Fragen über Fragen

AUF EINEN BLICK

HBM Januar 2016

Maschi­nel­les Ler­nen – die­sen Be­griff ha­ben Sie si­cher schon mal ge­hört. Ins­ge­heim sind Sie aber viel­leicht un­si­cher, was das ist und wie es funk­tio­niert. Und wenn Sie Da­ten­spe­zia­lis­ten um Er­klä­rung bit­ten, wer­den Sie wo­mög­lich in ein Ex­per­ten­ge­spräch über Ga­be­lun­gen, End­kno­ten, Split Points und Re­kur­sio­nen ver­wi­ckelt. Ver­ges­sen Sie das ganz schnell wie­der. Das Ein­zi­ge, was Sie wis­sen müs­sen, ist dies: Ma­schi­nel­les Ler­nen wen­det sta­tis­ti­sche Mo­del­le auf Da­ten an, die Sie be­sit­zen, um in­tel­li­gen­te Pro­gno­sen über Da­ten zu tref­fen, die Sie nicht be­sit­zen.
Die­se Vor­aus­sa­gen hel­fen Ih­nen, Si­gna­le im Grund­rau­schen aus­zu­ma­chen und wert­vol­le In­for­ma­tio­nen aus je­nen Da­ten zu ge­win­nen, die Sie be­reits ge­sam­melt ha­ben. Der Vor­teil des ma­schi­nel­len Ler­nens ist, dass es so schnell geht und alle denk­ba­ren Mög­lich­kei­ten durch­pro­biert. So kön­nen Sie rie­si­ge Da­ten­men­gen in Se­kun­den durch­su­chen, Mus­ter fin­den und Vor­aus­sa­gen mit ei­ner sol­chen Ge­nau­ig­keit tref­fen, dass kein mensch­li­cher Ana­lyst mit­hal­ten kann. So hilft ma­schi­nel­les Ler­nen etwa, epi­lep­ti­sche An­fäl­le bei Pa­ti­en­ten vor­aus­zu­sa­gen, be­vor sie tat­säch­lich auf­tre­ten.
Egal wie viel Ar­beit Sie die­sem stän­dig ler­nen­den Schü­ler auf­bür­den, er wird nie müde und lang­weilt sich nie. Die Gra­fik zeigt, wie ma­schi­nel­les Ler­nen funk­tio­niert.
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