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Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 1 | 48
Projekte. Beratung. Spezialisten.
Daten – Information – Wissen
IKS-Thementag
14.05.2019
Autor: Martin Gossen
Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 2 | 48
Agenda
„Wissen“
Technische Ansätze
Anwendungsfälle
Datenquellen
Know-how
Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 3 | 48
Agenda
„Wissen“
Technische Ansätze
Anwendungsfälle
Datenquellen
Know-how
Grenzen
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 4 | 48
Was ist Wissen?
Aktion
Wissen
Information
Daten
Zeichen
Anwenden
In Beziehung setzen
Verstehen im
Kontext
Erkennen
Überweisung stoppen.
Hr. K. kontaktieren.
H, K, R, 0, 0, 0, 5, €
Ungewöhnlich hoher Betrag für
Hr. K. (bisher nie mehr als 1.000 €).
Hr. K. hat 5.000 €
überwiesen.
HR K 5000 €
Training Lernen
(„Weisheit“)
nach Aamodt und Nygård, 1995
Fraud
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 5 | 48
Was ist Wissen?
Wissen
Erkenntnisse, Muster und Schlüsse, die aus der
Verknüpfung von Informationen gewonnen
werden und sinnvolles Handeln ermöglichen
(…um ein bestimmtes Ziel zu erreichen)
…wird i.d.R. durch Training erlernt
Arbeitsdefinition
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 6 | 48
Agenda
„Wissen“
Technische Ansätze
Anwendungsfälle
Datenquellen
Know-how
Grenzen
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 7 | 48
Begriffe
Deep Learning
Neuronales Netz
Maschinelles Lernen
(ML)
Künstliche Intelligenz
(KI, AI)
Expertensysteme  Regeln
BI, Data Mining  Statistik
(Beziehungen finden)
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 8 | 48
Begriffe
Deep Learning
Neuronales Netz
Maschinelles Lernen
(ML)
Künstliche Intelligenz
(KI, AI)
Expertensysteme  Regeln
BI, Data Mining  Statistik
(Beziehungen finden)
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 9 | 48
Künstliche Intelligenz
Kognitive Intelligenz (Aufnahme und Erlernen von Wissen, Kombinieren,
Schlussfolgern)
Sensomotorische Intelligenz (Wahrnehmung und physische Interaktion)
Emotionale Intelligenz („Mitgefühl“)
Soziale Intelligenz („Teamgeist“)
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 10 | 48
Begriffe
Deep Learning
Neuronales Netz
Maschinelles Lernen
(ML)
Künstliche Intelligenz
(KI, AI)
Expertensysteme  Regeln
BI, Data Mining  Statistik
(Beziehungen finden)
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 11 | 48
Deepmind-KI faltet Proteine
Die KI "Alphafold" der Google-Tochter Deepmind
gewinnt mit einigem Abstand den CASP-Wettbewerb
zum Vorhersagen der 3D-Struktur komplexer Proteine.
Deep Mind:
Alpha Go zerlegt Go-Community
Deep Mind hat die neue Version seiner Go-KI heimlich
in eine der besten Go-Communitys eingeschleust. Dort
hat die künstliche Intelligenz ohne Niederlage die
besten Spieler der Welt besiegt.
Maschinelles Lernen
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 12 | 48
Maschinelles Lernen
Maschinen, die lernen (durch Training Wissen aneignen)
Anwendung wissenschaftlich fundierter Methoden, Prozesse, Algorithmen
und Systeme
Vorgehen
1. Das Problem verstehen
2. Daten besorgen und normalisieren
3. Algorithmus auswählen
4. Modell trainieren
5. Bewerten
6. Anwenden
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 13 | 48
Maschinelles Lernen
Algorithmen
K-Means
K-Nearest-Neighbors
Regression (linear, polynomial)
Regression (logistisch) (Klassifikation!)
Decision Tree, Random Forest
Naive Bayes (anteilige Wahrscheinlichkeiten)
Hidden-Markov-Model
Hauptkomponentenanalyse
Support Vector Machine
Learning Vector Quantization
Kombinierte Modelle
Neuronale Netze
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 14 | 48
Maschinelles Lernen
Einteilung der Algorithmen
1) Art des Ergebnisses
a) Regression: Wie viel(e)?
b) Klassifikation: Ist dies A oder B (oder C)?
c) Clustering und Anomalie-Erkennung: Wie gehört das zusammen?
d) Strategieentscheidung: Was ist zu tun?
e) Sonderfälle: z.B. wie kann das vereinfacht werden?
