Maschinelles Lernen: Definition, KI und Methoden
Inhaltsverzeichnis
Was ist Maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen bezeichnet Systeme, die aus Daten lernen und auf dieser Basis Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können, ohne explizit programmiert zu sein. Anders als bei klassischen Algorithmen, bei denen der Entwickler jeden Schritt vorgibt, lernt ein ML-Modell aus Beispielen. Der Lernprozess basiert auf Trainingsdaten, mit denen das Modell Muster und Zusammenhänge erkennt.
ML ist damit ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Während KI ein übergeordneter Begriff für Systeme ist, die menschenähnliche Intelligenzleistungen erbringen, fokussiert sich ML auf das Lernen aus Daten.
Abbildung: Funktionsweise Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen vs. Künstliche Intelligenz
KI umfasst verschiedene Techniken und Konzepte, die darauf abzielen, intelligente Systeme zu schaffen. Neben dem maschinellen Lernen zählen dazu z. B. regelbasierte Systeme, Natural Language Processing (NLP) oder Robotik.
Maschinelles Lernen ist in diesem Kontext die am weitesten verbreitete Methode, um KI-Anwendungen umzusetzen. Ob es um Chatbots, automatisierte Bildanalyse oder prädiktive Wartung geht – viele moderne KI-Systeme basieren auf ML-Algorithmen.
Methoden des maschinellen Lernens
Je nach Zielsetzung und Datenlage kommen unterschiedliche Verfahren zum Einsatz:
- Überwachtes Lernen (Supervised Learning): Hier lernt das System auf Basis gekennzeichneter Daten. Zu jedem Beispiel in den Trainingsdaten liegt die gewünschte Ausgabe vor (z. B. „Spam“ oder „Nicht-Spam“). Ziel ist es, neue Daten korrekt zu klassifizieren oder Vorhersagen zu treffen. Typische Anwendungsfälle in der Praxis sind Prognosemodelle, Betrugserkennung oder personalisierte Empfehlungen.
- Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning): Bei dieser Methode werden die Daten nicht mit Labels versehen. Das Modell erkennt selbständig Strukturen oder Gruppierungen in den Daten, z. B. durch Clustering oder Dimensionsreduktion. Dies eignet sich besonders zur Mustererkennung, Segmentierung oder für explorative Datenanalysen.
- Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Hier lernt ein Agent durch Interaktion mit einer Umgebung. Er wird für bestimmte Handlungen belohnt oder bestraft und optimiert sein Verhalten, um langfristig die höchste Belohnung zu erzielen. Einsatzgebiete sind z. B. Robotik, autonomes Fahren oder komplexe Steuerungssysteme.
Die gängigsten Algorithmen
Die Wahl des richtigen Algorithmus hängt vom Anwendungsfall, der Datenstruktur und dem Ziel ab. Zu den am häufigsten eingesetzten Algorithmen zählen:
- Lineare Regression: Ein einfacher, aber leistungsfähiger Algorithmus zur Vorhersage numerischer Werte. Beispiel: Umsatzprognose auf Basis historischer Verkaufsdaten.
- Logistische Regression: Für Klassifikationsaufgaben mit zwei oder mehr Ausprägungen (z. B. „Kunde wird kaufen“ oder „Kunde wird nicht kaufen“).
- Entscheidungsbäume & Random Forests: Modelle, die Entscheidungen anhand strukturierter Regeln treffen. Sogenannte „Random Forests“ kombinieren mehrere Entscheidungsbäume, um die Genauigkeit zu erhöhen und Überanpassung zu vermeiden.
- Support Vector Machines (SVM): Besonders leistungsfähig bei kleineren, klar trennbaren Datensätzen. SVMs suchen die optimale Grenze zwischen Klassen.
- k-Means Clustering: Ein unüberwachter Algorithmus, der Datenpunkte in Cluster gruppiert. Ideal für Marktsegmentierung oder Mustererkennung.
- Neuronale Netze & Deep Learning: Komplexe Architekturen, die besonders gut für Bilderkennung, Sprachverarbeitung und große Datenmengen geeignet sind. Deep Learning ist die Grundlage vieler moderner KI-Anwendungen.
- Gradient Boosting Machines (z. B. XGBoost, LightGBM): Besonders leistungsstarke Modelle für strukturierte Daten, die häufig in Wettbewerben und produktiven ML-Projekten verwendet werden.
Diese Algorithmen unterscheiden sich hinsichtlich Genauigkeit, Trainingszeit, Interpretierbarkeit und Anforderungen an die Datenqualität. Eine sorgfältige Auswahl ist entscheidend für den Erfolg Ihres Projekts.
Vorteile und Risiken für Unternehmen
Wie bei den meisten Technologien bietet der Einsatz von Maschinellem Lernen einige Vorteile, birgt dabei allerdings auch Risiken. Wenn man die Risiken jedoch im Vorhinein kennt, kann man einige von ihnen umgehen. Im Folgenden stellen wir Ihnen die Vorteile und Risiken von ML genauer vor:
Welche Vorteile bringt ML mit?
