Machine Learning

Was ist Machine Learning?

Machine Learning (ML) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich auf die Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen konzentriert, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein.

Anders ausgedrückt: ML-Systeme erkennen Muster in großen Datensätzen und können dadurch Vorhersagen oder Entscheidungen treffen, die mit zunehmender Menge an Daten und Erfahrung besser werden.

Grundprinzipien und Vorgehensweise beim Machine Learning

Im Kern basiert Machine Learning auf Algorithmen, die in der Lage sind, Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. Hierfür werden große Mengen an Daten analysiert und verarbeitet, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen, z. B. die Kategorisierung von Bildern, die Vorhersage von Verkaufszahlen oder das Erkennen von Sprache.

ML Vorgehensweise

• Datenbeschaffung und -aufbereitung

• Modellauswahl und -training

• Evaluierung

Kategorien des Machine Learnings

Überwachtes Lernen (Supervised Learning):
Das Modell wird mit gelabelten Daten trainiert, also mit Daten, bei denen die korrekten Antworten bereits bekannt sind. Beispiele sind Klassifikations- und Regressionsprobleme, wie die Vorhersage von Aktienkursen oder die Kategorisierung von E-Mails in „Spam“ und „Nicht-Spam“.

Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning):
Hier werden dem Modell ungelabelte Daten vorgegeben. Das System versucht, eigenständig Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen. Typische Anwendungsfälle sind Clusteranalysen und Dimensionalitätsreduktionen, wie beispielsweise die Segmentierung von Kundengruppen.

Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning):
Hierbei lernt ein Modell durch Belohnung und Bestrafung. Es interagiert mit einer Umgebung und passt seine Aktionen an, um eine optimale Strategie zu entwickeln. Ein klassisches Beispiel sind Algorithmen, die lernen, Videospiele zu spielen oder autonome Fahrzeuge zu steuern.

Halbüberwachtes Lernen (Semi-Supervised Learning):
Eine Mischung aus überwachtem und unüberwachtem Lernen, bei der nur ein Teil der Daten gelabelt ist. Diese Methode wird oft verwendet, um den Aufwand der Datenlabeling zu reduzieren.

In welchen Branchen bzw. Bereichen kommt Machine Learning zum Einsatz?

• Gesundheitswesen (z.B. Diagnoseunterstützung, Präzisionsmedizin, Verwaltung von Gesundheitsdaten)

• Finanzwesen und Banken (z.B. Betrugserkennung, Risikomanagement, Handelsalgorithmen)

• Marketing und E-Commerce (z.B. Empfehlungssysteme, Kundensegmentierung und -analyse, Preisoptimierung)

• Automotiv (z.B. Autonomes Fahren, Predictive Maintenance, Fahrassistenzsysteme)

• Fertigung und Industrie 4.0 (z.B. Qualitätskontrolle, Prozessoptimierung, Predictive Maintenance)

• Energie und Versorgungsunternehmen (z.B. Smart Grids, Wartung von Anlagen, Wettervorhersagen und Produktionsprognosen)

• Telekommunikation und Netzwerke (z.B. Netzwerkoptimierung, Kundenservice und Chatbots, Betrugserkennung und Sicherheit)

• Transport und Logistik (z.B. Routenplanung und -optimierung, Lagerbestandsverwaltung, Flottenmanagement)

• Landwirtschaft ( z.B. Präzisionslandwirtschaft, Ernteprognosen, Tiergesundheitsüberwachung)

• Bildung (z.B. Personalisierte Lernprogramme, Automatisierte Bewertung, Schüleranalyse und -betreuung)

Welche Dienstleistungen bieten IT-Dienstleister im Bereich Machine Learning an?

IT-Dienstleister im Bereich Machine Learning (ML) bieten eine breite Palette von Dienstleistungen an, die Unternehmen in verschiedenen Phasen der Implementierung von Machine-Learning-Lösungen unterstützen können. Diese Dienstleistungen decken alles von der Strategieberatung über die Modellentwicklung bis hin zur Wartung ab. Hier sind die wichtigsten Dienstleistungen:

Beratung und Strategieentwicklung

• Bedarfsanalyse: IT-Dienstleister analysieren die spezifischen Geschäftsanforderungen und identifizieren, wie Machine Learning helfen kann, Geschäftsziele zu erreichen.

