Prognosen durch maschinelles Lernen: Vorhersagen der Zukunft anhand historischer Daten KI-Blog

Die Gruppe Machine Learning Enhanced Sensor Systems (MLS) des Fraunhofer EMFT verfügt über umfangreiche Erfahrung im Data Mining und der Entwicklung von KI Algorithmen für Zeitreihendaten. Data Mining ist datengetriebene Wissensentdeckung, also das Auffinden von relevanten Mustern und Strukturen in den Daten, und umfasst sowohl klassische statistische Methoden als auch KI-Methoden. Einzelhändler nutzen ML, um das Kaufverhalten der Kunden zu verstehen und personalisierte Empfehlungen zu geben. Beispielsweise kann ML dazu verwendet werden, basierend auf den bisherigen Einkäufen eines Kunden Produkte vorzuschlagen, die ihn interessieren könnten. Beim überwachten Lernen werden Algorithmen mit gelabelten Daten trainiert, das heißt, jede Dateneinheit ist mit der richtigen Antwort oder dem richtigen Ergebnis verbunden. Ziel ist es, ein Modell zu erstellen, das Vorhersagen für neue Daten trifft, basierend auf dem, was es aus den Trainingsdaten gelernt hat.

Die Anforderungen an Trainingsdaten und Features variieren je nach verwendetem Methodentyp, seien es auf Entscheidungsbäumen basierende Methoden oder Deep Learning. Sowohl die auf Entscheidungsbäumen basierenden Boosting Methoden als auch Deep Learning Methoden können gute Ergebnisse bei der Vorhersage von Zeitreihen erzielen. Deshalb lohnt es sich, diese Modelle zu vergleichen, um ihre Eignung für verschiedene Anwendungsfälle zu bewerten. Decision Trees, wie der Name schon sagt, basieren darauf, dass Entscheidungsbäume anhand der bereitgestellten Trainingsdaten erstellt werden. Sie eignen sich gut, um auch nichtlineare Zusammenhänge in Zeitreihen zu erfassen und bleiben dabei interpretierbar.

Dies kann beispielsweise wichtig sein, um mit einer bestimmten Sicherheit vorherzusagen, wie hoch die Spitzenlast sein wird. Die Fähigkeit, Fehlklassifikationsmuster zu identifizieren, hat wichtige Auswirkungen auf verschiedene Bereiche. Im Gesundheitswesen beispielsweise kann die Verbesserung der Genauigkeit prädiktiver Modelle zu besseren Patientenergebnissen führen. Bei selbstfahrenden Autos kann das Verständnis von Fehlermustern die Sicherheit der Fahrzeuge erhöhen.

Sie schauten sich an, wie gut diese Modelle unter verschiedenen Bedingungen performten, insbesondere wenn sie mit Daten aus neuen Domänen konfrontiert waren. Durch die Analyse der Ergebnisse gewannen sie Einblicke, welche Methoden am besten geeignet waren, um inkompetente Vorhersagen zu identifizieren. Wenn man mit maschinellen Lernmodellen arbeitet, geht man oft davon aus, dass die Trainingsdaten und die Testdaten ähnlich sind.

Schritt 3: Visualisierung der Ergebnisse

• Auf diese Weise lassen sich bestimmte Abhängigkeiten modellieren, Planungsprozesse unternehmensweit ein- und durchführen und damit die Fehleranfälligkeiten um ein Vielfaches reduzieren.
• Unsupervised Learning, auch als nicht überwachtes Machine Learning bezeichnet, verwendet maschinelle Lernalgorithmen, um Datensätze (Teilmengen, die als Cluster bezeichnet werden) ohne Kennzeichnung zu analysieren und zu clustern.
• Bei Gradient Boosting hingegen muss ein neues Modell erstellt werden, da das gesamte Ensemble auf die Loss-Funktion optimiert ist.
• Dieser Artikel liefert einen tiefgehenden Einblick in die Praxis des Maschinellen Lernens und zeigt, wie Unternehmen davon profitieren können.

