Dieser Beitrag ist Teil der Blog-Serie So einfach funktioniert KI.
Thema heute: Einfache Machine Learning-Algorithmen.
In Kürze: Machine Learning-Lösungen können einfach und trotzdem sehr effektiv sein.
In der folgenden Abbildung ist mit einem sehr einfachen Vorhersageanwendungsfall illustriert, wie das Konzept Machine Learning funktioniert.
Als Beispiel wird dazu die Schätzung von Immobilienpreisen herangezogen. In diesem Fall basiert diese Schätzung aber auf einer einzigen Eingangsvariablen, der Immobilienfläche. Jeder Datenpunkt (x) in der Abbildung entspricht einer verkauften Immobilie, die horizontale Position spiegelt dabei die Immobilienfläche, die vertikale Position den erzielten Verkaufspreis.
Machine Learning erlaubt nun mit computergestützten Routinen, den Algorithmen, aus diesen Datenbeispielen eine Regel, das KI-Modell, abzuleiten, das den allgemeinen Zusammenhang zwischen Immobilienflächen und erzielten Verkaufspreisen am besten beschreibt.
Als KI-Modell verwendet der Algorithmus in diesem Beispiel eine sogenannte Ausgleichsgerade. Sie wird durch den Algorithmus so zwischen den Lerndatenpunkten platziert, dass die Abstände zwischen den Lernbeispielen und der Ausgleichgeraden möglichst gering sind.
Über die beschreibende Funktion hinaus, lässt sich das KI-Modell anschließend verwenden, um Vorhersagen zu treffen, das heißt, um erfasste Zusammenhänge auf neue Datenpunkte zu übertrage und für beliebige Immobilienflächen einen Verkaufspreis zu schätzen, zum Beispiel für den neuen Datenpunkt (0) in Abbildung 3.
Ein Unternehmen, das in den USA sehr erfolgreich die Machine Learning-basierte Schätzung von Immobilienpreisen kommerzialisiert hat, ist Zillow. Im Jahr 2019 erzielte es mit seiner Lösung zur Schätzung von Immobilienpreisen einen Jahresumsatz von fast 3 Milliarden USD.
Interessanterweise ist inzwischen die Bedeutung der durch Zillow geschätzten Immobilienpreise so groß, dass die meisten Verkäufer und Käufer von Immobilien in den USA sich bei der Preisfindung an Zillow orientieren. Ein Beispiel, in dem der Einsatz von Machine Learning im Sinne einer sich selbst erfüllenden Prophezeiung beginnt Verhalten aktiv zu beeinflussen.
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