{"id":1478,"date":"2021-09-02T15:39:14","date_gmt":"2021-09-02T15:39:14","guid":{"rendered":"https:\/\/digatus.com\/2021\/09\/02\/machine-learning-algorithmen-wie-funktioniert-eine-kuenstliche-intelligenz-ki\/"},"modified":"2025-11-27T11:43:15","modified_gmt":"2025-11-27T10:43:15","slug":"machine-learning-algorithmen-wie-funktioniert-eine-kuenstliche-intelligenz-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/digatus.com\/de\/machine-learning-algorithmen-wie-funktioniert-eine-kuenstliche-intelligenz-ki\/","title":{"rendered":"Machine Learning Algorithmen \u2013 wie funktioniert eine K\u00fcnstliche Intelligenz (KI)?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"1478\" class=\"elementor elementor-1478\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-3500e616 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"3500e616\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-6637bb71\" data-id=\"6637bb71\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f790271 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7f790271\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p style=\"text-align: justify;\">In meinem ersten Artikel <a href=\"https:\/\/www.digatus.de\/kuenstliche-intelligenz-was-ist-das-eigentlich\/\">K\u00fcnstliche Intelligenz \u2013 was ist das eigentlich?<\/a> bin ich auf die einzelnen Teilgebiete der KI eingegangen und habe erl\u00e4utert, wo die Unterschiede zwischen einem normalen Programm und einer KI sind. In diesem Artikel geht es nun um die Algorithmen, mit denen man von einer schwachen KI zu einer starken KI gelangen kann. Dazu werde ich anhand von zwei einfachen Beispielen und einem kleinen Abstecher in die Welt der neuronalen Netze einen ersten Eindruck vermitteln, wie solche Algorithmen arbeiten.<\/p><h5>Abgrenzung KI, Machine Learning und Deep Learning<\/h5><p style=\"text-align: justify;\">Um von einer schwachen KI zu einer starken KI zu kommen, muss die Maschine lernen zu denken wie ein Mensch. Die Techniken und Prozesse, die dazu verwendet werden, fasst man unter Machine Learning zusammen, welches wiederum ein Teilgebiet der K\u00fcnstlichen Intelligenz ist. Es gibt verschiedene M\u00f6glichkeiten, wie dieser Lernvorgang erfolgen kann:<\/p><ul><li style=\"text-align: justify;\">Supervised Learning: Sowohl die Eingabe als auch die korrekte Ausgabe sind f\u00fcr den Lernenden verf\u00fcgbar<\/li><li style=\"text-align: justify;\">Reinforcement Learning: W\u00e4hrend die richtige Antwort nicht verf\u00fcgbar ist, gibt es ein Feedback in Form von Belohnungen und Bestrafungen<\/li><li style=\"text-align: justify;\">Unsupervised Learning: Es gibt keinen Hinweis darauf, was der richtige Ausgang ist. Es kann mit Hilfe von Methoden des supervised learnings eine Struktur in der Eingabe erlernt werden, indem zuk\u00fcnftige Eingaben auf der Grundlage vergangener Eingaben vorhergesagt werden<\/li><\/ul><p style=\"text-align: justify;\">Ein ebenfalls sehr h\u00e4ufig verwendeter Begriff in diesem Zusammenhang ist das \u201eDeep Learning\u201c, ein Teilgebiet des maschinellen Lernens. Deep Learning ist eine M\u00f6glichkeit zur Umsetzung des maschinellen Lernens, bei dem neuronale Netze zur Implementierung verwendet werden.<\/p><p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-5958 size-large\" src=\"https:\/\/digatus.