Wie Maschinen aus Daten lernen
Beim maschinellen Lernen schreibt niemand alle Regeln auf. Das Programm findet Muster in vielen Beispielen.
Das lernst du heute
- Ich erkläre den Unterschied zwischen Regeln programmieren und aus Daten lernen.
- Ich nenne die Schritte Daten, Training, Test und Einsatz.
- Ich berechne, wie viele Beispiele zum Training und zum Test dienen.
Das brauchst du schon: Vielleicht hilft dir zuerst eine dieser Lektionen: Wie eine Maschine aus Beispielen lernt, Was KI kann und was nicht
Normalerweise schreibt ein Mensch ein Programm mit festen Regeln. Ein Programm, das Katzen auf Fotos erkennt, kann man so kaum schreiben. Es gibt viel zu viele Formen, Farben und Haltungen. Niemand kann alle Regeln aufschreiben.
Beim maschinellen Lernen geht man anders vor. Man gibt dem Programm sehr viele Beispiele, die Daten. Das Programm sucht darin selbst nach Mustern. Das Ergebnis heißt Modell. Mit dem Modell kann es neue, unbekannte Fälle beurteilen.
Der Ablauf hat vier Schritte. Erstens: Daten sammeln. Zweitens: Training, das Modell lernt an den Trainingsdaten. Drittens: Test mit Beispielen, die das Modell noch nie gesehen hat. Viertens: Einsatz im Alltag. Wichtig: Testdaten dürfen nicht zum Training gehören. Sonst lernt das Modell die Antworten nur auswendig.
Künstliche Intelligenz (KI) ist der Oberbegriff für Systeme, die Aufgaben lösen. Für solche Aufgaben muss ein Mensch sonst nachdenken. Maschinelles Lernen ist ein Weg dorthin.
| Schritt | Was passiert? |
|---|---|
| 1. Daten sammeln | viele Beispiele zusammentragen |
| 2. Training | das Modell sucht Muster |
| 3. Test | neue Beispiele prüfen |
| 4. Einsatz | das Modell beurteilt neue Fälle |
Daten aufteilen und Ergebnis berechnen
- Wir haben 500 Fotos. 400 Fotos nehmen wir fürs Training.
- Für den Test bleiben 500 − 400 = 100 Fotos.
- Das Modell erkennt 92 der 100 Testfotos richtig.
- 92 von 100 sind 92 %.
Ich verstehe das noch nicht
Such dir aus, was dir hilft.
Noch einfacher erklärt
Normal: Ein Mensch schreibt die Regeln.
Maschinelles Lernen: Das Programm findet Muster in Beispielen.
Danach prüft man es mit neuen Beispielen.
Ein Beispiel
Ein Kind lernt Hunde kennen, indem es viele Hunde sieht. Niemand erklärt ihm eine Liste von Regeln. Ein Modell lernt ähnlich, nur mit Zahlen und sehr vielen Beispielen.
Schritt für Schritt
Wir teilen die Daten auf
- Wir zählen alle Beispiele.
- Wir wählen den Teil für das Training.
- Der Rest ist der Test.
- Wir prüfen: Training und Test zusammen ergeben alle Beispiele.
Mit einem Bild erklärt
| Alle Beispiele | Training | Test |
|---|---|---|
| 500 | 400 | 100 |
| 600 | 480 | 120 |
Zur Grundlage zurück
- Wie eine Maschine aus Beispielen lernt – Du weißt schon, wie eine Maschine aus Beispielen lernt.
- Was KI kann und was nicht – Du kennst Chancen und Grenzen von KI.
Jetzt zusammen
Wir lösen die Aufgabe gemeinsam. Nutze die Hilfen, wenn du sie brauchst.
Zeig mir den ersten Schritt
Was entsteht, nachdem das Programm die Muster gefunden hat?
Lösung ansehen
Lösung: Modell
Jetzt du
Jetzt probierst du es allein.
Von 600 Beispielen sind 80 % für das Training. Wie viele sind das?
Zeig mir den ersten Schritt
80 % sind 80 von 100. Teile 600 durch 100 und nimm das Ergebnis mal 80.
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Lösung: 480
600 : 100 = 6 und 6 · 80 = 480.
Tipp: Prüfe ein Modell immer mit Daten, die es im Training nicht kannte. Nur dann zeigt der Test, wie gut es wirklich ist.
Merksatz: Maschinelles Lernen: Das Programm findet Muster in Beispieldaten und bildet daraus ein Modell. Training und Test nutzen verschiedene Daten.
Typischer Fehler: Viele denken, ein lernendes Programm verstehe die Welt wie ein Mensch. Es erkennt aber nur Muster in den Daten, mit denen es trainiert wurde.
Mini-Quiz
5 kurze Fragen, ohne Noten. Bei jeder Frage kannst du dir die Lösung ansehen.
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Lösung: So sieht man, wie das Modell bei unbekannten Fällen arbeitet.
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Lösung: Stimmt nicht
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Lösung: Test
Frage 4 Ein Modell erkennt 45 von 50 Testbeispielen richtig. Wie viel Prozent sind das?
Zeig mir den ersten Schritt
Rechne beide Zahlen mal 2. Dann hast du Werte von 100.
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Lösung: 90
45 von 50 ist 90 von 100, also 90 %.
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Lösung: Stimmt nicht
Geschafft
Maschinelles Lernen ersetzt feste Regeln durch Beispiele. Das Modell entsteht im Training und wird mit neuen Daten getestet.
Kannst du das schon?
Hake ab, was du schon kannst. Was noch fehlt, schaust du dir einfach noch einmal an.
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