2) Trainingsmethode
a) unbeaufsichtigt: anhand vorgegebener Regeln
b) beaufsichtigt: aus Beispielen
c) bestärkend: über Belohnungen
Fraud
Fraud
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 15 | 48
Maschinelles Lernen
Beispiel 1 : Regression (linear)
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 16 | 48
Maschinelles Lernen
Beispiel 2: K-Nearest-Neighbors
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 17 | 48
Maschinelles Lernen
Beispiel 3: Decision Tree
Fraud
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 18 | 48
Maschinelles Lernen
Beispiel 4: Neuronales Netz (beaufsichtigt)
Betrag [€] Bish. Max.-betrag [€] Zeitpunkt Empfängerland Betrug?
45,30 800,00 Di, 12.03.2019 17:04 Deutschland Nein
270,00 800,00 Di, 12.03.2019 17:07 Deutschland Nein
14,55 800,00 Do, 14.03.2019 12:01 Frankreich Nein
2.500,00 800,00 So, 17.03.2019 3:04 Kolumbien Ja
183,22 800,00 Mo, 18.03.2019 9:56 Deutschland Nein
Fraud
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 19 | 48
Begriffe
Deep Learning
Neuronales Netz
Maschinelles Lernen
(ML)
Künstliche Intelligenz
(KI, AI)
Expertensysteme  Regeln
BI, Data Mining  Statistik
(Beziehungen finden)
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 20 | 48
Neuron
w1
w2
wn
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 21 | 48
Neuronales Netz
Eingabeschicht
Versteckte Schicht
Ausgabeschicht
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 22 | 48
Neuronales Netz
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 23 | 48
Begriffe
Deep Learning
Neuronales Netz
Maschinelles Lernen
(ML)
Künstliche Intelligenz
(KI, AI)
Expertensysteme  Regeln
BI, Data Mining  Statistik
(Beziehungen finden)
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 24 | 48
Deep Learning
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 25 | 48
Eigenheiten der Algorithmen
Algorithmus Genauig-
keit
Geschw. des
Trainings
Daten-
menge
Speicher-
verbrauch
Transpa-
renz
Regression   
Decision Tree   
Random Forest   
Neuronales Netz    
Oft müssen mehrere Algorithmen ausprobiert
werden, um den optimalen Algorithmus zu finden.
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 26 | 48
Agenda
„Wissen“
Technische Ansätze
Anwendungsfälle
Datenquellen
Know-how
Grenzen
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 27 | 48
Einsatz in Unternehmen
16.02.2017
Ein Fünftel der deutschen Unternehmen
nutzt maschinelles Lernen bereits
produktiv
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 28 | 48
Anwendungsfälle nach Abteilung
Unternehmensführung / Marketing / Vertrieb
 Prognose Unternehmenskennzahlen (z. B. Absatz)
 Operative Effizienz (Echtzeit-Verkaufszahlen)
 Prognose Konsumentenverhalten (Kaufverhalten, Reklamationen)
 Empfehlungsdienste
 Preisoptimierung / personalisierte Preise
Support
 Prognose Supportaufkommen
 Fallkategorisierung
 Stimmungsanalyse
 Chatbots
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 29 | 48
Anwendungsfälle nach Abteilung
Produktion / Logistik
 Ausfall- / Wartungsprognose
 Erkennung struktureller Defekte
 Optimierung von Transport, Lagerung, Inventur
IT
 Archivierung (Active Archive)
 Malware-Erkennung
 Spam-Erkennung
 Erkennung von Cyberangriffen
 Datenkompression, -vereinfachung
 Finden von Programmierfehlern
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 30 | 48
Anwendungsfälle nach Branche
Banken / Finanzinstitute
 Betrugsfälle
 Einschätzung der Kreditwürdigkeit
 Börsenentwicklung
Versicherungen
 Prognose eintretender Versicherungsfälle
 Individuelle Risikovoraussage (z.B. Fahrstilbewertung)
 Betrugsfälle
Fraud
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 31 | 48
Anwendungsfälle nach Branche
Verkehr / Umwelt
 Regelsysteme
 Frühwarnsysteme
 Wettervorhersage
 Bilden von Verhaltensstrategien (Roboter)
Gesundheit
 Med. Diagnosen (z.B. Tumorerkennung)
 Personalisierte Medizin / Medikamente
 Ausbreitung von Epidemien
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 32 | 48
Anwendungsfälle allgemein
Identifikationssysteme
 Objekterkennung
 Gesichtserkennung
 Spracherkennung
 Handschrifterkennung
Textverständnis
Kreative Arbeiten
