Was ist Machine Learning? (Einsatzmöglichkeiten und Vorteile)

Bevor es Machine Learning gab, waren Computer darauf beschränkt, explizite Anweisungen zu befolgen, und konnten mit der Zeit nicht von selbst besser in ihren Aufgaben werden. Heute lassen sie sich trainieren, Daten zu scannen, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen, autonom zu arbeiten und ihre Vorgehensweise dabei kontinuierlich zu verbessern – all das hilft Mitarbeitenden, produktiver zu sein und die Kundschaft besser zu betreuen.

Die Fortschritte im Bereich Machine Learning, einem zentralen Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), haben enorme Chancen für Unternehmen eröffnet. Aufgaben wie Datenanalyse, Predictive Analytics, Lead Scoring und personalisierte Empfehlungen sind dank KI-Agenten, die mit Menschen zusammenarbeiten, heute deutlich einfacher und effizienter.

Sehen wir uns an, was Machine Learning ist und wie es funktioniert. Außerdem beleuchten wir den Zusammenhang mit KI-Ansätzen wie Deep Learning, gehen auf Vor- und Nachteile ein und zeigen, wie Ihr Unternehmen davon profitieren kann.

Unsere Themen:

• Was ist maschinelles Lernen?
• Wie funktioniert maschinelles Lernen?
• Maschinelles Lernen vs. Deep Learning vs. neuronale Netze: Was ist der Unterschied?
• Methoden des maschinellen Lernens
• Gängige Algorithmen des maschinellen Lernens
• Vor- und Nachteile von Algorithmen des maschinellen Lernens
• Wie KI-Agenten maschinelles Lernen nutzen
• Maschinelles Lernen praktisch kennenlernen – mit kostenlosen Kursen
• Nutzen Sie das Potenzial des maschinellen Lernens für Ihr Unternehmen

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der KI, der Maschinen ermöglicht, kontinuierlich aus neuen Ergebnissen und Informationen zu lernen und so mit der Zeit intelligenter und leistungsfähiger zu werden. Möglich wird dies durch die Entwicklung von Modellen und den Einsatz von Algorithmen, die es Computern erlauben, Muster in Daten zu erkennen, Prognosen zu erstellen, diese kontinuierlich zu verfeinern und Aufgaben eigenständig zu erledigen.

Maschinelles Lernen soll nachbilden, wie Menschen unterrichtet und trainiert werden. Der Prozess beginnt damit, Informationen bereitzustellen, diese zu interpretieren, die Interpretation zu überprüfen, sie zu verfeinern und das gewonnene Wissen schließlich anzuwenden.

Je nach Anwendungsfall kann maschinelles Lernen unterschiedliche Elemente umfassen. Diese Schritte bilden jedoch den Kern des Prozesses:

1. Datenerfassung: Daten sind das Fundament des maschinellen Lernens. Das Modell muss vergangene Muster erkennen können, um Vorhersagen zu treffen. Dabei werden hochwertige Daten aus relevanten Quellen gesammelt, was nahezu jede Art von Inhalten umfassen kann: strukturierte Daten (z. B. solche, die bereits in einem Customer-Relationship-Management-System (CRM) gespeichert sind) oder unstrukturierte Daten (z. B. aus E-Mails, Kunden-Chats, Interessentenprofilen, Finanztabellen usw.).
2. Datenaufbereitung: Die für das Training gesammelten Daten müssen in eine nutzbare Form gebracht werden. Die Informationen werden vereinheitlicht und strukturiert, damit die KI einfach darauf zugreifen und sie interpretieren kann.
3. Auswahl von Algorithmus und Modell: Beim maschinellen Lernen wird ein Algorithmus auf Daten angewendet, um ein Modell zu entwickeln, das bestimmte Aufgaben bewältigen kann (verschiedene Arten von ML-Algorithmen und -Modellen werden weiter unten erläutert). Welcher Algorithmus und welches Modell zum Einsatz kommen, hängt von dem geschäftlichen Problem ab, das Sie lösen möchten.
4. Training: In dieser Phase des maschinellen Lernens nutzt die KI den Algorithmus, um die bereitgestellten Informationen nach Mustern zu durchsuchen. Sie sucht nach Eingaben, die mit bestimmten Ergebnissen verknüpft sind (sogenannte „Zielwerte“), zum Beispiel welche Aktionen ein Interessent nach dem Erhalt einer E-Mail unternimmt. Sobald Muster erkannt wurden, erstellt die KI ein Modell, das Vorhersagen treffen kann.
5. Evaluierung: Ihr Team bewertet die Ausgabe, um zu beurteilen, wie präzise oder wahrscheinlich die Vorhersagen des Modells sind. Häufig geschieht dies mithilfe von Daten, bei denen die Zielwerte zwar bekannt sind, dem Modell jedoch nicht (sogenannte „Hold-out-Daten“), und anschließend wird die Leistung anhand verschiedener Metriken gemessen.
6. Optimierung des Modells: Sobald Sie die Schwachstellen des Modells kennen, können Sie die Daten, den Algorithmus oder andere Vorgaben für das maschinelle Lernen anpassen, um die Genauigkeit zu verbessern.
7. Vorhersagen: Training, Evaluierung und Optimierung sind iterative Schritte, die Sie so lange wiederholen, bis Sie mit der Qualität der Ergebnisse zufrieden sind. Danach ist das Modell bereit, echte Vorhersagen zu treffen, also zuverlässige Prognosen auf Basis unbekannter Daten.
8. Bereitstellung: Integrieren Sie die KI für maschinelles Lernen in eine Umgebung, in der sie Daten verarbeiten und neue Vorhersagen treffen kann. Die Bereitstellung ist dabei nicht der Abschluss des Prozesses, denn das Modell kann und sollte in der Regel weiter verfeinert werden.

