Überwachtes maschinelles Lernen: Ein wichtiges Tool für moderne Führungskräfte

Was ist überwachtes maschinelles Lernen und wie funktioniert es?

Überwachtes maschinelles Lernen ist eine Art von Algorithmus, der aus Trainingsdaten lernt, um Ergebnisse vorherzusagen und verschiedene Aufgaben auszuführen.

Bei überwachten Lernalgorithmen wird die Maschine unter Verwendung von markierten Daten trainiert, sodass sie bereits die richtigen Antworten hat. Überwachte Algorithmen für maschinelles Lernen sind vergleichbar mit Präsenzschulungen: Die Teilnehmer erhalten verschiedene Informationen von einem Lehrer.

Überwachte Lernalgorithmen werden über Daten trainiert und vermitteln eine Reihe von Modellen, die das gewünschte Ergebnis liefern.

Im Laufe der Zeit lernt das Modell des überwachten maschinellen Lernens basierend auf den spezifischen Daten, die du ihm gegeben hast, was es tun soll. Es gibt zwei Arten von überwachten Algorithmen für maschinelles Lernen:

Klassifizierung

Klassifikationsgesteuertes maschinelles Lernen wird verwendet, wenn der Output oder das Ergebnis in zwei oder mehr Klassen kategorisiert werden kann.

Du kannst dem System beispielsweise beibringen, Spam-Mails zu sortieren, indem du ihm beibringst, was Spam-Mails sind. Du kannst ihm auch beibringen, bestimmte E-Mails mit Triggern zu senden, um letztendlich der Maschine mitzuteilen, was wann gesendet werden soll. In diesen Fällen sagst du der Maschine, worauf sie achten soll, und schließlich lernt sie, im Laufe der Zeit darauf zu achten.

Regression

Algorithmen des regressionsüberwachten Lernens werden verwendet, wenn der Output oder das Ergebnis ein kontinuierlicher oder realer Wert ist, der sich ändern kann.

Sie werden beispielsweise typischerweise für Finanzprognosen verwendet, denn wenn sich eine Variable ändert, ändert sich auch eine abhängige Variable, sodass sich eine völlig andere Zahl als zuvor ergibt.

Eine Möglichkeit, Regression zu verwenden, besteht darin, den Preis eines auslaufenden Produkts basierend auf dem Bestand vorherzusagen oder mit einem Online-Rechner zu ermitteln, wie viel Haus du dir ausgehend von Variablen wie Einkommen, Schuldverpflichtungen und Anzahlung leisten kannst.

Das Modell der überwachten Maschine besteht aus vier Schritten:

1. Datenerfassung und -verarbeitung
2. Modelltraining
3. Modellbewertung
4. Modellbereitstellung

Damit überwachte Algorithmen für maschinelles Lernen funktionieren, müssen sie ein klares gewünschtes Ergebnis oder einen Output haben. Darüber hinaus müssen sie in der Verwendung bestimmter Trainingsdaten geschult werden.

Zum Beispiel sortieren E-Mail-Clients basierend auf Daten wie Betreffzeilen, Absenderreputation und sogar Aktionen, mit denen du E-Mails absichtlich als Spam markiert hast, automatisch Spam-E-Mails für dich. Sobald das System trainiert ist, kannst du seine Leistung bewerten, bevor du es in großem Maßstab einsetzt.

Überwachtes vs. teilüberwachtes vs. unüberwachtes maschinelles Lernen

Es gibt drei Arten des maschinellen Lernens, die man sich merken muss: überwachtes, teilüberwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen. Wie wir bereits besprochen haben, basiert maschinelles Lernen auf menschlichen Eingabedaten, um das Verhalten zu trainieren. Beim überwachten Lernen werden die Daten vollständig gekennzeichnet und mit der Antwort versehen.

Leider sind vollständig gekennzeichnete Daten nicht immer möglich. Unüberwachtes Lernen ist ein Lernmodell mit einem Datensatz, der ohne Anweisungen geliefert wird. Dieser Datensatz ist eine Sammlung von Beispielen ohne einen gewünschten Output oder ein gewünschtes Ergebnis. Letztendlich gibt es keine richtige Antwort, die der Maschine zugeführt wird.

Stattdessen muss die Maschine einen Weg finden, die Daten zu strukturieren und nützliche Funktionen zu extrahieren, indem sie sie analysiert. Das Modell für unüberwachtes maschinelles Lernen organisiert Daten auf verschiedene Weise, darunter:

• Clustering: Clustering ermöglicht es Maschinen, basierend auf ihren angegebenen Daten Schlussfolgerungen zu ziehen. Indem sie Gruppen von Trainingsdaten zusammenschließen, können sie einige Schlussfolgerungen ziehen.
• Anomalieerkennung: Die Anomalieerkennung kann Daten sortieren und Instanzen eines Musterbruchs finden.
• Zuordnung: Die Zuordnung ermöglicht es Maschinen, basierend auf Trainingsdaten zu bestimmen, welche neuen Daten gruppiert werden sollen.

