Was ist Machine Learning? Beispiele, Ansätze und Use-Cases

Person löst auf einem Tablet ein Captcha mit Hydranten und steht dabei vor einem echten Hydranten. — Hydranten erkennen? Machine Learning kann viel mehr. | Quelle: dotSource

»Klicke auf alle Bilder mit einem Hydranten«: Das bekannte Captcha ist ein Beispiel, wie euch Machine Learning im (Online-)Alltag begegnen kann. Durch das Anklicken der richtigen Bilder wird sichergestellt, dass ihr ein Mensch seid. Gleichzeitig entsteht dabei etwas anderes: Trainingsdaten. Habt ihr die Bilder korrekt markiert, nutzt der Anbieter eure Antworten, um seine Modelle zu trainieren. Denn bestimmte Machine-Learning-Algorithmen »lernen«, wie sie Objekte auf Bildern unterscheiden – seien es Hydranten, Schulbusse oder Zebrastreifen. Ein typischer Anwendungsfall für maschinelles Lernen: aus markierten Daten Muster erlernen, um später Objekte oder Regeln automatisch zu erkennen.

Auch im Business-Kontext findet Machine Learning längst in verschiedenen Branchen und Abteilungen Anwendung. In diesem Artikel erfahrt ihr, wie ihr Machine Learning von künstlicher Intelligenz unterscheidet, welche Arten von Machine Learning es gibt und wie ihr euer Unternehmen damit erfolgreich aufstellt.

Inhalt

Was ist Machine Learning im Unterschied zu KI?

Künstliche Intelligenz umfasst als Sammelbegriff Technologien, die kognitive Fähigkeiten des Menschen auf Maschinen übertragen. Etwa logisches Problemlösen, Sprachverständnis oder rationale Entscheidungsfindung.

Machine Learning (kurz ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer anhand sehr großer Mengen an Daten bestimmte Muster »lernen«. Auf dieser Basis treffen sie Vorhersagen oder Entscheidungen – ohne, dass jede Regel dafür explizit programmiert wurde. Ziel ist also, dass die Maschinen mithilfe von Algorithmen eigenständig aus einer Datenbasis lernen und sich mit der Zeit stetig selbst verbessern.

Take-away: Jede ML-Anwendung ist KI, aber nicht jede KI nutzt Machine Learning.

Ansätze von Machine Learning

Wie so oft gibt es auch beim Thema Machine Learning viele unterschiedliche Ansätze und Herangehensweisen. Teilweise ist dabei von Machine-Learning-Algorithmen, teilweise von Machine-Learning-Methoden die Rede.

Supervised Learning

Die erste Methode nennt sich Supervised Learning (überwachtes Lernen). Von allen Machine-Learning-Methoden ist Supervised Learning wohl die einfachste. Denn dem verwendeten Algorithmus sind bereits Ergebnisse für einen bestimmten Zusammenhang bekannt: Anhand von Trainingsdaten ist der gewünschte Output vorgegeben, das Modell wird mit Daten der »richtigen« Antwort trainiert.

Durch diese Vorkenntnisse ist es dem System möglich, neue Daten, die eine gewisse Ähnlichkeit aufweisen, entsprechend einzuordnen oder die Resultate bei vergleichbaren Fällen vorherzusagen. Zum Beispiel, um die oben erwähnten Hydranten-Bilder zu erkennen. Auch Spam-Filter arbeiten oft so, um E-Mails in die richtige Kategorie (oder eben: den Spam-Ordner) einzusortieren.

Unsupervised Learning

Das Gegenstück zu Supervised Learning bildet das Unsupervised Learning (unüberwachtes Lernen). Diese Methode bedarf mehr Interpretationsarbeit des lernenden Systems: Das ML-System erkennt eigenständig Strukturen und klassifiziert darauf basierend neue Daten. Die »Richtigkeit« der Ergebnisse ist also hier nicht im Voraus vorgegeben.

Der Unsupervised-Ansatz kann äußerst hilfreich sein, da Maschinen oft mehr und schneller Muster in einem Datensatz erkennen können als Menschen. Wie beim überwachten Lernen kann auch Unsupervised Learning im Laufe der Zeit dazulernen und sich verbessern. Häufige Anwendungen für Unternehmen sind das Clustering von Kundensegmenten oder das Erkennen von Anomalien in der Fertigung.