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/ki-maschine-learning-deep-learning.png-1024x341.webp\" alt=\"KI Machine Learing Deep Learning\" width=\"1024\" height=\"341\" \/><\/p><p>Machine Learning Algorithmen<\/p><p style=\"text-align: justify;\">Machine Learning ist das Erstellen von Vorhersagemodellen durch Finden von Zusammenh\u00e4ngen in verschiedenen Datens\u00e4tzen. Damit ein Machine Learning Algorithmus gut funktioniert, muss dieser mit Hilfe von Trainingsdaten zun\u00e4chst trainiert werden. Diese Trainingsdaten, werden von dem jeweiligen Algorithmus nach Mustern und Zusammenh\u00e4ngen durchsucht. Beispiele des maschinellen Lernens sind Entscheidungsb\u00e4ume oder auch Clustering Verfahren (wie K-Means), welche im Folgenden n\u00e4her beschrieben werden.<\/p><h5>Aufstellen von Hypothesen<\/h5><p style=\"text-align: justify;\">Angenommen, wir haben f\u00fcnf Datenpunkte in einem Diagramm gegeben. Nun sollen wir herausfinden, wie die Funktion aussieht, die diese Punkte verbindet. Beim supervised learning haben wir die Datenpunkte x und die dazugeh\u00f6rigen Funktionswerte f(x) als Input gegeben. Da unser Algorithmus aber lernen soll, gilt es eine Funktion (Hypothese) aufzustellen, die versucht die wahre Funktion so gut es geht nachzubilden. Zur Verdeutlichung sind hier vier verschiedene Hypothesen abgebildet:<\/p><p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-5956 size-large\" src=\"https:\/\/digatus.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/machine-learning-hypothesen.png-1024x295.webp\" alt=\"Machine Learing Hypothesen\" width=\"1024\" height=\"295\" \/><\/p><p style=\"text-align: justify;\">Nun stellt sich die Frage, welche ist denn die richtige Funktion? Da es viele verschiedene M\u00f6glichkeiten gibt, brauchen wir Annahmen, die den Suchraum einschr\u00e4nken, das sogenannte \u201ebias\u201c. Meistens ist es so, dass wir eine Ann\u00e4herung suchen, die so einfach wie m\u00f6glich ist. Dieses wird auch in der folgenden Methode der Entscheidungsb\u00e4ume deutlich.<\/p><h5>Entscheidungsbaum<\/h5><p style=\"text-align: justify;\">Ein Entscheidungsbaum ist eine Methode des supervised learnings. Er beschreibt eine Situation anhand eines Satzes von Eigenschaften. Der Einfachheit halber betrachten wir als Ergebnis eine ja\/nein Entscheidung.<\/p><p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-5953 size-large\" src=\"https:\/\/digatus.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/machine-learning-entscheidungsbaum.png-1024x512.webp\" alt=\"Machine Learning Entscheidungsbaum\" width=\"1024\" height=\"512\" \/><\/p><p style=\"text-align: justify;\">Dieses Baumdiagramm beschreibt die Fragestellung, ob das Restaurant betreten und ggf. auf einen freien Platz gewartet wird. Die erste Entscheidung ist dabei abh\u00e4ngig davon, wie viele Personen im Restaurant sind. Wenn niemand da ist, geht die Person auch nicht hinein, bei einigen Personen im Restaurant ist die Antwort ja und wenn es voll ist, kommt es auf die Wartezeit an. So ziehen sich die Fragen weiter durch. Es kommt noch auf Alternativen im Umkreis an, beispielsweise wie hungrig die Person ist und ob es regnet.<br \/>Durch positive und negative Beispiele kann der Machine Learning Algorithmus einen Entscheidungsbaum erstellen und verfeinern. Wenn eine Reihe von Beispielen gegeben ist, einige mit einer Ja-Entscheidung und einige mit einer Nein-Entscheidung, dann muss ein Entscheidungsbaum gefunden werden, der die richtige Antwort f\u00fcr die gegebenen Beispiele findet. Man trainiert also einen Algorithmus f\u00fcr den Entscheidungsbaum mit diesen Beispielen, so dass der Baum m\u00f6glichst immer die richtige Antwort gibt, also die richtige Hypothese entwickelt hat. Das Problem, das beim Entwickeln des Algorithmus f\u00fcr den Entscheidungsbaum besteht, ist, dass bei n verschiedenen Entscheidungsattributen 2^(2^n )m\u00f6gliche Hypothesen entstehen k\u00f6nnen.