Als Reaktion auf die Notwendigkeit klarerer Erklärungen haben Forscher viele Methoden für “Erklärbare Künstliche Intelligenz” (XAI) entwickelt. Diese Methoden zielen darauf ab, Licht darauf zu werfen, wie Modelle Vorhersagen treffen, indem sie wichtige Merkmale in den Eingabedaten identifizieren. Viele bestehende Methoden sind jedoch oft nicht rigoros; sie können unklare oder mehrdeutige Ergebnisse darüber liefern, was spezifische Werte in Bezug auf ihre Bedeutung bedeuten. Mit der zunehmenden Verbreitung von Machine Learning (ML) Modellen in wichtigen Entscheidungsbereichen ist es entscheidend, zu verstehen, wie diese Modelle funktionieren. Sie zeigen nicht klar, wie sie zu ihren Vorhersagen gelangen, was Bedenken hinsichtlich Transparenz und Vertrauen aufwirft. Daher ist es wichtig, ML-Vorhersagen klar zu erklären, um eine sichere Nutzung zu gewährleisten.

In diesem Beitrag stellen wir Ihnen die Anwendung unterschiedlicher Machine Learning Algorithmen vor. Solche Data Science Tools sind Beispiele für die in einem früheren Artikel vorgestellten Lernmethoden. Viele dieser Anwendungen finden sich auch im Angebot von Python Machine Learning und Azure Machine Learning. Wir zeigen weiters konkrete Beispiele mit der umfangreichen Python Machine Learning Bibliothek scikit-learn und erklären die erfolgreichsten bitkingz schweiz Data Science Tools im Detail. Zu jeder Methode gibt es verschiedene Machine Learning Algorithmen und Anwendungsbereiche, die wir beispielhaft vorgestellen. Wichtig zu wissen ist es, dass einige Machine Learning Algorithmen, je nach Anwendung, zu mehreren Lernmethoden passen.

Als wir jedoch nur die ausreichenden Merkmale verwendeten, wurden einige wichtige Aspekte übersehen. Nachdem wir notwendige Merkmale einbezogen hatten, gewannen wir ein besseres Verständnis dafür, wie jeder Faktor zur Einkommensvorhersage beitrug. Um zu sehen, wie diese einheitliche Perspektive in der Praxis funktioniert, haben wir Experimente in verschiedenen Bereichen durchgeführt. Diese Experimente zielt darauf ab, die Robustheit und Effektivität unseres vorgeschlagenen Ansatzes zu testen.

Die logistische Regression bleibt ein leistungsstarkes und weit verbreitetes Werkzeug für binäre Klassifikationsaufgaben. Ihre Fähigkeit, Wahrscheinlichkeitsabschätzungen zu liefern, macht sie besonders wertvoll in Bereichen, in denen Entscheidungsfindung auf Risikobewertung und Prognose basiert. Künstliche Intelligenz umfasst alle Techniken, die Maschinen intelligentes Verhalten ermöglichen, während Machine Learning speziell auf Algorithmen fokussiert ist, die aus Daten lernen. Dieses Buch bietet eine detaillierte Einführung in Deep Learning und deckt Themen wie neuronale Netze, Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) ab. Es ist ein unverzichtbares Werk für das Verständnis moderner Entwicklungen im maschinellen Lernen. In Zeiten von Big Data und Cloud-Plattformen bilden die mittlerweile enormen Rechenkapazitäten eine perfekte Grundlage, um intelligente Anwendungen, wie Machine-Learning-Systeme, zu entwickeln.

#Die Bedeutung der Merkmale

Maschinelles Lernen kann Unternehmen in vielen Bereichen einen erheblichen Mehrwert bieten. Es kann dazu beitragen, Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken, Kundenzufriedenheit zu erhöhen und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen. ML kann beispielsweise zur Vorhersage von Verkaufstrends, zur Verbesserung der Lieferkette, zur Betrugserkennung oder zur Personalisierung von Kundenerlebnissen eingesetzt werden. Maschinelles Lernen ist kein bloßes Buzzword, sondern bereits fester Bestandteil vieler erfolgreicher Unternehmensstrategien.