Darüber hinaus gibt es auch noch eine Mischung dieser beiden Herangehensweisen, die als Semi-Supervised Learning (teilüberwachtes Lernen) bekannt ist. Dabei ist nur ein Teil der Daten gelabelt. Der Algorithmus nutzt die gelabelten Beispiele plus viele ungelabelte Daten, um die Datenstruktur zu verstehen und bessere Vorhersagen zu treffen.

Reinforced Learning

Der komplexeste der drei Ansätze wird als Reinforcement Learning (bestärkendes Lernen) bezeichnet. Reinforcement-Learning-Agenten interagieren ständig mit ihrer Umgebung, in Form von »Trial-and-Error«-Experimenten. Sie erhalten positive Bestärkung für gute Aktionen und negative für schlechte. So lernen sie, welche Aktionen langfristig am meisten Belohnung bringen, verfeinern ihre Aktionen und verbessern sich im Laufe der Zeit. So trainierte Modelle können beispielsweise Cyberangriffe erkennen und automatisch passende Gegenmaßnahmen einleiten, um immer effektivere Reaktionen zu trainieren.

Grafik, die darstellt, dass Machine Learning ein Bereich von Künstlicher Intelligenz ist und dass es bei Machine Learning 3 Ansätze gibt: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning. — Unterscheidung Machine-Learning-Ansätze | Quelle: Handelskraft

Transfer Learning als sinnvolle Alternative für Unternehmen

Transfer Learning ist eine Methode innerhalb des maschinellen Lernens. Ihr nutzt dabei ein bereits vortrainiertes Modell und verwendet es für eine neue, verwandte Aufgabe. Dafür passt ihr es mit vergleichsweise wenig zusätzlichem Daten- und Rechenaufwand an.

Weil das Modell allgemeine Muster bereits gelernt hat, reicht oft eine kleine Menge eigener Daten zur Feinjustierung. Ein Beispiel: Als Onlinehändler nutzt ihr ein vortrainiertes Modell für Bildklassifikation. Statt alles neu zu trainieren, verfeinert ihr das Modell mit einigen Tausend eigenen Produktbildern. Das Ergebnis für euch: schnellere Produkt-Tags, bessere Suche und weniger manueller Pflegeaufwand.

Take-away: Transfer Learning reduziert Aufwand und Risiko bei ersten Machine-Learning-Anwendungsfällen und nutzt vorhandene, vortrainierte Modelle.

Machine-Learning-Anwendungsfälle im Unternehmen

Eure vorhandenen Daten verraten euch viel darüber, wie sich eure Kunden verhalten, wo Prozesse stocken und wo sich Kosten sparen lassen. Mit Machine Learning macht ihr diese Signale sichtbar. Das Potenzial von Machine-Learning-Anwendungen in Unternehmen ist also riesig – das Thema wird in den nächsten Jahren nur noch weiter wachsen. Prognosen zufolge wird der weltweite Markt für Machine Learning in Zukunft eine jährliche Wachstumsrate von über 31 % aufweisen – was zu einem prognostizierten Marktvolumen von satten 445 Milliarden Euro in 2031 führen würde.

Diese Zahlen zeigen schon: Machine Learning ist inzwischen eine echte Wirtschaftskraft. Im nächsten Abschnitt seht ihr konkrete Use‑Cases, die eurem Unternehmen direkte Vorteile bringen, typische Probleme löst und neue Kunden‑ und Produktchancen eröffnet.

Use Case 1: Machine Learning für Kundensegmentierung

Bei der Kundensegmentierung mit Machine Learning nutzt ihr historische Verhaltensdaten, Demografie und Interaktionen, damit ML-Modelle Kunden nach gemeinsamen Merkmalen gruppieren. Meist kommt dabei Unsupervised Learning zum Einsatz: Der Algorithmus erkennt anhand dieser Attribute Muster und bildet eigenständig Cluster – und ordnet anschließend neue Kunden den passenden Segmenten zu. Das schafft die Grundlage für gezielte Angebote und personalisierte Kommunikation.