• Strategieberatung: Sie entwickeln eine maßgeschneiderte ML-Strategie, die zur Unternehmensstrategie passt und ermitteln den potenziellen Return on Investment (ROI).

• Use-Case-Identifikation: Sie helfen dabei, die besten Anwendungsfälle für Machine Learning zu identifizieren und zu priorisieren, z. B. in Bereichen wie Prozessoptimierung, Kundenanalyse oder Betrugserkennung.

Datenmanagement und -vorbereitung

• Datenintegration und -aufbereitung: IT-Dienstleister unterstützen beim Sammeln, Bereinigen und Vorbereiten großer Datenmengen, die für das Training von ML-Modellen erforderlich sind.

• Datenengineering: Aufbau einer stabilen und skalierbaren Infrastruktur zur Speicherung und Verarbeitung der Daten.

• Feature Engineering: Identifizierung und Erstellung der relevanten Variablen (Features), die zur Verbesserung der ML-Modelle beitragen.

Modellentwicklung und -training

• Modellentwicklung: Erstellung und Anpassung von ML-Modellen, die spezifisch auf die Anforderungen des Kunden zugeschnitten sind. Je nach Bedarf kann dies ein Modell für die Bildverarbeitung, Spracherkennung oder Datenanalyse sein.

• Hyperparameter-Tuning: Optimierung der Parameter des Modells, um die Genauigkeit und Effizienz zu maximieren.

• Modellvalidierung und -test: Evaluierung und Validierung des Modells auf seine Genauigkeit und Leistung, bevor es in Produktion geht.

Implementierung und Integration

• Produktionsreife Implementierung: Der Einsatz und die Skalierung der entwickelten ML-Modelle in der Produktionsumgebung, inklusive Einbindung in bestehende Systeme.

• API-Entwicklung: Erstellung von Schnittstellen (APIs), die es ermöglichen, die ML-Modelle mit anderen Anwendungen und Systemen zu verknüpfen.

• Cloud-Integration: IT-Dienstleister bieten oft Unterstützung bei der Implementierung in Cloud-Umgebungen wie AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure, um Skalierbarkeit und Flexibilität sicherzustellen.

Wartung und Support

• Modellüberwachung: Monitoring der ML-Modelle in der Produktionsumgebung, um sicherzustellen, dass sie weiterhin genau arbeiten. Durch das Monitoring lassen sich Probleme frühzeitig erkennen und beheben.

• Modell-Updates und -Retraining: Da sich die zugrundeliegenden Daten und Rahmenbedingungen oft ändern, bieten viele IT-Dienstleister regelmäßige Aktualisierungen und Retraining der Modelle an, um die Qualität und Genauigkeit aufrechtzuerhalten.

• Support und Troubleshooting: Technischer Support zur Behebung von Problemen und zur Anpassung an neue Anforderungen.

Schulung und Wissenstransfer

• Mitarbeiterschulungen: Schulungen und Workshops für die internen Mitarbeiter des Unternehmens, um den Umgang mit den neuen ML-Tools und -Technologien zu erleichtern.

• Best Practices im Umgang mit ML: Vermittlung von Best Practices, um sicherzustellen, dass die Modelle verantwortungsvoll und effizient eingesetzt werden.

Entwicklung spezialisierter ML-Anwendungen

• Computer Vision: Entwicklung von ML-Lösungen für Bilderkennung, Objekterkennung und -verfolgung, die in Bereichen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Sicherheit verwendet werden können.

• Natural Language Processing (NLP): Entwicklung von Anwendungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache, wie z. B. Chatbots, Textanalyse und Spracherkennung.

• Empfehlungssysteme: Entwicklung personalisierter Empfehlungssysteme für E-Commerce, Medien und soziale Netzwerke, um Inhalte und Produkte gezielt anzubieten.