Ein weiteres bekanntes Tool für die automatisierte Zeitreihenprognose ist der von Facebook entwickelte Framework Prophet, welcher sich besonders für Zeitreihen mit starken saisonalen Effekten eignet. Auch um zukünftige Verkaufsmengen zu prognostizieren, werden historische Verkaufsdaten analysiert. Besonders unter Berücksichtigung zusätzlicher Informationen (z. B. Marketingaktivitäten), lassen sich frühzeitig Markttrends ermitteln und ermöglichen somit eine bessere Produktionsplanung. Mit unserem Standardmodell für Reporting von SAP HCM mit SAP BW beschleunigen Sie administrative Tätigkeiten und stellen Daten aus verschiedenen Systemen zentral und valide zur Verfügung. Der Schutz der Privatsphäre wird häufig im Zusammenhang mit Datenschutz und Datensicherheit diskutiert.

Ist der Wareneingang nicht optimal konzipiert oder unterlaufen dem Mitarbeiter Fehler, kann dies zu Verzögerungen bei der Auslagerung führen und hohe Kosten verursachen. Auch muss die Lagerfläche optimal genutzt werden, um einen Mangel an Stellplätzen zu vermeiden. Somit ist eine zielgerichtete Strategie unerlässlich, um ein effizientes Einlagern von Waren zu gewährleisten.

Technologische Entwicklung

Somit bekommen Sie mit Predictive Analytics mit Machine Learning und KI einen Wegweiser für Ihre Geschäftsstrategie, um Risiken zu minimieren und Chancen zu maximieren. Prognosen und Vorhersagen zukünftiger Werte spielen in verschiedenen Unternehmensbereichen eine bedeutende Rolle um bessere und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Im digitalen Zeitalter und zu Zeiten besonderer Umstände wie der aktuellen Corona-Pandemie, ist es umso dringlicher, anpassungsfähige, flexible und innovative Alternativen aus dem Machine Learning (ML) Bereich zu nutzen. Auf diese Weise lassen sich bestimmte Abhängigkeiten modellieren, Planungsprozesse unternehmensweit ein- und durchführen und damit die Fehleranfälligkeiten um ein Vielfaches reduzieren.

Diese Bedenken haben dazu geführt, dass politische Entscheidungsträger in den letzten Jahren weitere Schritte zum Schutz der Privatsphäre unternommen haben. Das 2018 in Kalifornien eingeführte Gesetz zum Schutz der Privatsphäre von Verbrauchern (California Consumer Privacy Act, CCPA), das Unternehmen dazu verpflichtet, Verbraucher über die Erfassung ihrer Daten zu informieren. Dieses und ähnliche Gesetze haben Unternehmen dazu gezwungen, die Art und Weise, wie sie personenbezogene Daten speichern und verwenden, neu zu überdenken. Infolgedessen haben Investitionen in die Sicherheit für Unternehmen zunehmend Priorität, da Unternehmen natürlich bestrebt sind, Schwachstellen und Möglichkeiten für Überwachung, Hackerangriffe und Cyberattacken zu beseitigen. Obwohl die Entwicklung einer Superintelligenz in unserer Gesellschaft nicht unmittelbar bevorsteht, wirft sie im Hinblick auf den Einsatz autonomer Systeme, wie z.

Semi-Supervised Learning ist der goldene Mittelweg zwischen überwachtem und nicht überwachtem Lernen. Während des Trainings wird ein kleinerer gekennzeichneter Datensatz verwendet, um die nachfolgende Klassifizierung und Merkmalsextraktion aus einem größeren Datensatz ohne Kennzeichnung anzuleiten. Halbüberwachtes Lernen ist daher die Lösung, wenn nicht genügend gekennzeichnete Daten für einen überwachten Lernalgorithmus zur Verfügung stehen. Außerdem bietet sich diese Methode an, wenn die Kennzeichnung einer ausreichenden Datenmenge zu kostspielig ist. Der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning besteht darin, wie jeder Algorithmus lernt. „Deep“ Machine Learning kann gekennzeichnete Datensätze nutzen (überwachtes Lernen), um seinen Algorithmus zu unterstützen, erfordert jedoch nicht unbedingt einen gekennzeichneten Datensatz.