<br \/>Zur \u00dcberpr\u00fcfung des Entscheidungsbaums werden dem Algorithmus neue unbekannte Situationen als Input gegeben. Diese Daten werden Testdaten genannt. Der Algorithmus ist validiert, wenn er die richtige Entscheidung trifft.<\/p><h5>K-Means<\/h5><p style=\"text-align: justify;\">K-Means ist ein Clustering Verfahren aus der Kategorie des unsupervised learnings. Der Algorithmus arbeitet nach einer festen Vorgehensweise:<\/p><ol><li style=\"text-align: justify;\">W\u00e4hle K Punkte als Anfangszentren<\/li><li style=\"text-align: justify;\">Berechne die Abst\u00e4nde aller Punkte zu den jeweiligen Zentren<\/li><li style=\"text-align: justify;\">Ordne die Datenpunkte den Zentren mit dem geringsten Abstand zu<\/li><li style=\"text-align: justify;\">Zentriere die Zentren in dem entstandenen Cluster<\/li><li style=\"text-align: justify;\">Wiederhole den Vorgang ab Punkt 2, bis sich die Zentren nicht mehr \u00e4ndern<\/li><\/ol><p style=\"text-align: justify;\">Die folgende Abbildung zeigt einen Durchlauf des Algorithmus mit 8 Iterationsschritten:<\/p><p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-5951 size-large\" src=\"https:\/\/digatus.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/machine-learning-clustering-01.png-1024x327.webp\" alt=\"Machine Learning Clustering\" width=\"1024\" height=\"327\" \/><\/p><p style=\"text-align: justify;\">Dieser Algorithmus kann beispielsweise zur Clusterung von Blumen eingesetzt werden. Die Stiell\u00e4nge und die Bl\u00fctenfarbe werden als Kriterien gew\u00e4hlt und die Blumen als Datenpunkte in ein Koordinatensystem eingetragen. Durch mehrfaches Anwenden des Algorithmus, werden je nach dem, wie viele Zentren am Anfang gew\u00e4hlt wurden, Cluster ausgegeben. Jedes Cluster entspricht in dem Fall einer Blumenart.<\/p><h5>Deep Learning &#8211; Neuronale Netze<\/h5><p style=\"text-align: justify;\">Neuronale Netze werden ben\u00f6tigt, um komplexere Aufgaben zu realisieren. Dabei wird versucht, das Gehirn eines Menschen k\u00fcnstlich nachzubauen.<\/p><p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-5949 size-large\" src=\"https:\/\/digatus.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/deep-learning-neuronale-netze.png-1024x367.webp\" alt=\"Deep Learning Neuronale Netze\" width=\"1024\" height=\"367\" \/><\/p><p>Neuronale Netze &#8211; Aufbau eines Neurons<\/p><p style=\"text-align: justify;\">Ein Neuron \u00fcbertr\u00e4gt ein elektrisches Signal von den Dendriten entlang der Axone zu den Terminalen. Diese Signale werden dann an ein weiteres Neuron weitergegeben. Auf diese Weise k\u00f6nnen wir unsere Umgebung wahrnehmen.<br \/>Neuronen unterdr\u00fccken ihre Signale bis zu einem gewissen Punkt, bevor sie reagieren. Das bedeutet, sie m\u00fcssen zun\u00e4chst einen Schwellenwert \u00fcberschreiten. Mathematisch betrachtet bedeutet das, es ist nicht m\u00f6glich, ein menschliches Gehirn mit linearen Funktionen zu simulieren, wie es bei den Klassifizierungsproblemen m\u00f6glich ist. Es wird eine Funktion ben\u00f6tigt, die ein Eingabesignal \u00fcbernimmt und mit Ber\u00fccksichtigung eines Schwellenwerts ein Ausgabesignal produziert. Diese Art der Funktion wird Aktivierungsfunktion genannt. Sehr gut geeignet daf\u00fcr ist die Sigmoidfunktion y=1\/(1+e^(-x) ).<\/p><p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-5947 size-large\" src=\"https:\/\/digatus.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/deep-learning-aktivierungsfunktion.png-1024x341.webp\" alt=\"Deep Learning Aktivierungsfunktion\" width=\"1024\" height=\"341\" \/><\/p><p>Deep Learning &#8211; Aktivierungsfunktion<\/p><p style=\"text-align: justify;\">In der Abbildung oben ist zu erkennen, wie ein Neuron mathematisch umgesetzt werden kann. Es bekommt mehrere Eingabewerte, welche aufsummiert werden. Die resultierende Summe geht als Input in die Sigmoidfunktion, die die Ausgabe steuert. Da auch das menschliche Gehirn nicht aus einem einzigen Neuron besteht, werden viele dieser k\u00fcnstlichen Neuronen verbunden und es ergibt sich das k\u00fcnstliche neuronale Netz:<\/p><p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-5945 size-large\" src=\"https:\/\/digatus.