Beim Vergleich von Deep Learning und maschinellem Lernen ist es wichtig zu verstehen, dass beide unter den übergeordneten Begriff der künstlichen Intelligenz fallen. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens und orientiert sich daran, wie das menschliche Gehirn funktioniert.

Auch zwischen maschinellem Lernen und neuronalen Netzen gibt es keinen grundsätzlichen Unterschied, da beide eng miteinander verbunden sind. Deep Learning basiert auf künstlichen neuronalen Netzen (KNNs), also Schichten miteinander vernetzter Knoten (sogenannter Neuronen), die zusammenarbeiten, um hierarchische Datendarstellungen zu extrahieren, die in das maschinelle Lernen einfließen.

Deep Learning unterscheidet sich vom klassischen maschinellen Lernen darin, dass es selbstständig mit unstrukturierten Daten arbeiten kann und weniger menschliches Eingreifen erfordert. Modelle des maschinellen Lernens lassen sich jedoch häufig mit kleineren Datensätzen trainieren und mit geringerem Rechenaufwand skalieren als Deep-Learning-Modelle.

Genau wie Menschen lernen auch Computer auf verschiedene Weise. Beim maschinellen Lernen stehen mehrere Methoden zur Auswahl, darunter:

Das Modell lernt auf Basis eines umfangreichen Satzes überwachter Daten, die spezifisch, beschriftet, aufbereitet und/oder strukturiert sind. Durch die Beschriftung der Trainingsdaten erlernt es die Zusammenhänge zwischen den eingehenden Daten und den zugehörigen Ausgaben. Es trifft Vorhersagen auf Grundlage der Trainingsdaten, die anschließend mit Testdaten verglichen werden können.

Dieses Modell wird nicht mit einer großen Menge vorgegebener Daten trainiert, sondern erkennt mithilfe von Algorithmen Muster in unstrukturierten oder Rohdaten – ganz ohne menschliches Eingreifen. Die Algorithmen helfen dabei, Muster oder Datengruppen zu identifizieren.

Dimensionsreduktion ist ein Bestandteil des nicht überwachten Lernens. Bei dieser Methode wird die Anzahl der Merkmale in einem Datensatz als seine Dimensionen bezeichnet. Das Modell reduziert diese Anzahl selbstständig. Ziel ist es, die Anzahl der Variablen zu verringern, um die Genauigkeit zu verbessern und den Ressourcenaufwand für den Betrieb des Modells zu senken.

Bei diesem hybriden Ansatz des maschinellen Lernens wird das Modell mit einer Kombination aus überwachten und nicht überwachten Daten trainiert. Dazu nutzt es einen kleineren, beschrifteten Datensatz als Orientierung und greift gleichzeitig auf einen größeren, unbeschrifteten Datensatz zurück – und wendet die Erkenntnisse aus beiden an.

Das Modell erhält keine Trainingsdaten, sondern lernt Genauigkeit und Erfolg über einen Prozess aus Belohnungen und Bestrafungen – also über Reinforcement.

Wie bei den Modellmethoden gibt es auch eine ganze Reihe von Algorithmen des maschinellen Lernens, aus denen Sie für Ihre KI wählen können. Zu den am häufigsten verwendeten gehören:

Eine Formel berechnet die Beziehung zwischen Variablen und Unbekannten, um zu einem Wert zu gelangen. Ein Beispiel aus dem Vertrieb wäre die Vorhersage eines Lead-Scores auf Basis historischer Daten.

Der Algorithmus nutzt Wahrscheinlichkeiten, um vorherzusagen, ob etwas zu einer bestimmten Klasse gehört oder nicht. So kann er beispielsweise auf Commerce-Websites eingesetzt werden, um vorherzusagen, ob ein Besucher wahrscheinlich einen Kauf beabsichtigt oder nicht.

Die KI sucht in Daten nach Mustern, um Gruppen zu bilden. Ein Beispiel aus dem Bereich Marketing: die Analyse von Zielgruppendaten, um vorherzusagen, welche Segmente mit größerer Wahrscheinlichkeit auf eine bestimmte Art von Botschaft reagieren.