Der nächste Schritt wäre dann eine leistungsstarke Recommendation Engine, mit der ihr automatisch Produktempfehlungen nach Segment an eure Kunden ausspielt.

Use Case 2: Machine Learning im Kundenservice

Machine Learning automatisiert schon heute vielfach Routineaufgaben im Service:

Chatbots beantworten uns FAQs und leiten uns zur passenden Info-Seite.
Klassifikationsmodelle erkennen mithilfe von Machine Learning die Anliegen eurer Kunden und leiten sie an das richtige Service-Team.
Incoming Call‑Classification ordnet Anliegen von Anrufern zu und löst bei Bedarf automatisch Support-Tickets aus.

Modelle sagen außerdem Servicebedarfe voraus, zum Beispiel saisonale Spitzen. So plant ihr eure Kundenservice-Kapazitäten vorausschauend. Durch ML-Analyse von Serviceanfragen erkennt ihr wiederkehrende Probleme bei einzelnen Produkten und bekommt wertvollen Input für die Weiterentwicklung. Solche typischen Anwendungsfälle von Machine Learningmachen Serviceprozesse effizienter und kundenfreundlicher.

Machine-Learning-Anwendungsfälle: Schnelle Erfolge vs. langfristige Hebel

Quick Wins (Umsetzung in 8–12 Wochen, moderate Datenanforderungen)	Größere Hebel (Umsetzung in 3–9 Monaten, mehr Daten, mehr Integrationen)
-Lead‑Scoring im CRM-System – Ticket‑Klassifikation und Antwortvorschläge – Zahlungseingangsprognose und Mahnpriorisierung	– Predictive Maintenance im Maschinenpark – Qualitätsprüfung mittels Computer Vision/ Bilderkennung – Nachfrage-/Bestandsoptimierung über mehrere Lagerstufen – Touren- und Einsatzoptimierung im Field-Service

Machine-Learning-Beispiele nach Branchen

Anwendungen mit Machine Learning schaffen in vielen Branchen bereits messbare Mehrwerte — von Produktion über Handel bis zu Dienstleistungen. Besonders häufig wird Machine Learning in Unternehmen dabei für Prognosen und Vorhersagen genutzt oder zur Automatisierung von Workflows. Im produzierenden Bereich spielt maschinelles Lernen außerdem eine immer wichtigere Rolle für Bilderkennung bei der Qualitätsprüfung.

So hilft Machine Learning in ganz unterschiedlichen Wirtschaftszweigen dabei, Ausfallzeiten von Produktionsanlagen zu reduzieren, Betriebskosten spürbar zu senken und die wirtschaftliche Planungssicherheit zu verbessern:

Industrie‑ und Anlagenbau:

Predictive Maintenance (Erkennung von Verschleiß oder drohenden Ausfällen anhand von Sensordaten, sodass ihr Wartungen bereits plant, bevor eure Maschinen stillstehen)
Ersatzteil‑Forecasts (Bedarf vorhersagen, damit Teile verfügbar sind, wenn sie gebraucht werden).

Handel & Retail:

Dynamische Preisgestaltung (eure Preise passen sich je nach Lagerbestand, Nachfrage oder Wettbewerb an)
Personalisierte Produktempfehlungen (eure Kunden sehen relevante Produkte basierend auf ihrem Such- und Kaufverhalten)

Logistik:

Routenoptimierung (Lieferwege so planen, dass Zeit und Kosten sinken)
Kapazitätsplanung (Fahrzeuge und Personal nach erwarteter Nachfrage einplanen)

Chemie- & Prozessindustrie:

Anomalie‑Erkennung (frühzeitiges Aufspüren von Abweichungen, die Ausfälle oder fehlerhafte Chargen ankündigen)
Energieeffizienz (Energieverbrauch in Prozessen reduzieren)

Energiesektor:

Verbrauchsprognosen (Auslastungen vorhersagen, um Erzeugung und Einspeisung zu steuern)
Vorausschauende Wartung (Erzeugungsanlagen betreuen, bevor Störungen oder Ausfälle auftreten)

Finance & Versicherungen:

Betrugserkennung (Unregelmäßigkeiten oder auffälliges Verhalten aufspüren)
Automatisierte Schadensprüfung (Anfragen vorfiltern, um Bearbeitungszeiten zu verkürzen)

Machine Learning im Unternehmen nutzen: Data Science macht’s möglich

Was also braucht ihr, um Machine Learning im Unternehmen erfolgreich zu nutzen? Saubere Daten, klar. Starke Rechenleistung, auch klar. Aber was nicht fehlen darf: Expertise. Data Science ist die Disziplin, die alle nötigen Themen zusammenbringt: Technologien, Datenverständnis und Business-Know-how.