• Anomalieerkennung: Spezielle Modelle zur Erkennung von Anomalien, die in der Betrugserkennung, der Netzwerksicherheit und dem Qualitätsmanagement eingesetzt werden.

Big Data und Datenanalyse

• Big Data-Analytik: Unterstützung bei der Analyse großer und komplexer Datensätze, um Muster und Trends zu identifizieren, die für ML-Modelle genutzt werden können.

• Data Lakes und Data Warehouses: Aufbau und Wartung von Speicherlösungen, die große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten verwalten können und so das Training und die Pflege von ML-Modellen erleichtern.

Ethische und rechtliche Beratung

• Datenschutz und Compliance: Sicherstellung, dass die Nutzung von Daten und ML-Algorithmen in Übereinstimmung mit gesetzlichen Vorgaben (wie DSGVO) erfolgt.

• Fairness und Transparenz: Beratung zur Fairness und ethischen Verwendung von ML-Algorithmen, um Verzerrungen (Bias) zu vermeiden und Transparenz bei Entscheidungsprozessen sicherzustellen.

Machine Learning Operations (MLOps)

• Automatisierung des ML-Lebenszyklus: MLOps umfasst die Automatisierung und das Management des gesamten ML-Lebenszyklus, von der Datenaufbereitung über das Training bis hin zur Implementierung und Wartung.

• Kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD): Aufbau von CI/CD-Pipelines für ML-Modelle, um häufige und effiziente Updates der Modelle zu ermöglichen.

• Versionierung und Nachvollziehbarkeit: Nachverfolgbarkeit der verschiedenen Modellversionen und Trainingsergebnisse, um eine nachvollziehbare und wiederholbare Modellentwicklung sicherzustellen.

Notiz zu Kosten

Die Kosten für IT-Dienstleistungen im Bereich Machine Learning (ML) können je nach Projektumfang, Komplexität und Anforderung stark variieren.

Beratung und Einführung

Für Beratungsleistungen und Einführungen in Machine Learning sollten Unternehmen mit folgenden Kosten rechnen:

• Ein typischer Berater-Tagessatz liegt bei etwa 1800 € zzgl. Spesen und Umsatzsteuer.

• Die Gesamtkosten hängen von Faktoren wie Teilnehmerzahl, Anzahl der Module und Dauer der Bereitstellung von Cloud-Infrastruktur ab.

• Einführungsmodule zu Themen wie KI-Überblick, lineare Regression oder neuronale Netze werden oft einzeln angeboten.

Projektspezifische Kosten

Für konkrete Machine-Learning-Projekte fallen je nach Umfang und Komplexität unterschiedliche Kosten an. Coaching für fortgeschrittene ML-Methoden orientiert sich in der Regel am Tagessatz, berücksichtigt aber auch Projektvolumen und Erfolgsrisiken. Die tatsächlichen Kosten hängen stark von den spezifischen Anforderungen und der Nutzungsintensität ab.

Wenn vortrainierte Modelle oder Standard-ML-Algorithmen verwendet werden, sind die Kosten geringer, da nur wenig Anpassung notwendig ist. Bei maßgeschneiderten Modellen, die z. B. für ein spezifisches Unternehmen oder einen besonderen Anwendungsfall entwickelt werden, ist ein deutlich höherer Entwicklungsaufwand erforderlich. Solche Projekte können je nach Komplexität der Anforderungen ab 30.000 Euro aufwärts kosten.

Daten müssen oft gesammelt, bereinigt und aufbereitet werden, was bei umfangreichen oder unstrukturierten Datensätzen sehr zeitaufwendig sein kann. Hier liegen die Kosten typischerweise bei 5.000 bis 20.000 Euro.

Wenn eine Big-Data- oder Cloud-Infrastruktur erforderlich ist, um große Datenmengen effizient zu speichern und zu verarbeiten, müssen die Kosten für Einrichtung und Wartung berücksichtigt werden. Dies kann monatliche Kosten von 500 bis 5.000 Euro oder mehr verursachen, je nach Umfang.

Wenn das Modell durch regelmäßiges Retraining auf aktuelle Daten angepasst werden muss, entstehen zusätzliche Kosten.