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/deep-learning-neuronales-netz.png-1024x512.webp\" alt=\"Deep Learning neuronales Netz\" width=\"1024\" height=\"512\" \/><\/p><p style=\"text-align: justify;\">Nun haben wir ein Konstrukt, welches schwierige Probleme l\u00f6sen kann. Doch wie lernt ein solches Netz nun? Es ist naheliegend, die St\u00e4rke der Verbindungen der einzelnen Neuronen zu variieren. Dies wird mit Hilfe von Gewichten an den einzelnen Verbindungen getan.<\/p><p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-5943 size-large\" src=\"https:\/\/digatus.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/deep-learning-neuronales-netz-gewichtet.png-1024x512.webp\" alt=\"Deep Learning Neuronales Netz gewichtet\" width=\"1024\" height=\"512\" \/><\/p><p style=\"text-align: justify;\">In diesem Beispiel ist jeder Knoten mit jedem in der n\u00e4chsten Schicht verbunden. Dies ist nicht immer notwendig. Durch den Lernprozess werden diejenigen Verbindungen, die nicht ben\u00f6tigt werden, auf 0 gesetzt und sind somit nicht l\u00e4nger relevant f\u00fcr das neuronale Netz.<br \/>Es gibt verschiedene Arten von neuronalen Netzen, wie beispielsweise das convolutional neural network, welches unter anderem im Bereich der Bilderkennung eingesetzt wird. Jede einzelne Schicht ist hier daf\u00fcr zust\u00e4ndig einzelne Bestandteile eines Bildes zu identifizieren. So kann die erste Schicht zum Beispiel gerade Striche in einem Bild herausfiltern, die zweite Kurven und so weiter. All diese Teile werden zusammengesetzt und am Ende wird ein Bild erkannt. Einsatzgebiete sind beispielsweise die automatische Nummernschilderkennung oder die Dekodierung von handschriftlichen Postleitzahlen auf Briefen.<\/p><h5>Summary \u2013 wie funktioniert K\u00fcnstliche Intelligenz?<\/h5><p style=\"text-align: justify;\">Machine Learning ist die Basis f\u00fcr die k\u00fcnstliche Intelligenz. Sie besteht aus statistischen Vorhersagemodellen, mit denen die Maschine im Stande ist, selbstst\u00e4ndig Zusammenh\u00e4nge zu lernen, ohne diese direkt definiert zu bekommen. Dabei geht es von einfachen Algorithmen wie Clustering Verfahren, bis zu komplexen mathematischen Konstrukten wie den neuronalen Netzen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Systeme, die ungew\u00f6hnliche Muster oder Ereignisse erkennen und vorbeugende Ma\u00dfnahmen erm\u00f6glichen \u2013 Anwendungen, die visuellen Input aus Kameras, Bildern oder Videos interpretieren \u2013 Programme, die geschriebene oder gesprochene Sprache interpretieren \u2013 all das ist m\u00f6glich in der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI). Die Grundlage daf\u00fcr bietet das maschinelle Lernen, indem es Vorhersagemodelle basierend auf Daten und Statistiken erstellt.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":1480,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[95],"tags":[104],"class_list":["post-1478","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artikel","tag-kuenstliche-intelligenz"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Machine Learning Algorithmen \u2013 wie funktioniert eine KI?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Wie funktioniert K\u00fcnstliche Intelligenz? 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