Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und eine Methode der Datenanalyse, die die Erstellung von Analysemodellen automatisiert. Mithilfe einer Vielzahl von Algorithmen, die auf Big Data trainiert werden, erstellt das maschinelle Lernen selbstlernende Modelle, die dann verwendet werden können, um genaue Vorhersagen auf der Grundlage von historischen Daten zu treffen.
Es handelt sich um ein riesiges und schnell wachsendes Gebiet, in dem verschiedene Branchen, von der Linguistik (mit ihren großen Sprachmodellen) bis hin zum Finanzwesen (das maschinelles Lernen zur Vorhersage von Trends nutzen kann), alle am Lernen interessiert sind und es erfolgreich in ihren jeweiligen Bereichen anwenden.
In diesem IT-Hub-Leitfaden erörtern wir, was maschinelles Lernen ist, welche Einsatzmöglichkeiten es in Remote Monitoring und Management (RMM) gibt und wie MSP Führungskräfte es in ihrem Unternehmen effektiv optimieren können.
Wie funktioniert das maschinelle Lernen?
Die UC Berkeley hat den Prozess des maschinellen Lernens in drei Teile unterteilt:
- Entscheidungsfindung:In diesem Schritt erstellt die künstliche Intelligenz auf der Grundlage aller gesammelten Daten ein grobes Muster oder einen Rahmen für eine bestimmte Frage oder Aktion.
- Versuch und Irrtum: KI misst dann, wie gut oder brauchbar die Vorhersage ist, indem sie sie mit bekannten Beispielen vergleicht (falls diese verfügbar sind). War der Entscheidungsprozess korrekt? Wenn nicht, inwieweit war es ein “Fehlschuss”?
- Optimierung und Aktualisierung: Hier analysiert und bewertet die KI ihre Vorhersage und aktualisiert ihre Vorhersage oder Entscheidung, damit sie ihren Fehler (oder “Fehlschuss”) in Zukunft nicht wiederholt.
Denken Sie daran, dass KI-Modelle in der Lage sind, alle drei Schritte mehrfach mit großer Genauigkeit und Zuverlässigkeit in Sekundenschnelle durchzuführen.
In seiner einfachsten Definition versucht das maschinelle Lernen, Muster zu erkennen und genaue Entscheidungen (und Vorhersagen) mit einem Minimum an menschlichen Eingriffen zu treffen, ohne dabei “natürlich” oder menschenähnlich zu wirken. Schließlich ist es egal, wie genau eine Maschine eine Frage beantworten kann, wenn der Mensch, der antwortet, nicht versteht, was gesagt wird.
Im Idealfall ergänzt das maschinelle Lernen die aktuellen Technologien, um diebetriebliche Effizienzzu verbessern und das Risikomenschlicher Fehler zu verringern .
Arten des maschinellen Lernens
Laut gibt es bei Nvidia vier verschiedene Modelle für maschinelles Lernen.
- Überwachtes Lernen: Bei diesem Lernmodell werden KI-Modelle anhand eines vollständigen Satzes beschrifteter Daten trainiert. “Markierte” Daten bedeuten, dass jedes Beispiel oder jeder Datenpunkt im Trainingsdatensatz mit einer bestimmten Antwort versehen ist. So würde beispielsweise ein beschrifteter Datensatz von Endpunkten speziell klassifizieren, welche Fotos von Laptops, Mobiltelefonen oder IoT-Geräten stammen.
- Unüberwachtes Lernen: Umgekehrt ist unüberwachtes Lernen ein maschinelles Lernmodell, das keine expliziten Anweisungen für einen Datensatz enthält. Stattdessen werden den KI-Modellen Beispiele ohne eine bestimmte “richtige” Antwort vorgegeben. Die Maschinen versuchen dann, eine Struktur in den Daten zu finden, sei es durch Clustering, Assoziation oder das Auffinden einer Anomalie in der Stichprobe.
- Semi-überwachtes Lernen: Dies ist der goldene Mittelweg zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen. Dabei umfasst ein Trainingsdatensatz sowohl gelabelte als auch nicht gelabelte Daten. Dies ist nützlich, wenn Sie nicht über einen sauberen Satz von Beispielen mit linearen Beschreibungen verfügen, aber dennoch strukturierte und relevante Assoziationen benötigen.
- Verstärkungslernen: Ähnlich wie bei Videospielen ermutigt das Verstärkungstraining KI-Modelle, den besten Weg zu finden, um ein Ziel zu erreichen oder die Leistung für eine Aufgabe zu verbessern, um eine Belohnung zu erhalten. Das Hauptziel bei dieser Art von Lernmodell besteht darin, dass das KI-Modell den nächsten Schritt vorhersagen kann, um die größte endgültige Belohnung zu erhalten.
Schließlich gibt es eine neue Art von Lernmodellen, das so genannte deep learning, bei dem die KI lernt, Daten ähnlich wie das menschliche Gehirn zu verarbeiten und sich dabei von diesem inspirieren zu lassen. Es handelt sich um eine Art des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netze eingesetzt werden, um komplexe Muster in Bildern, Texten, Tönen und anderen nichtlinearen Daten zu erkennen und genaue Vorhersagen zu treffen.
Gemeinsame Algorithmen für maschinelles Lernen
- Neuronale Netze: Neuronale Netze ahmen das menschliche Gehirn nach und können Muster bei der Übersetzung natürlicher Sprache, der Bild- und Spracherkennung und vielem mehr erkennen.
