Master
Online Machine
Learning

Herkömmliche Machine-Learning-Modelle werden mithilfe von vordefinierten Daten trainiert. Online-Modelle für Machine Learning hingegen lernen kontinuierlich aus neuen Daten und verbessern so ständig ihre Antworten und Ergebnisse.

Online-Modelle für Machine Learning (auch bekannt als inkrementelles oder Out-of-Core Learning) lernen kontinuierlich aus neuen Inputs. So passen sie sich beständig an Veränderungen und neue Trends an. Damit eignen sie sich für hochdynamische Anwendungsfälle wie die Analyse von Kundenstimmungen, die Entscheidungsfindung für autonome Fahrzeuge oder Finanzmarktanalysen.

Beschreibung

Online-Modelle für Machine Learning lernen kontinuierlich aus Echtzeitdaten anstatt aus feststehenden Date

Vorteile

Mithilfe des Online Machine Learning können Sie Entscheidungen in Echtzeit treffen, da die Daten nahezu unmittelbar zum Zeitpunkt ihrer Erfassung analysiert werden.

Trade-offs

Kontinuierlich neue Daten einzuspeisen und daraus zu lernen ist anspruchsvoll. Die Gefahr, dass das Modell ‘schlechte Gewohnheiten’ entwickelt, erhöht sich.

Anwendung

Online Machine Learning eignet sich ideal für Systeme, in denen sich die Daten schnell ändern, wie zum Beispiel Kundenverhalten.

Beschreibung


Online Machine Learning ist eine Methode, um Modelle mithilfe eines kontinuierlichen Stroms von Echtzeitdaten zu trainieren. Das Modell lernt mit jedem neuen einzelnen Datenpunkt, der eingespeist wird, dazu. So verbessert sich kontinuierlich die Qualität und Relevanz seiner Ergebnisse.


Das ist besonders nützlich für Anwendungsfälle, in denen sich die Bedingungen kontinuierlich ändern. Wenn ein Modell anhand eines festen Datensatzes darauf trainiert wurde, die Einstellung von Kund:innen gegenüber Ihren Produkten zu verstehen, kann es aus Gespräche über neue Produkte oder Themen zwischen Kund:innen nicht die richtigen Schlüsse ziehen.


Online Machine Learning verbessert die Effizienz und Anpassungsfähigkeit zeitkritischer Anwendungsfälle wie autonome Fahrzeuge und medizinische Überwachung. Weiterhin senkt es die Betriebskosten, da sich die Modelle einfach aktualisieren lassen, ohne sie von Grund auf neu trainieren zu müssen.

Vorteile


Mit Online Machine Learning können Sie nahezu in Echtzeit Erkenntnisse aus Kundendaten gewinnen und so Ihre Entscheidungsfindung verbessern. 


Darüber hinaus entfällt beim Online Machine Learning die Notwendigkeit, Ihr Modell von Grund auf neu zu trainieren, wenn Sie eine wichtige Aktualisierung vornehmen müssen. Sie können Ihre Modelle schneller skalieren – das spart im Vergleich zu herkömmlichen Methoden des Machine Learning Geld und Ressourcen.


Online Learning ist also eine gute Wahl, wenn sich die Daten, die Sie zum Trainieren Ihrer Machine-Learning-Modelle verwenden, vermutlich signifikant ändern, oder wenn Sie Echtzeitdaten verwenden, z.B. Daten zum Kundenverhalten. 


Online Machine Learning kann auch für Ihre Kund:innen und Partner:innen von großem Vorteil sein. Mit der Analyse von Echtzeitdaten sind Sie beispielsweise in der Lage, sekundengenaue Erkenntnisse und personalisierte Kundenerfahrungen in großem Umfang bereitzustellen.

Trade-offs


Online Machine Learning ist nicht immer einfach. Sein dynamischer Charakters kann zu möglichen Komplexitäten führen, die Sie bei der Verwendung fester Daten von Anfang an berücksichtigen könnten.


Dieser Ansatz eignet sich nicht für alle Anwendungsfälle, und Online-Methoden sind teils schwierig zu pflegen. Möglicherweise stellen Sie fest, dass beschädigte oder instabile Daten Ihr Modell beeinflussen und ihm schlechte Gewohnheiten beibringen. Das kann unter Umständen zu kostspieligen Ausfallzeiten und negativen Benutzererfahrungen führen.


Um eine gleichbleibend hohe Qualität der Modelle zu gewährleisten, müssen Sie die Qualität Ihrer Daten ständig überwachen. Das ist für Unternehmen, die nicht über ausreichende Tools oder Ressourcen verfügen, nahezu unmöglich.

Anwendung


Online Machine Learning wird derzeit für Streaming-Analysen im Unterhaltungssektor eingesetzt. So können Streaming-Plattformen personalisierte Empfehlungen auf Grundlage des Kundenverhaltens in Echtzeit zu geben.


Dieser Anwendungsfall lässt sich in allen Branchen beobachten, die sich auf Datenanalysen stützen, um personalisierte Serviceerfahrungen zu bieten. Im Einzelhandel zum Beispiel wird das Kaufverhalten von Kund:innen häufig genutzt, um Wunschlisten, Produktempfehlungen und Werbung zu erstellen.


Andere häufige Anwendungsfälle sind die dynamische Preisgestaltung im eCommerce, die Erstellung personalisierter Marketinginhalte, die Betrugserkennung und sogar KI-gestützte Sprachassistenten, die ihr Verhalten anpassen, wenn sie mehr über die Nutzerbindung erfahren.

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