thispersondoesnotexist.com
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 33 | 48
Agenda
„Wissen“
Technische Ansätze
Anwendungsfälle
Datenquellen
Know-how
Grenzen
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 34 | 48
Daten selbst beschaffen
Datenbanken / DWH  Direktzugriff und Reporting-Tools
Dateisysteme
Geschäftsanwendungen  API
 ERP
 CRM
Archivsysteme  API
 elektronische Dokumente (pdf, doc, ppt)
 gescannte Dokumente
 E-Mail-Korrespondenz
 Bilder, Videos
Fraud
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 35 | 48
Daten selbst beschaffen
Nutzungsprotokolle
 Geräte
 Programme / Apps
 Kredit- / Debitkarten
 Kunden- / Bonuskarten
Aktivitätsprotokolle (Logs)
 Software-Anwendungen
 Netzwerk
 Datenbanken
Soziale Medien  API
Webseiten  Web-Scraping
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 36 | 48
Daten selbst beschaffen
Sensoren (Kamera, Mikrofon, Temperatur, Beschleunigung, Luftdruck,
Vibration, Stromstärke, Spannung, …)
 Mobilgeräte
 Wearables
 Messgeräte
 Überwachungssysteme
 Smart Home
 Fahrzeuge
 Produktionsketten
 GPS / Lokalisierungsdienste
Internet of Things
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 37 | 48
Daten von Drittanbietern
Betreiber sozialer Medien
Statistische Ämter des Bundes und der Länder, OECD
Meinungsforschungsinstitute
Börsen
Mozilla  Sprachdatensammlung „Common Voice“
Öffentliche Trainingsdaten
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 38 | 48
Daten von Drittanbietern
„Data as a Service“ (DaaS)
Oracle DaaS
(Auswahl)
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 39 | 48
Agenda
„Wissen“
Technische Ansätze
Anwendungsfälle
Datenquellen
Know-how
Grenzen
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 40 | 48
Know-how & Werkzeuge
Generelles Know-how
 Informatik, Statistik
 Machine Learning: Prinzipien, Algorithmen
 Unstrukturierte Daten: Video, Audio, Texte, …
Programmiersprachen
 R
 Python
 SQL
 (Java, C/C++, C#)
Big-Data-Infrastruktur
Cloud
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 41 | 48
Know-how & Werkzeuge
Entwickler-Werkzeuge
 GNU R
 Caffe
 Deeplearning4j
 Auto-Keras
 TensorFlow
 PyTorch
 Microsoft Cognitive
Toolkit
 ML.NET
 Chainer
 Theano
 MATLAB
 …
Datenvisualisierung
 Ggplot
 d3.js
 Matplottlib
 Tableau
 …
en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_deep_learning_software
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 42 | 48
Agenda
„Wissen“
Technische Ansätze
Anwendungsfälle
Datenquellen
Know-how
Grenzen
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 43 | 48
Grenzen des maschinellen Lernens
Abhängig von Zugang und Qualität von Daten
 Unvollständige Daten (fehlende Werte, falsches Datenformat)
 Ungenaue Daten (reelle Zahlen)
 Falsche Daten (z.B. Messfehler)
 Nicht-repräsentative Daten
 Unausgewogene Daten
Durchführung nicht immer trivial
 Trainingsdaten müssen manuell vorbereitet werden (z.B. Bereinigung)
 Verschiedene Algorithmen möglich
 Qualität muss bewertet werden
 Dedizierte Tools
Fraud
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 44 | 48
Grenzen des maschinellen Lernens
Liefert nicht immer gute Ergebnisse
 Interpolation gut, Extrapolation eher nicht
 Alle relevanten Aspekte müssen in den Trainingsdaten vorliegen
 Overfitting, underfitting
Entscheidungsprozesse in tiefen neuronalen Netzen nicht überschaubar
 Unklar, ob globales Optimum gefunden wurde
 Möglichkeiten und Limitierungen nicht ersichtlich
 Entscheidungskriterien können nicht offengelegt werden  rechtliche Probleme?
Potentiell ressourcenintensiv
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 45 | 48
Grenzen des maschinellen Lernens
Face-Swap
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 46 | 48
Grenzen des maschinellen Lernens
Subtile Manipulation
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 47 | 48
Grenzen des maschinellen Lernens
Lösungsansätze
Klein anfangen („ausreichend viele Daten“)
Wenn nötig, skalierbare Ressourcen einsetzen
Möglichst vollständige, repräsentative Daten nutzen
Know-how im Bereich Data Science aufbauen
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Vielen Dank!
Fragen?
