interagiert mit einer Umgebung und trifft Entscheidungen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Nach jeder Aktion erhält er Feedback, 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 kann 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. In einer Produktionsanlage kann ein System lernen, welche Einstellungen (wie Temperatur oder Mischgeschwindigkeit) zu den besten Produkten führen. Wenn die Qualität gut ist, merkt das System, dass diese Einstellungen hilfreich waren, und wird sie wieder verwenden. Wenn die Qualität schlecht ist, wird es diese Einstellungen anpassen.

Auch in der Automatisierung von Verpackungsprozessen kann Reinforcement Learning zu deutlichen Prozessverbesserungen führen: In einer Verpackungsfabrik könnte ein System lernen, wie es Produkte am schnellsten und effizientesten verpackt. Basierend auf den Rückmeldungen von jeder Verpackungsaufgabe kann das System entscheiden, wie es die Verpackungsmaschinen am besten bedienen sollte.

Ein KI-System kann darüber hinaus analysieren, wann und in welcher Menge Zutaten nachbestellt werden müssen, um sicherzustellen, dass immer genug Vorrat vorhanden ist, ohne dabei Lebensmittel zu verderben. Es lernt aus den bisherigen Bestellungen und passt zukünftige Bestellungen entsprechend an.

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.