Was ist maschinelles Lernen? – Was macht und es wie funktioniert es?

Angenommen, wir möchten ein System für die automatische Erkennung von Hunden in Bildern erstellen. Das Ziel besteht darin, dem Computer beizubringen, eigenständig Hunde in Bildern zu identifizieren, ohne dass dies explizit programmiert werden muss. Hier ist, wie der Prozess der Bilderkennung durch Maschinelles Lernen ablaufen könnte:

Datensammlung:
Zunächst werden umfangreiche Datensätze von Bildern gesammelt, die sowohl Hunde als auch andere Objekte oder Tiere enthalten. Diese Bilder dienen als Trainingsdaten für den Algorithmus.

Datenverarbeitung und -vorbereitung:
Die gesammelten Bilder werden in geeigneter Weise vorverarbeitet. Dies kann das Ändern der Bildgröße, die Normalisierung von Farbwerten oder andere Transformationen umfassen, um sicherzustellen, dass der Algorithmus effektiv trainiert werden kann.

Modellbildung:
Ein neuronales Netzwerk, das eine gängige Architektur für Bilderkennungsaufgaben wie Convolutional Neural Networks (CNNs) verwenden kann, wird erstellt. Das Netzwerk wird mit den vorbereiteten Bildern trainiert, wobei es lernt, verschiedene Merkmale von Hunden zu erkennen, wie etwa Ohrenform, Fellmuster oder Schwanzlänge.

Validierung und Anpassung:
Das trainierte Modell wird auf einem Satz von Bildern getestet, die es zuvor nicht gesehen hat. Die Leistung des Modells wird anhand seiner Fähigkeit bewertet, korrekt zwischen Bildern mit und ohne Hunde zu unterscheiden. Bei Bedarf werden Anpassungen am Modell vorgenommen, um die Genauigkeit zu verbessern.

Anwendung:
Das trainierte Modell kann nun auf neue, nicht vorhergesehene Bilder angewendet werden. Es analysiert die Merkmale in den Bildern und gibt eine Vorhersage darüber ab, ob ein Hund vorhanden ist oder nicht.