- Effizienzsteigerung: Prozesse lassen sich automatisieren und Ressourcen gezielter einsetzen.
- Bessere Entscheidungen: Durch datenbasierte Prognosen werden Entscheidungen fundierter und schneller getroffen.
- Innovationspotenzial: Neue Produkte und Dienstleistungen lassen sich durch ML-basierte Erkenntnisse entwickeln.
- Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die ML strategisch einsetzen, können schneller auf Marktveränderungen reagieren.
Welche Risiken gibt es bei ML?
- Datenabhängigkeit: Die Qualität der Ergebnisse hängt stark von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab.
- Komplexität: Die Entwicklung, das Training und die Wartung von ML-Modellen erfordern spezifisches Fachwissen.
- Intransparenz: Einige Modelle – insbesondere Deep-Learning-Algorithmen – sind schwer nachvollziehbar („Black Box“).
- Datenschutz & Compliance: Der Einsatz personenbezogener Daten unterliegt strengen rechtlichen Vorgaben.
Eine durchdachte Strategie und ein erfahrener Umsetzungspartner helfen, Risiken zu minimieren und die Vorteile gezielt zu nutzen.
Maschinelles Lernen im SAP-Umfeld
Gerade im Zusammenspiel mit SAP-Systemen ergeben sich für Unternehmen spannende Anwendungsfälle für maschinelles Lernen:
- Prozessautomatisierung: ML kann in SAP S/4HANA oder auf der SAP Business Technology Platform (BTP) dazu genutzt werden, Routineprozesse wie die Rechnungsprüfung oder Bedarfsplanung zu automatisieren.
- Vorausschauende Analysen: Durch Predictive Analytics lassen sich Bedarfe, Lieferverzögerungen oder Zahlungsausfälle frühzeitig erkennen. Dies verbessert Planung und Risikomanagement.
- Optimierung individueller SAP-Entwicklungen: Maschinelles Lernen kann genutzt werden, um benutzerdefinierte SAP-Erweiterungen intelligenter zu gestalten – etwa durch automatische Entscheidungsvorschläge in SAP Fiori Apps oder lernende Regeln in kundenspezifischen Workflows.
- Effizienz in SAP S/4HANA-Projekten: Mit ML lassen sich Migrations- und Transformationsprozesse analysieren und beschleunigen – zum Beispiel durch Prognosen über Datenbereinigung, Testaufwand oder Prozessengpässe.
Dank der nahtlosen Integration von ML-Funktionen in SAP-Systeme können Unternehmen direkt aus ihrer bestehenden Infrastruktur heraus Mehrwert generieren.
Fazit
Maschinelles Lernen ist ein Schlüssel zur datengetriebenen Transformation von Unternehmen. Es ermöglicht nicht nur die Automatisierung komplexer Prozesse, sondern auch den Aufbau intelligenter, adaptiver Systeme.
Haben Sie Fragen rund um ML oder interessieren sich für Ihre Möglichkeiten? Kontaktieren Sie uns! Unsere Experten beraten Sie gern.
FAQ
Was versteht man unter Maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen bezeichnet Systeme, die aus Daten lernen und auf dieser Basis eigenständig Vorhersagen oder Entscheidungen treffen – ohne explizit programmiert zu sein.
Wie unterscheidet sich ML von Künstlicher Intelligenz (KI)?
ML ist ein Teilbereich der KI. Während KI verschiedene Technologien umfasst, die intelligentes Verhalten ermöglichen, konzentriert sich ML speziell auf das Lernen aus Daten.
Welche Methoden des Maschinellen Lernens gibt es?
Es gibt drei Hauptmethoden: Überwachtes Lernen (mit gelabelten Daten), Unüberwachtes Lernen (ohne Labels, z. B. Clustering) und Bestärkendes Lernen (lernen durch Belohnung in einer Umgebung).
Wie kann ML im SAP-Kontext eingesetzt werden?
ML kann in SAP S/4HANA und SAP BTP u. a. für Prozessautomatisierung, Predictive Analytics, intelligente Wartung oder smarte SAP-Erweiterungen genutzt werden.
Wer kann mir beim Thema Maschinelles Lernen: Definition, KI und Methoden helfen?
Wenn Sie Unterstützung zum Thema Maschinelles Lernen: Definition, KI und Methoden benötigen, stehen Ihnen die Experten von Erlebe Software, dem auf dieses Thema spezialisierten Team der mindsquare AG, zur Verfügung. Unsere Berater helfen Ihnen, Ihre Fragen zu beantworten, das passende Tool für Ihr Unternehmen zu finden und es optimal einzusetzen. Vereinbaren Sie gern ein unverbindliches Beratungsgespräch, um Ihre spezifischen Anforderungen zu besprechen.
