Wir werden in dem Artikel "Arten der Machine Learning Algorithmen" noch die einzelnen Anwendungen zeigen. In diesem Artikel gehen wir jedoch noch etwas genauer auf die Nutzung ein.
Maschinelles Lernen kann man in unserem Alltag sehr oft beobachten und finden. Ob man sein Handy mit Hilfe der Gesichtserkennung öffnet, auf Netflix Filme oder auf Spotify Musik vorgeschlagen bekommt. In all diesen alltäglichen Dingen steckt maschinelles Lernen.
Bestimmt haben Sie sich auch schonmal gefragt, weshalb sie auf Instagram so viele Beiträge vorgeschlagen bekommen, die Sie ansprechen, oder auf Amazon Artikel angezeigt bekommen, die Sie nur allzu gerne haben würden. Plattformen wie Amazon, Facebook und noch viele weitere sammeln riesige Mengen an persönlichen Daten über ihre Nutzer: die Art von Filmen, die bevorzugt werden, die angeklickten Links, die Veröffentlichungen, usw. All diese Daten können verwendet werden, um einen Algorithmus für Machine Learning zu befördern und ihm zu ermöglichen, vorherzusagen, was die Nutzer wollen.
Das Machine Learning ist auch dafür verantwortlich, dass Staubsaugerroboter sich selbst reinigen, dass Dein E-Mail-Posteingang Spam erkennt und dass medizinische Bildanalysesysteme Ärzten helfen, Tumore besser zu erkennen. Auch autonome Autos basieren auf Machine Learning.
Aber nehmen wir uns einmal die Spamerkennung weiter unter die Lupe. Im Rahmen der Spamerkennung werden die in den E-Mails enthaltenen Daten analysiert und kategorisiert. Zum Einsatz kommen diesbezüglich die Muster "Spam" und "Nicht-Spam". Wird eine E-Mail als Junk-Mail erkannt, lernt das Programm in Folge Spam-Mails noch effizienter zu identifizieren. Weitere Anwendungsbereiche von Machine Learning sind das Suchmaschinen-Ranking sowie die Bekämpfung von Cyber-Kriminalität und das Abwehren von Computerattacken.
Mithilfe von Machine Learning können Wirtschaftsdaten in Geld verwandelt werden. Konzerne, die auf maschinelles Lernen bzw. maschinelle Lernverfahren setzen, sind nicht nur in der Lage, die Zufriedenheit ihrer Kunden zu steigern, sondern zugleich auch eine Kostenreduzierung zu erreichen. Durch Machine Learning können Kundenwünsche und Kundenbedürfnisse evaluiert und folgende Marketingmassnahmen personalisiert werden. Hierdurch kommt es zu einer Optimierung des Kundenerlebnisses sowie einer Steigerung der Kundenbindung.
Ein paar weitere Beispiele für den Gebrauch des maschinellen Lernens sind:
- Analyse des Aktienmarkts
- Erkennen von Kreditkartenbetrug
- Automatisierte Diagnoseverfahren