Was überwachtes und unüberwachtes Lernen unterscheidet, ist, dass unüberwachtes Lernen weniger genau ist, da es nicht mit den richtigen Antworten trainiert wurde.

Die letzte Art des maschinellen Lernens ist das teilüberwachte Lernen, das ein Mittelding zwischen präzisem überwachtem Lernen und weniger präzisem unüberwachtem Lernen ist. Teilüberwachtes Lernen erfordert einen Trainingsdatensatz mit gekennzeichneten und nicht gekennzeichneten Daten. Dann lernt es, was es aus den gekennzeichneten Daten lernen kann, und zieht Schlussfolgerungen aus den nicht gekennzeichneten Daten.

Vorteile von überwachten Lernmodellen

Maschinelles Lernen ermöglicht es dir, mehr zu erreichen, da eine Maschine große Datensätze für dich analysieren kann. Chatbots bieten deinem Unternehmen verschiedene Vorteile, wie zum Beispiel:

Bessere Entscheidungsfindung

Überwachtes maschinelles Lernen ist genau, da es die Antworten dank seiner Trainingsdaten bereits kennt. Weil es in erster Linie regelbasiert ist, stimmt es nur mit Datensätzen überein, die den richtigen Bedingungen entsprechen.

Du kannst es beispielsweise verwenden, um Kunden nach Alter zu segmentieren und weißt, dass es richtig ist, weil du ihm bereits gesagt hast, was es tun soll und wie. Überwachtes maschinelles Lernen kann verwendet werden, um genauere Finanzprognosen zu erstellen, da es unbegrenzt Daten verbraucht, die es viel schneller als ein Mensch sortieren kann, sodass du bessere Entscheidungen basierend auf fehlerfreien Daten treffen kannst.

Bessere Kundeneinblicke

Überwachtes maschinelles Lernen kann deine Kundeneinblicke verbessern, um mehr über das Kundenverhalten zu erfahren. Mit maschinellem Lernen kannst du Informationen analysieren, die du über Kunden gesammelt hast, einschließlich neuer Verhaltensweisen und Käufe, und sie interpretieren.

Zeitersparnis

Das Durchsuchen von Daten ist zeitaufwändig, und Menschen machen leicht Fehler. Überwachtes maschinelles Lernen vereinfacht die Dateneingabe, um Risiken im Zusammenhang mit Buchhaltungsfehlern zu minimieren. Es kann dir auch helfen, die Customer Lifetime Values zu berechnen.

Du kannst beispielsweise Daten verwenden, um mehr über das Kundenverhalten zu erfahren und die Wahrscheinlichkeit von Konversionen vorherzusagen.

Herausforderungen beim maschinellen Lernen

Leider ist überwachtes maschinelles Lernen nicht perfekt. Es gibt mehrere Herausforderungen, wie:

Datenverzerrung

Es gibt viele Arten von Verzerrungen in der Statistik, die in maschinelles Lernen und KI integriert werden können. Da das überwachte Lernen auf einen Datensatz angewiesen ist, um Antworten zu erhalten, kann man leicht Verzerrungen einbauen, ohne sich dessen bewusst zu sein.

Verzerrungen beim maschinellen Lernen oder KI-Verzerrungen treten bei überwachten Lernmodellen aufgrund von Annahmen auf, die sie beim Lernen gemacht haben.

Leider kann diese Verzerrung zu Ungleichgewichten in den Daten und zu Problemen bei der Auswertung der Daten für genaue Vorhersagen führen. Hinzu kommt, dass Menschen die Ergebnisse auswerten und beim Lesen von Daten, die durch maschinelles Lernen erstellt wurden, ihre eigene Voreingenommenheit entwickeln können.

Schlechte Datenqualität

Daten spielen eine wichtige Rolle dabei, wie sich überwachte Lernmodelle verhalten. Wenn du sie mit Daten mit schlechter Qualität fütterst, liefern sie auch schlechten Output.

Damit Maschinen lernen können, müssen genügend Daten vorliegen. Maschinelles Lernen ist zwar ausgefeilt, aber (noch) nicht so ausgefeilt wie das menschliche Gehirn. Daher benötigt es eine Menge Daten, um zu lernen, einschließlich Tausender von Beispielen und Antworten.

