Maschinelles Lernen 101: Was ist das?
Denken Sie einmal darüber nach, wie Sie Ihren Computer gerade nutzen. Wahrscheinlich sind Sie online, haben vielleicht ein Microsoft-Office-Programm geöffnet oder heute eine E-Mail verschickt. Computer führen diese und Hunderte weiterer Funktionen jedes Mal aus, wenn sie eingeschaltet werden, und sie tun dies mithilfe von Funktionsprinzipien, die als Algorithmen bezeichnet werden.
Algorithmen sind gut durchdachte, klare Anweisungen, die einem Computer sagen, wie er eine Aufgabe ausführen soll. Traditionell werden diese Algorithmen von menschlichen Programmierern oder Entwicklern geschrieben und entwickelt. Maschinelles Lernen ist jedoch ein revolutionäres Konzept, bei dem Programmierer Computern beibringen, sich selbst zu programmieren. Dadurch können Computer Daten aufnehmen, daraus lernen, sich verbessern und auf diese Daten reagieren, ohne explizit dafür programmiert worden zu sein.
Warum maschinelles Lernen einsetzen?
Die Entwicklung von Algorithmen stellt einen Engpass in der Programmierung dar, da die Programmierkapazitäten des Menschen begrenzt sind. Computer verfügen jedoch über leistungsstarke Fähigkeiten zur Mustererkennung, die es ihnen ermöglichen, Daten zu analysieren und eigene Algorithmen viel schneller zu erstellen, als dies einem Menschen möglich wäre.
Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel. Maschinelles Lernen versetzt Computer in die Lage, Algorithmen und Programme zu erstellen, die aus Daten lernen und anhand dieser Vorhersagen treffen können.
Wie wir Daten und maschinelles Lernen für die Sprühanalyse nutzen
Die Daten, die wir in diese Machine-Learning-Prozesse einspeisen, sind wichtig und werden als Datenquelle bezeichnet. Die Qualität, Häufigkeit und Dauer der Datenquelle sind für den Erfolg eines Machine-Learning-Projekts ebenso entscheidend wie die Algorithmen selbst. Daher ist es unerlässlich, Daten zu identifizieren, die mit der Variablen korrelieren, die wir vorhersagen möchten, oder mit dem Programm, das wir erstellen wollen. Was genau ist also die Variable, die wir vorhersagen wollen? Im Bereich Sprühanalyse und Forschungsdienstleistungen machen Tropfengrößenmessungen fast ein Drittel unserer Prüfdienstleistungen aus. Können wir also ein Programm für maschinelles Lernen entwickeln, das die Tropfengröße vorhersagt oder schätzt?
Die einfache Antwort lautet: Ja. Wir haben ein hilfreiches Software-Tool gefunden, das uns dabei unterstützt, zu entscheiden, welche Algorithmen und damit welche Datenquellen unseren Anforderungen entsprechen. Dies ist die größte Herausforderung bei jedem Machine-Learning-Projekt: die Identifizierung relevanter Datenpunkte, die genutzt werden können, und anschließend die Beschaffung möglichst vieler Daten. Programme für maschinelles Lernen funktionieren am besten mit sehr vielen … und noch mehr … qualitativ hochwertigen Daten. Das Einlernen und Verfeinern dieser Datenpunkte hilft unseren Programmen dabei, zu lernen und genauere sowie präzisere Ergebnisse zu liefern.
Das ist erst der Anfang. Maschinelles Lernen eröffnet zahlreiche Möglichkeiten – von der Vorhersage des Sprühbildes über eine verbesserte Systemoptimierung und Fehlerbehebung bis hin zu vollwertiger künstlicher Intelligenz.
Wie wird sich maschinelles Lernen auf Ihren täglichen Betrieb auswirken? Wie planen Sie, maschinelles Lernen bereits heute zu nutzen? Wenn Sie das Thema vertiefen möchten, kontaktieren Sie uns bitte oder verbinden Sie sich direkt mit mir über LinkedIn.