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 49 | 48
Weiterführende Literatur
Fuchs-Kittowski K: Wissens-Ko-Produktion – Organisationsinformatik
http://www.wissenschaftsforschung.de/JB00_9-88.pdf
Aamodt A, Nygård M (1995): Different roles and mutual dependencies of
data, information, and knowledge – An AI perspective on their integration
Data and Knowledge Engineering, Elsevier, Bd. 16, Nr. 3, S. 191ff.
Schulz HJ, Nocke T: Maschinelle Datenanalyse im Informationszeitalter –
Können oder müssen wir ihr vertrauen?
https://www.pik-potsdam.de/members/nocke/.personal/Dispositiv05.pdf
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 50 | 48
Referenzen
A Tour of The Top 10 Algorithms for Machine Learning Newbies
https://towardsdatascience.com/a-tour-of-the-top-10-algorithms-for-machine-learning-newbies-
dde4edffae11?gi=895089bb957e
The 10 Algorithms Machine Learning Engineers Need to Know
https://www.kdnuggets.com/2016/08/10-algorithms-machine-learning-engineers.html
Essentials of Machine Learning Algorithms
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/common-machine-learning-algorithms/
Winfwiki: Überblick Ansätze des Deep Learning
http://winfwiki.wi-fom.de/index.php/%C3%9Cberblick_Ans%C3%A4tze_des_Deep_Learning
Netzgespinste
http://www.heise.de/ct/ausgabe/2016-6-Die-Mathematik-neuronaler-Netze-einfache-Mechanismen-komplexe-Konstruktion-
3120565.html
Machine learning
https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
Trainingsdaten
https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_datasets_for_machine_learning_research
Detecting Financial Fraud Using Machine Learning
https://towardsdatascience.com/detecting-financial-fraud-using-machine-learning-three-ways-of-winning-the-war-against-
imbalanced-a03f8815cce9
Mozilla will mit Machine-Learning Coding-Fehler finden
https://www.golem.de/news/entwicklung-mozilla-will-mit-machine-learning-coding-fehler-finden-1902-139372.html
Artificial Intelligence in Logistics, DHL
https://www.logistics.dhl/content/dam/dhl/global/core/documents/pdf/glo-ai-in-logistics-white-paper.pdf
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
WWW.IKS-GMBH.COM
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 52 | 48
Exkurs Maschinelles Lernen und Data Mining
Machine Learning und Data Mining verwenden oft die gleichen Methoden und
überschneiden sich signifikant
Machine Learning
Vorhersage/Prognose, basierend auf bekannten Eigenschaften, die aus den
Trainingsdaten gelernt wurden
Fähigkeit, bekanntes Wissen zu reproduzieren
setzt auch Data Mining-Methoden als "unbeaufsichtigtes Lernen" oder als
Vorverarbeitungsschritt zur Verbesserung der Lerngenauigkeit ein
Data Mining
Explorative Suche = Entdeckung von (bisher) unbekannten Wissens in den
Daten
verwendet auch Lernmethoden des Machine Learning
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 53 | 48
Exkurs Maschinelles Lernen und Data Mining
Typische Aufgabenstellungen des Data-Mining
Identifizierung von ungewöhnlichen Daten (Ausreißer, Fehler, Änderungen)
Clusteranalyse: Gruppierung von Objekten aufgrund von Ähnlichkeiten
Klassifikation: bisher nicht Klassen zugeordnete Elemente werden
bestehenden Klassen zugeordnet
Assoziationsanalyse: Identifizierung von Zusammenhängen und
Abhängigkeiten in den Daten in Form von Regeln wie „Aus A und B folgt
normalerweise C“.