Vorhersagen und Datenklassifizierungen der KI entstehen durch eine Abfolge von Entscheidungen. Dieser Ablauf lässt sich linear nachvollziehen, sodass Ihr Unternehmen die Logik hinter den Entscheidungen erkennen kann. Das ist nützlich bei der Auswertung von Service-Interaktionen: Sie sehen, wie ein KI-Agent auf eine Kundenanfrage reagiert hat und wann er den Vorgang an eine Person im Serviceteam übergeben hat – und wann nicht.

Dabei werden die Ergebnisse mehrerer Entscheidungsbäume zusammengeführt. Jeder Baum erhält eine zufällige Teilmenge der Gesamtdaten, und die Vorhersage basiert auf den aggregierten Ergebnissen.

Sie werden für Deep Learning eingesetzt und ahmen nach, wie das menschliche Gehirn Verbindungen herstellt. Besonders nützlich sind sie bei Aufgaben, die die Analyse komplexer Datensätze erfordern, zum Beispiel bei der Spracherkennung. Sie bilden das Herzstück der großen Sprachmodelle (LLMs), die den Tools für generative KI zugrunde liegen.

Wie alle Technologien hat auch KI ihre Vor- und Nachteile. Diese gelten sowohl für maschinelles Lernen im Allgemeinen als auch für spezifische Algorithmen und Modelle.

Zu den wichtigsten Vorteilen des maschinellen Lernens zählen:

• Leistungsstarke Datenanalyse durch Erkennung von Mustern und Trends
• Prognosen auf Basis der gesammelten Unternehmensdaten
• Personalisierte Erlebnisse für Mitarbeitende und Kundschaft gleichermaßen
• Kontinuierliche Verbesserung durch laufende Anpassung des Trainings

Zu den Herausforderungen des maschinellen Lernens gehört der Bedarf an:

• Umfangreichen Trainingsdatensätzen, damit ML-Modelle präzise arbeiten
• Rechenressourcen, die den Lernprozess antreiben
• Qualifizierten Fachkräften, zum Beispiel Data Scientists und ML-Engineers
• Der Notwendigkeit, Verzerrungen oder Halluzinationen, die auftreten können, zu erkennen und zu korrigieren

Diese Herausforderungen lassen sich mit einer Plattform meistern, die Ihre Daten mit maschinellem Lernen vernetzt und die Bereitstellung KI-gestützter Lösungen wie autonomer Agenten vereinfacht. Ein integriertes System sorgt für nahtlosen Datenzugriff und reduziert den Bedarf an zusätzlichen Ressourcen und externer Unterstützung.

Maschinelles Lernen hilft Ihrem Unternehmen, das volle Potenzial seiner Daten auszuschöpfen, und treibt eine KI-Strategie an, von der alle Unternehmensbereiche profitieren und die engere Beziehungen zur Kundschaft schafft.

Ein zentrales Beispiel sind KI-Agenten, eine Untergruppe von virtuellen Agenten, die autonom handeln können. KI-Agenten nutzen maschinelles Lernen, Natural Language Processing und dialogorientierte KI, um auf Ihre Daten zuzugreifen, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und Antworten zu liefern. Es handelt sich dabei keineswegs nur um Chatbots. Tatsächlich gibt es wesentliche Unterschiede zwischen KI-Agenten und Chatbots, unter anderem bei den autonomen Fähigkeiten und den vielfältigen Einsatzmöglichkeiten.

Kombinieren Sie KI-Agenten mit Ihrem CRM, entsteht eine Flotte leistungsstarker Assistenten, die auf die Bedürfnisse jedes Bereichs zugeschnitten und durch Ihre Daten gestützt sind. So kann beispielsweise Service-KI Fragen auf Basis Ihrer Wissensdatenbank beantworten, Vertriebs-KI Quartalsziele prognostizieren, Commerce-KI als persönliche Einkaufsberatung fungieren und Marketing-KI Kampagnenbriefings erstellen.

Maschinelles Lernen klingt vielleicht komplex, ist aber oft unkompliziert, sobald Sie die Grundlagen kennen und es selbst ausprobieren. Trailhead , die kostenlose Online-Lernplattform von Salesforce, bietet verschiedene Kurse für den praktischen Einstieg, darunter folgende:

• Explore Machine Learning Predictions : Erfahren Sie mehr darüber, was maschinelles Lernen leisten kann und wie Sie ML-Prognosen einsetzen
• Künstliche Intelligenz – Grundlagen : Lernen Sie die Grundlagen der künstlichen Intelligenz kennen und erfahren Sie, wie Sie loslegen können
• Discover AI Techniques and Applications : Entdecken Sie die verschiedenen KI-Technologien und Ansätze des maschinellen Lernens

Kombinieren Sie Ihre Daten mit künstlicher Intelligenz, die dank maschinellen Lernens zur kontinuierlichen Weiterentwicklung fähig ist, um strategische Entscheidungen zu verbessern und mehr Innovation und Effizienz zu erzielen.

Agentforce, die agentische Ebene der Salesforce-Plattform, ermöglicht es Ihnen, maschinelles Lernen einfach und kosteneffizient zu nutzen, indem Sie leistungsstarke KI-Agenten in Ihrem Unternehmen einsetzen. Erfahren Sie, wie Sie mit Agentforce loslegen.