Maschinelle Lernverfahren (engl. Machine Learning, ML) umfassen das Trainieren eines mathematischen Modells mit Trainingsdaten, welches dann dazu genutzt werden kann, Daten aus dem Einsatzkontext automatisiert auszuwerten. Damit das Modell nur die relevanten Aspekte der Eingangsdaten lernt, durchlaufen diese üblicherweise vorher eine Merkmalsextraktion. Bei Bilddaten wäre die Extraktion der häufigsten Farbe oder die Identifikation geometrischer Formen eine solche Merkmalsextraktion (engl. Feature Extraction). Wenn Sie keine Auswahl treffen, wird standardmäßig die neueste Version des Tools verwendet. Mit dem Machine Learning-Vorhersagen-Tool können Sie Modelle verwenden, die Sie in Alteryx Machine Learning erstellt haben, um Prognosen über neue Daten zu treffen.

Anhand der restlichen 40 Prozent der Daten prüft die Software, mit welcher Wahrscheinlichkeit die aus der Lernphase ermittelten Ergebnisse zutreffen. Der Trainingsprozess dauert im Idealfall so lange, bis alle Beispiele richtig berechnet werden. So nutzt der Algorithmus die Daten, um sein erstelltes Modell ständig anzupassen und zu verfeinern. Stimmt es größtenteils mit der Realität überein, können präzise Aussagen oder Handlungsempfehlungen getroffen werden. Im Ergebnis ermöglicht Machine Learning Anwendern, durch die Analyse großer Datenmengen realistische Prognosen zu treffen und geeignete Maßnahmen abzuleiten.

Wir konzentrierten uns auf Aufgaben wie die Vorhersage von Einkommensniveaus basierend auf demografischen Daten und die Klassifikation medizinischer Bilder aus CT-Scans. Der einheitliche Rahmen verbindet die Ideen hinter bedingter Unabhängigkeit und Spieltheorie. Diese Verbindungen helfen uns, wichtige Merkmale auf eine Art zu identifizieren, die weder Ausreichend noch Notwendig alleine tun können. Google sammelt große Mengen Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen, darunter Straßensensoren und Mobilgeräte.

Neuronale Netze sind Rechenmodelle, die von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind und zur Mustererkennung und Klassifikation verwendet werden. Modelle werden mit Trainingsdaten gefüttert, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Der Trainingsprozess beinhaltet das Optimieren von Parametern, um die Genauigkeit zu maximieren. Machine Learning ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der Algorithmen und Modelle entwickelt, die aus Daten lernen und ohne explizite Programmierung Vorhersagen treffen. Vapnik führte das Konzept der Support Vector Machines (SVMs) ein und legte den Grundstein für viele moderne Lernmethoden. Maschinelles Lernen hat eine breite Palette von Anwendungen, die verschiedene Branchen und Disziplinen abdecken.

Häufig verwendete Aktivierungsfunktionen ϕ sind die ReLU-Funktion, der Tangens hyperbolicus oder die Sigmoid-Funktion. Ein einfaches KNN mit drei Schichten und unterschiedlicher Neuronenanzahl pro Schicht ist in Abbildung 2 dargestellt. Das KNN lernt genaue Vorhersagen zu treffen, indem die Loss-Funktion mithilfe der Backpropagation und des Gradientenabstiegsverfahrens minimiert wird. Das Problem des Overfittings von Entscheidungsbäumen kann durch die Bildung eines Ensembles aus mehreren Entscheidungsbäumen (Random Forest) verringert werden. Um nicht immer denselben Entscheidungsbaum zu verwenden und das Overfitting tatsächlich zu reduzieren, werden einzelne Bäume nur auf zufällige Teilmengen der Trainingsdaten und Features trainiert.