- Lineare Regression: Dies ist ein statistisches Modell, das zur Vorhersage numerischer Werte auf der Grundlage einer linearen Beziehung zwischen verschiedenen Werten verwendet wird.
- Logistische Regression: Hierbei handelt es sich um einen Untertyp des überwachten Lernens, der Vorhersagen für kategoriale Antwortvariablen macht, wie z. B. “ja” oder “nein” Antworten.
- Clustering: Dies ist Teil des unüberwachten Lernens und umfasst die Identifizierung von Mustern in Datenpunkten, die gruppiert werden können.
- Entscheidungsbäume: Sie werden zur Vorhersage numerischer Werte und zu deren Einordnung in Kategorien verwendet. Diese Bäume werden häufig visuell als Baum dargestellt, wobei jede Verzweigungsfolge mit bestimmten Entscheidungen verbunden ist.
- Zufallswälder: Dieser Algorithmus für maschinelles Lernen sagt einen Wert oder eine Kategorie voraus, indem er mehrere Entscheidungsbäume kombiniert und dann die mathematisch wahrscheinlichste Entscheidung trifft.
Vor- und Nachteile von Algorithmen des maschinellen Lernens
Der offensichtlichste Vorteil des maschinellen Lernens besteht darin, dass IT-Unternehmen neue und effizientere Wege zur Handhabung und Verarbeitung ihrer Daten erlernen können. Dies ergänzt denGesamtplan für die Daten .
Da diese KI-Modelle selbständig lernen und Muster und Trends in riesigen Mengen erkennen können, können Unternehmen ihre Dienstleistungen kontinuierlich verbessern und ausbauen, was zu einer viel stärker personalisierten Kundenerfahrung führt.
Allerdings erfordert das maschinelle Lernen ein regelmäßiges und umfassendes Training mit genauen und unvoreingenommenen Datensätzen. Dabei wird die “Garbage in/Garbage out”-Strategie (GIGO) strikt befolgt, ein IT-Ausdruck, der dieDatenintegrität (oder die Qualität des Outputs) anhand der Zuverlässigkeit und Genauigkeit der ursprünglich in den Datensatz eingegebenen Daten bewertet.
Anwendungsfälle für maschinelles Lernen im RMM
Es wird erwartet, dass maschinelles Lernen die Art und Weise, wie MSPs, MSSPs und IT-Unternehmen ihre Endpunkte aus der Ferne überwachen und verwalten, radikal verändern wird, umdie IT-Effizienz zu verbessern . Einige zu berücksichtigende Anwendungsfälle sind:
Vorausschauende und proaktive Wartung
Erinnern Sie sich daran, dass maschinelles Lernen, wenn es richtig trainiert ist, Trends auf der Grundlage historischer Daten und vergangener Muster genau vorhersagen kann. Dies trägt zu einem verbesserten proaktiven IT-Management bei und ermöglicht es Ihnen, die Wahrscheinlichkeit von Komponentenausfällen oder veralteter Hard- oder Software auf der Grundlage früherer Ereignisse vorherzusagen.
Erkennung von Bedrohungen
Maschinelles Lernen kann zu einer stärkeren Cybersicherheitsstrategie beitragen. Im Vergleich zu herkömmlichen Sicherheitssystemen kann maschinelles Lernen ungewöhnliche Muster innerhalb Ihres IT-Netzwerks erkennen, die auf einen bevorstehenden oder kürzlich erfolgten Cyberangriff hindeuten könnten.
Patch-Management
Maschinelles Lernen kann das Patch-Management durch Automatisierung und Optimierung des Prozesses erheblich verbessern. Durch die Analyse historischer Daten zu Patch-Installationen, Sicherheitslücken und der Systemleistung können Algorithmen für maschinelles Lernen potenzielle Risiken vorhersagen und Patches entsprechend priorisieren.
Helpdesk und Ticketausstellung
Durch die Analyse historischer Daten zu Kundenanfragen können Algorithmen des maschinellen Lernens häufige Probleme erkennen, automatische Antworten geben und sogar Lösungen vorschlagen. Dadurch verkürzen sich die Reaktionszeiten, die Kundenzufriedenheit steigt und die Mitarbeiter haben mehr Zeit für die Bearbeitung komplexer Probleme.
Bewältigung der Komplexität der IT-Verwaltung und der Ressourcenzuweisung
Eine dervier größten IT-Herausforderungen im Jahr 2024 ist die Verwaltung der ständig wachsenden IT-Infrastruktur, vor allem, wenn Ihr Unternehmen wächst. Maschinelles Lernen vereinfacht die Entscheidungsfindung durch die Analyse von Trends und Nutzungsmustern und die Vorhersage der künftigen Nachfrage. Auf diese Weise lässt sich die Zuweisung von Ressourcen wie Strom oder Bandbreite optimieren.
Und genau das ist in diesem Jahr zu erkennen. Mit der Weiterentwicklung der Technologien werden auch das maschinelle Lernen und seine möglichen Anwendungsfälle für RMM weiterentwickelt. Es ist wahrscheinlich, dass die besten RMM-Tools in Zukunft das maschinelle Lernen in ihren verschiedenen Merkmalen und Funktionen weiter maximieren werden, um ihren Endbenutzern einen besseren Service zu bieten.
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