Nicht genügend Daten zu haben, bedeutet, ungenaue Ergebnisse zu erhalten, weil der Computer auf Beispiele angewiesen ist und mit der Antwort gefüttert werden muss, um sie jedes Mal richtig zu finden.

Kosten

Maschinelles Lernen ist teuer und es kann schwierig sein, einen Dateningenieur zu finden. Überwachte Maschinen sind auf Millionen von Beispielen angewiesen, was zeitaufwändig und teuer ist.

Einsatz von überwachtem maschinellem Lernen für dein Unternehmen

Jetzt, da du überwachtes maschinelles Lernen verstehst und weißt, wie es funktioniert, fragst du dich vielleicht, wie dein Unternehmen es nutzen kann, um seine internen und externen Prozesse zu verbessern. Einige Anwendungsfälle von maschinellem Lernen für Unternehmen sind:

Sicherheit und Betrugserkennung

Maschinelles Lernen kann dein Unternehmen auch schützen, indem es Spam-E-Mails filtert, Phishing-Angriffe erkennt, IT-Abteilungen informiert und Betrug basierend auf der Erkennung von Anomalien erkennt.

Kundensegmentierung

Überwachtes maschinelles Lernen im Marketing kann Kundensegmente oder -gruppen basierend auf verschiedenen Faktoren wie dem jüngsten Kaufverlauf, dem Verhalten, dem Alter, dem Geschlecht, dem geografischen Standort usw. erstellen.

Mit der Kundensegmentierung kannst du Kunden basierend auf Verhalten, Demografie, Psychografie, geografischen Daten und mehr ansprechen, um sicherzustellen, dass deine Angebote die richtigen Personen zur richtigen Zeit erreichen.

Kundenfeedback-Analyse

Deine Kunden geben dir Feedback im Internet. Sie können Google-, Yelp- oder verschiedene Website-Bewertungen schreiben, dir Sternebewertungen geben oder Blogs über dich schreiben.

Leider ist es schwierig, die Menge der Kundenfeedback-Daten zu analysieren, die dein Unternehmen erhält, insbesondere im Internet. Überwachte Algorithmen für maschinelles Lernen können dir dabei helfen, die Daten zu überwachen und zu verfolgen und gleichzeitig Feedback basierend auf festgelegten Regeln zu kategorisieren, um die Kundenstimmung zu verfolgen.

Verkaufs- und Kundenserviceprognosen und -empfehlungen

Deine Abwanderungsrate ist die Anzahl der Kunden, die keine Aktionen durchführen und nicht mehr zu Kunden werden.

Es kann sich um engagierte und loyale Kunden handeln, die nicht mehr bei deinem E-Commerce-Unternehmen einkaufen, oder um neue Kunden, die den Bezahlvorgang während eines bestimmten Zeitraums nicht abschließen. Mit überwachtem maschinellem Lernen kannst du Kunden in Gruppen einteilen, die am wahrscheinlichsten abwandern, sie von engagierten und loyalen Kunden trennen, um sie genauer zu analysieren und neue Wege zu finden, um an sie zu vermarkten, damit sie nicht abwandern.

Darüber hinaus kannst du mit überwachtem maschinellem Lernen dein Kundenverhalten und die jüngsten Käufe analysieren, um Empfehlungen zu Produkten zu geben, die sie am wahrscheinlichsten kaufen werden. Natürlich geben viele Unternehmen bereits eine Empfehlung ab.

Beispielsweise könnte dein Lieblings-Streamingdienst dir Sendungen anzeigen, an denen du basierend auf Filmen und Sendungen, die du bereits gesehen hast, am wahrscheinlichsten Spaß hast.

Vorausschauende Analysen

Vorausschauende Analysen können dir helfen, fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen, indem sie alles – von der Wahrscheinlichkeit einer Konversion bis hin zu bestimmten Finanzzahlen – prognostizieren. Du kannst Ergebnisse basierend auf verschiedenen Output-Variablen vorhersehen, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Nutze maschinelles Lernen als Tool, nicht als Krücke

Maschinelles Lernen ist ein Tool, das dir helfen soll, die Effizienz in deinem Unternehmen zu verbessern. Es erfordert jedoch immer noch menschliches Eingreifen.

Wenn du Software für die Automatisierung oder für machinelles Lernen nutzt, musst du sicherstellen, dass du ihr genügend hochwertige Daten zur Verfügung stellst, aus denen sie lernen kann, um die genauesten Ergebnisse zu erzielen.

Mit Mailchimp kannst du maschinelles Lernen durch Automatisierung nutzen. Segmentiere deine Kunden, lerne aus Daten und erstelle noch heute effektivere Marketingkampagnen.