Machine Learning

Machine Learning bezeichnet ein Verfahren, bei dem Computer selbstständig lernen, ohne dass sie dafür für jeden Anwendungsfall programmiert wurden. Es sind Technologien, bei denen Computerprogramme eine große Menge an Beispielen verarbeiten, aus ihnen Muster ableiten und diese auf neue Datenpunkte anwenden. Dabei wird aus den Beispielen ein statistisches Modell aufgebaut, zum Beispiel zum Aufbau von Sprache. Deep Learning ist eine Variante von Machine Learning. AI ist ein Buzzword für Machine Learning.

Machine Learning und Textgenerierung

Maschinelles Lernen (Machine Learning – ML) spielt eine wichtige Rolle in der automatisierten Textgenerierung. Durch die Verwendung von ML-Algorithmen und -Methoden können Computer automatisch Texte erstellen, die immer mehr den Charakter von menschlich erstellten Texten haben.
Ein wichtiger Aspekt bei der Anwendung von ML in der Textgenerierung ist die Verfügbarkeit von qualitativ hochwertigen Trainingsdaten. Denn ohne ausreichende und repräsentative Daten ist es schwierig, ein Modell zu trainieren, das in der Lage ist, hochwertige Texte zu generieren.

Automatische Texterstellung

Ein Anwendungsgebiet von ML ist die automatische Texterstellung, auch bekannt als Text-Synthese. Das Modell lernt anhand von Trainingsdaten, Schreibmuster wie zum Beispiel Syntax und Grammatik nachzuahmen und eigenständig Texte zu erstellen. Diese Technologie wird zum Beispiel verwendet, um automatisch Nachrichtenartikel zu generieren, Social-Media-Posts zu schreiben oder sogar Romane und Gedichte zu erstellen.

Automatisierte Textzusammenfassung

Weiterhin kann maschinelles Lernen für die automatische Textzusammenfassung verwendet werden. Durch das Füttern des ML-Modells mit großen Mengen an Textdaten kann es trainiert werden, die wichtigsten Informationen zum Beispiel aus Nachrichtenartikeln oder Sportberichten zu extrahieren und diese in einer kompakten Zusammenfassung darzustellen.

Maschinelle Übersetzung

Automatisierte Übersetzungen sind ein weiterer Anwendungsbereich von Machine Learning. Durch das Trainieren des Modells mit großen Mengen an Texten in verschiedenen Sprachen kann das Programm lernen, Texte von einer Sprache in eine andere zu übersetzen. Diese Technologie wird zum Beispiel verwendet, um Online-Inhalte, Dokumente und sogar Untertitel automatisch zu übersetzen.

Algorithmische Ansätze für Machine Learning

Nicht jeder Frage- und Problemstellung ist mit der gleichen Herangehensweise zu begegnen. Deshalb haben sich unterschiedliche Arten von ML herausgebildet.

Überwachtes Lernen

Bei dieser Methode ist die Datengrundlage durch den Menschen vorkategorisiert, oft verbunden mit einer klaren Fragestellung an die künstliche Intelligenz. Das heißt, die gewünschten Bearbeitungsmuster werden gewissermaßen vorgegeben und der Algorithmus sortiert die Daten auf dieser Grundlage oder trifft Vorhersagen.

Unbewachtes Lernen

Hier identifiziert der ML-Algorithmus eigenständig Muster in einem Datensatz, die dem Menschen womöglich nicht aufgefallen wären. Für deren Einordnung und Bewertung ist der Mensch aber weiter selbst verantwortlich.

Bestärkendes Lernen

ML basiert hier auf einem ML-Algorithmus, der versucht, durch ein Trial-and-Error-Verfahren die bestmögliche Lösung für eine bestimmte Aufgabenstellung zu entwickeln. Dieser Algorithmus arbeitet eigenständig, bekommt aber zur Orientierung eine Vorgabe wie zum Beispiel in Form einer zu erreichenden Punktzahl. Er erhält dann kontinuierlich Rückmeldung in Form von Gewinn oder Abzug von Punkten, bis er das optimale Ergebnis erreicht hat.

Deep Learning und Machine Learning

Mit Deep Learning versucht ML dem menschlichen Lernen noch näherzukommen, indem es mittels künstlicher neuronaler Netze den Aufbau des menschlichen Gehirns nachahmt. Deep Learning besteht aus drei Schichten: Zwischen einer Eingabe- und einer Ausgabeschicht befindet sich eine „versteckte Schicht“, die oft aus sehr vielen Schichten von künstlichen, miteinander verknüpften Neuronen besteht – also eine gewisse Tiefe hat, was auch den Namen erklärt.