Regressionsanalyse: Identifizierung von Beziehungen zwischen (mehreren)
abhängigen und unabhängigen Variablen
Zusammenfassung: Reduktion des Datensatzes in eine kompaktere
Beschreibung ohne wesentlichen Informationsverlust
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 54 | 48
Beispiel: Betrugserkennung
Datananalyse
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 55 | 48
Beispiel: Betrugserkennung
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 56 | 48
Beispiel: Betrugserkennung
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 57 | 48
Beispiel: Betrugserkennung
Anwendung: Random Forest
(geeignet für große Mengen-
unterschiede der beiden Klassen)
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 58 | 48
Soziale Implikationen
4 Todesfälle durch selbstfahrende PKW
Risikobewertung für kriminelles Verhalten  voreingenommen gegenüber
Schwarzen
Google: Bilderkennung von Schwarzen als Gorillas
Microsoft: Chatbot, der von Twitter gelernt hatte, nahm schnell rassistische
und sexistische Sprache auf
Befürchtung: Ablehnung von Bewerbern
Befürchtung: Med. Diagnose steht hinter Profit zurück
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 59 | 48
Maschinelles Lernen
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 60 | 48
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 61 | 48
Deep Learning
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 62 | 48
"Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen

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Daten / Information / Wissen - Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning

  • 1. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 1 | 48 Projekte. Beratung. Spezialisten. Daten – Information – Wissen IKS-Thementag 14.05.2019 Autor: Martin Gossen Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning
  • 2. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 2 | 48 Agenda „Wissen“ Technische Ansätze Anwendungsfälle Datenquellen Know-how Grenzen
  • 3. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 3 | 48 Agenda „Wissen“ Technische Ansätze Anwendungsfälle Datenquellen Know-how Grenzen "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 4. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 4 | 48 Was ist Wissen? Aktion Wissen Information Daten Zeichen Anwenden In Beziehung setzen Verstehen im Kontext Erkennen Überweisung stoppen. Hr. K. kontaktieren. H, K, R, 0, 0, 0, 5, € Ungewöhnlich hoher Betrag für Hr. K. (bisher nie mehr als 1.000 €). Hr. K. hat 5.000 € überwiesen. HR K 5000 € Training Lernen („Weisheit“) nach Aamodt und Nygård, 1995 Fraud "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 5. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 5 | 48 Was ist Wissen? Wissen Erkenntnisse, Muster und Schlüsse, die aus der Verknüpfung von Informationen gewonnen werden und sinnvolles Handeln ermöglichen (…um ein bestimmtes Ziel zu erreichen) …wird i.d.R. durch Training erlernt Arbeitsdefinition "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 6. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 6 | 48 Agenda „Wissen“ Technische Ansätze Anwendungsfälle Datenquellen Know-how Grenzen "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 7. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 7 | 48 Begriffe Deep Learning Neuronales Netz Maschinelles Lernen (ML) Künstliche Intelligenz (KI, AI) Expertensysteme  Regeln BI, Data Mining  Statistik (Beziehungen finden) "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 8. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 8 | 48 Begriffe Deep Learning Neuronales Netz Maschinelles Lernen (ML) Künstliche Intelligenz (KI, AI) Expertensysteme  Regeln BI, Data Mining  Statistik (Beziehungen finden) "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 9. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 9 | 48 Künstliche Intelligenz Kognitive Intelligenz (Aufnahme und Erlernen von Wissen, Kombinieren, Schlussfolgern) Sensomotorische Intelligenz (Wahrnehmung und physische Interaktion) Emotionale Intelligenz („Mitgefühl“) Soziale Intelligenz („Teamgeist“) "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 10. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 10 | 48 Begriffe Deep Learning Neuronales Netz Maschinelles Lernen (ML) Künstliche Intelligenz (KI, AI) Expertensysteme  Regeln BI, Data Mining  Statistik (Beziehungen finden) "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 11. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 11 | 48 Deepmind-KI faltet Proteine Die KI "Alphafold" der Google-Tochter Deepmind gewinnt mit einigem Abstand den CASP-Wettbewerb zum Vorhersagen der 3D-Struktur komplexer Proteine. Deep Mind: Alpha Go zerlegt Go-Community Deep Mind hat die neue Version seiner Go-KI heimlich in eine der besten Go-Communitys eingeschleust. Dort hat die künstliche Intelligenz ohne Niederlage die besten Spieler der Welt besiegt. Maschinelles Lernen "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 12. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 12 | 48 Maschinelles Lernen Maschinen, die lernen (durch Training Wissen aneignen) Anwendung wissenschaftlich fundierter Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme Vorgehen 1. Das Problem verstehen 2. Daten besorgen und normalisieren 3. Algorithmus auswählen 4. Modell trainieren 5. Bewerten 6. Anwenden "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 13. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 13 | 48 Maschinelles Lernen Algorithmen K-Means K-Nearest-Neighbors Regression (linear, polynomial) Regression (logistisch) (Klassifikation!) Decision Tree, Random Forest Naive Bayes (anteilige Wahrscheinlichkeiten) Hidden-Markov-Model Hauptkomponentenanalyse Support Vector Machine Learning Vector Quantization Kombinierte Modelle Neuronale Netze "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 14. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 14 | 48 Maschinelles Lernen Einteilung der Algorithmen 1) Art des Ergebnisses a) Regression: Wie viel(e)? b) Klassifikation: Ist dies A oder B (oder C)? c) Clustering und Anomalie-Erkennung: Wie gehört das zusammen? d) Strategieentscheidung: Was ist zu tun? e) Sonderfälle: z.B. wie kann das vereinfacht werden? 2) Trainingsmethode a) unbeaufsichtigt: anhand vorgegebener Regeln b) beaufsichtigt: aus Beispielen c) bestärkend: über Belohnungen Fraud Fraud "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 15. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 15 | 48 Maschinelles Lernen Beispiel 1 : Regression (linear) "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 16. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 16 | 48 Maschinelles Lernen Beispiel 2: K-Nearest-Neighbors "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 17. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 17 | 48 Maschinelles Lernen Beispiel 3: Decision Tree Fraud "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 18. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 18 | 48 Maschinelles Lernen Beispiel 4: Neuronales Netz (beaufsichtigt) Betrag [€] Bish. Max.-betrag [€] Zeitpunkt Empfängerland Betrug? 45,30 800,00 Di, 12.03.2019 17:04 Deutschland Nein 270,00 800,00 Di, 12.03.2019 17:07 Deutschland Nein 14,55 800,00 Do, 14.03.2019 12:01 Frankreich Nein 2.500,00 800,00 So, 17.03.2019 3:04 Kolumbien Ja 183,22 800,00 Mo, 18.03.2019 9:56 Deutschland Nein Fraud "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 19. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 19 | 48 Begriffe Deep Learning Neuronales Netz Maschinelles Lernen (ML) Künstliche Intelligenz (KI, AI) Expertensysteme  Regeln BI, Data Mining  Statistik (Beziehungen finden) "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 20. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 20 | 48 Neuron w1 w2 wn "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 21. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 21 | 48 Neuronales Netz Eingabeschicht Versteckte Schicht Ausgabeschicht "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 22. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 22 | 48 Neuronales Netz "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 23. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 23 | 48 Begriffe Deep Learning Neuronales Netz Maschinelles Lernen (ML) Künstliche Intelligenz (KI, AI) Expertensysteme  Regeln BI, Data Mining  Statistik (Beziehungen finden) "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 24. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 24 | 48 Deep Learning "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 25. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 25 | 48 Eigenheiten der Algorithmen Algorithmus Genauig- keit Geschw. des Trainings Daten- menge Speicher- verbrauch Transpa- renz Regression    Decision Tree    Random Forest    Neuronales Netz     Oft müssen mehrere Algorithmen ausprobiert werden, um den optimalen Algorithmus zu finden. "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 26. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 26 | 48 Agenda „Wissen“ Technische Ansätze Anwendungsfälle Datenquellen Know-how Grenzen "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 27. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 27 | 48 Einsatz in Unternehmen 16.02.2017 Ein Fünftel der deutschen Unternehmen nutzt maschinelles Lernen bereits produktiv "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 28. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 28 | 48 Anwendungsfälle nach Abteilung Unternehmensführung / Marketing / Vertrieb  Prognose Unternehmenskennzahlen (z. B. Absatz)  Operative Effizienz (Echtzeit-Verkaufszahlen)  Prognose Konsumentenverhalten (Kaufverhalten, Reklamationen)  Empfehlungsdienste  Preisoptimierung / personalisierte Preise Support  Prognose Supportaufkommen  Fallkategorisierung  Stimmungsanalyse  Chatbots "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 29. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 29 | 48 Anwendungsfälle nach Abteilung Produktion / Logistik  Ausfall- / Wartungsprognose  Erkennung struktureller Defekte  Optimierung von Transport, Lagerung, Inventur IT  Archivierung (Active Archive)  Malware-Erkennung  Spam-Erkennung  Erkennung von Cyberangriffen  Datenkompression, -vereinfachung  Finden von Programmierfehlern "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 30. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 30 | 48 Anwendungsfälle nach Branche Banken / Finanzinstitute  Betrugsfälle  Einschätzung der Kreditwürdigkeit  Börsenentwicklung Versicherungen  Prognose eintretender Versicherungsfälle  Individuelle Risikovoraussage (z.B. Fahrstilbewertung)  Betrugsfälle Fraud "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 31. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 31 | 48 Anwendungsfälle nach Branche Verkehr / Umwelt  Regelsysteme  Frühwarnsysteme  Wettervorhersage  Bilden von Verhaltensstrategien (Roboter) Gesundheit  Med. Diagnosen (z.B. Tumorerkennung)  Personalisierte Medizin / Medikamente  Ausbreitung von Epidemien "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 32. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 32 | 48 Anwendungsfälle allgemein Identifikationssysteme  Objekterkennung  Gesichtserkennung  Spracherkennung  Handschrifterkennung Textverständnis Kreative Arbeiten thispersondoesnotexist.com "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 33. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 33 | 48 Agenda „Wissen“ Technische Ansätze Anwendungsfälle Datenquellen Know-how Grenzen "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 34. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 34 | 48 Daten selbst beschaffen Datenbanken / DWH  Direktzugriff und Reporting-Tools Dateisysteme Geschäftsanwendungen  API  ERP  CRM Archivsysteme  API  elektronische Dokumente (pdf, doc, ppt)  gescannte Dokumente  E-Mail-Korrespondenz  Bilder, Videos Fraud "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 35. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 35 | 48 Daten selbst beschaffen Nutzungsprotokolle  Geräte  Programme / Apps  Kredit- / Debitkarten  Kunden- / Bonuskarten Aktivitätsprotokolle (Logs)  Software-Anwendungen  Netzwerk  Datenbanken Soziale Medien  API Webseiten  Web-Scraping "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 36. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 36 | 48 Daten selbst beschaffen Sensoren (Kamera, Mikrofon, Temperatur, Beschleunigung, Luftdruck, Vibration, Stromstärke, Spannung, …)  Mobilgeräte  Wearables  Messgeräte  Überwachungssysteme  Smart Home  Fahrzeuge  Produktionsketten  GPS / Lokalisierungsdienste Internet of Things "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 37. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 37 | 48 Daten von Drittanbietern Betreiber sozialer Medien Statistische Ämter des Bundes und der Länder, OECD Meinungsforschungsinstitute Börsen Mozilla  Sprachdatensammlung „Common Voice“ Öffentliche Trainingsdaten "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 38. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 38 | 48 Daten von Drittanbietern „Data as a Service“ (DaaS) Oracle DaaS (Auswahl) "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 39. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 39 | 48 Agenda „Wissen“ Technische Ansätze Anwendungsfälle Datenquellen Know-how Grenzen "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 40. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 40 | 48 Know-how & Werkzeuge Generelles Know-how  Informatik, Statistik  Machine Learning: Prinzipien, Algorithmen  Unstrukturierte Daten: Video, Audio, Texte, … Programmiersprachen  R  Python  SQL  (Java, C/C++, C#) Big-Data-Infrastruktur Cloud "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 41. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 41 | 48 Know-how & Werkzeuge Entwickler-Werkzeuge  GNU R  Caffe  Deeplearning4j  Auto-Keras  TensorFlow  PyTorch  Microsoft Cognitive Toolkit  ML.NET  Chainer  Theano  MATLAB  … Datenvisualisierung  Ggplot  d3.js  Matplottlib  Tableau  … en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_deep_learning_software "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 42. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 42 | 48 Agenda „Wissen“ Technische Ansätze Anwendungsfälle Datenquellen Know-how Grenzen "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 43. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 43 | 48 Grenzen des maschinellen Lernens Abhängig von Zugang und Qualität von Daten  Unvollständige Daten (fehlende Werte, falsches Datenformat)  Ungenaue Daten (reelle Zahlen)  Falsche Daten (z.B. Messfehler)  Nicht-repräsentative Daten  Unausgewogene Daten Durchführung nicht immer trivial  Trainingsdaten müssen manuell vorbereitet werden (z.B. Bereinigung)  Verschiedene Algorithmen möglich  Qualität muss bewertet werden  Dedizierte Tools Fraud "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 44. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 44 | 48 Grenzen des maschinellen Lernens Liefert nicht immer gute Ergebnisse  Interpolation gut, Extrapolation eher nicht  Alle relevanten Aspekte müssen in den Trainingsdaten vorliegen  Overfitting, underfitting Entscheidungsprozesse in tiefen neuronalen Netzen nicht überschaubar  Unklar, ob globales Optimum gefunden wurde  Möglichkeiten und Limitierungen nicht ersichtlich  Entscheidungskriterien können nicht offengelegt werden  rechtliche Probleme? Potentiell ressourcenintensiv "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 45. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 45 | 48 Grenzen des maschinellen Lernens Face-Swap "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 46. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 46 | 48 Grenzen des maschinellen Lernens Subtile Manipulation "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 47. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 47 | 48 Grenzen des maschinellen Lernens Lösungsansätze Klein anfangen („ausreichend viele Daten“) Wenn nötig, skalierbare Ressourcen einsetzen Möglichst vollständige, repräsentative Daten nutzen Know-how im Bereich Data Science aufbauen "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 49. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 49 | 48 Weiterführende Literatur Fuchs-Kittowski K: Wissens-Ko-Produktion – Organisationsinformatik http://www.wissenschaftsforschung.de/JB00_9-88.pdf Aamodt A, Nygård M (1995): Different roles and mutual dependencies of data, information, and knowledge – An AI perspective on their integration Data and Knowledge Engineering, Elsevier, Bd. 16, Nr. 3, S. 191ff. Schulz HJ, Nocke T: Maschinelle Datenanalyse im Informationszeitalter – Können oder müssen wir ihr vertrauen? https://www.pik-potsdam.de/members/nocke/.personal/Dispositiv05.pdf "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 50. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 50 | 48 Referenzen A Tour of The Top 10 Algorithms for Machine Learning Newbies https://towardsdatascience.com/a-tour-of-the-top-10-algorithms-for-machine-learning-newbies- dde4edffae11?gi=895089bb957e The 10 Algorithms Machine Learning Engineers Need to Know https://www.kdnuggets.com/2016/08/10-algorithms-machine-learning-engineers.html Essentials of Machine Learning Algorithms https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/common-machine-learning-algorithms/ Winfwiki: Überblick Ansätze des Deep Learning http://winfwiki.wi-fom.de/index.php/%C3%9Cberblick_Ans%C3%A4tze_des_Deep_Learning Netzgespinste http://www.heise.de/ct/ausgabe/2016-6-Die-Mathematik-neuronaler-Netze-einfache-Mechanismen-komplexe-Konstruktion- 3120565.html Machine learning https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning Trainingsdaten https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_datasets_for_machine_learning_research Detecting Financial Fraud Using Machine Learning https://towardsdatascience.com/detecting-financial-fraud-using-machine-learning-three-ways-of-winning-the-war-against- imbalanced-a03f8815cce9 Mozilla will mit Machine-Learning Coding-Fehler finden https://www.golem.de/news/entwicklung-mozilla-will-mit-machine-learning-coding-fehler-finden-1902-139372.html Artificial Intelligence in Logistics, DHL https://www.logistics.dhl/content/dam/dhl/global/core/documents/pdf/glo-ai-in-logistics-white-paper.pdf "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 52. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 52 | 48 Exkurs Maschinelles Lernen und Data Mining Machine Learning und Data Mining verwenden oft die gleichen Methoden und überschneiden sich signifikant Machine Learning Vorhersage/Prognose, basierend auf bekannten Eigenschaften, die aus den Trainingsdaten gelernt wurden Fähigkeit, bekanntes Wissen zu reproduzieren setzt auch Data Mining-Methoden als "unbeaufsichtigtes Lernen" oder als Vorverarbeitungsschritt zur Verbesserung der Lerngenauigkeit ein Data Mining Explorative Suche = Entdeckung von (bisher) unbekannten Wissens in den Daten verwendet auch Lernmethoden des Machine Learning "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 53. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 53 | 48 Exkurs Maschinelles Lernen und Data Mining Typische Aufgabenstellungen des Data-Mining Identifizierung von ungewöhnlichen Daten (Ausreißer, Fehler, Änderungen) Clusteranalyse: Gruppierung von Objekten aufgrund von Ähnlichkeiten Klassifikation: bisher nicht Klassen zugeordnete Elemente werden bestehenden Klassen zugeordnet Assoziationsanalyse: Identifizierung von Zusammenhängen und Abhängigkeiten in den Daten in Form von Regeln wie „Aus A und B folgt normalerweise C“. Regressionsanalyse: Identifizierung von Beziehungen zwischen (mehreren) abhängigen und unabhängigen Variablen Zusammenfassung: Reduktion des Datensatzes in eine kompaktere Beschreibung ohne wesentlichen Informationsverlust "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 54. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 54 | 48 Beispiel: Betrugserkennung Datananalyse "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 55. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 55 | 48 Beispiel: Betrugserkennung "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 56. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 56 | 48 Beispiel: Betrugserkennung "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 57. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 57 | 48 Beispiel: Betrugserkennung Anwendung: Random Forest (geeignet für große Mengen- unterschiede der beiden Klassen) "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 58. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 58 | 48 Soziale Implikationen 4 Todesfälle durch selbstfahrende PKW Risikobewertung für kriminelles Verhalten  voreingenommen gegenüber Schwarzen Google: Bilderkennung von Schwarzen als Gorillas Microsoft: Chatbot, der von Twitter gelernt hatte, nahm schnell rassistische und sexistische Sprache auf Befürchtung: Ablehnung von Bewerbern Befürchtung: Med. Diagnose steht hinter Profit zurück "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 59. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 59 | 48 Maschinelles Lernen "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 60. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 60 | 48 "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 61. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 61 | 48 Deep Learning "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen
  • 62. Daten / Information / Wissen – Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning 62 | 48 "Wissen" | Technische Ansätze | Anwendungsfälle | Datenquellen | Know-how | Grenzen