Im Unternehmensalltag bedeutet das konkret: Daten aus eurem CRM-, ERP-, Order-Management-System und weiteren Quellen klug zusammenführen. Data-Science-Teams wählen die dafür passenden Tools und Machine-Learning-Algorithmen. Sie definieren Inputs (Beispiele) und gewünschte Outputs (Zielgrößen) für das Machine Learning und prüfen die Ergebnisse iterativ. Das ML-System lernt daraus, verbessert Vorhersagen und liefert verwertbare Erkenntnisse.

Für echten Business Impact von Machine Learning reicht es also nicht, ausschließlich in technische Infrastruktur zu investieren. Euer Unternehmen braucht ein Expertenteam, das Daten orchestriert, Modelle versteht und Ergebnisse in (datengetriebene) Entscheidungen übersetzt.

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FAQs – häufig gestellte Fragen zu Machine Learning

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen oder Machine Learning ist ein Teilbereich von künstlicher Intelligenz. Während KI das Nachahmen kognitiver Funktionen wie Lernen und Problemlösen meint, zielt maschinelles Lernen auf das Vorhersagen auf Grundlage von Mustern ab. ML-Modelle erkennen Muster in historischen Daten und nutzen diese, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu unterstützen. Data‑Science‑Teams wählen dafür passende Machine-Learning-Algorithmen, trainieren Modelle mit Beispielen und überprüfen die Ergebnisse.

Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?

Deep Learning ist ein Teilbereich von Machine Learning. Beim Deep Learning finden keine menschlichen Eingriffe statt und die Deep Learning-Algorithmen können eigenständig neue Erkenntnisse sammeln, indem sie enorm große Mengen von Daten erfassen und analysieren. Technisch betrachtet sind bei Deep Learning außerdem sogenannte neuronale Netze involviert: Diese stellen ein abstraktes Modell des menschlichen Gehirns dar und dienen dazu, unstrukturierte Daten zu verarbeiten und daraus Rückschlüsse zu ziehen.

Welche Vorteile bringt Machine Learning meinem Unternehmen?

Grundsätzlich kann Machine Learning in Unternehmen auf zweierlei Arten genutzt werden: um Prozesse zu optimieren oder um für Innovation zu sorgen. Mit ML lassen sich enorm große Datenmengen effektiv verarbeiten, damit Mitarbeitende schneller und effizienter agieren. Zudem macht Machine Learning es möglich, dass digitale Systeme selbst komplexe Aufgaben übernehmen: Sie bieten automatisierte Vorhersagen, Mustererkennung und Entscheidungsunterstützung. Typische Machine-Learning-Anwendungsfälle sind beispielsweise Nachfrageprognosen, Betrugserkennung oder automatisierte Textanalysen. Solche Anwendungen liefern dir messbaren Business-Impact, weil sie Prozesse beschleunigen und Fehler reduzieren.

Welche Voraussetzungen benötigt Machine Learning im Unternehmen?

Eine entscheidende Basis für die erfolgreiche Nutzung von Machine Learning in eurem Unternehmen sind Daten. ML-Technologien leben von Qualität, Vollständigkeit und Zugänglichkeit eurer Daten. Legt eine klare Datenstrategie fest und macht eure Daten über BI‑Werkzeuge analysierbar. Data Engineers, Data Scientists und Business-Intelligence‑Experten wählen passende Machine Learning Algorithmen und übersetzen die Ergebnisse in Business‑Maßnahmen. Entscheidend ist außerdem die richtige Integration von Machine Learning und Automatisierungslösungen in eure bestehende Systemlandschaft, damit die Modelle sinnvolle Vorhersagen treffen können.