{"id":388338,"date":"2024-12-05T15:37:04","date_gmt":"2024-12-05T15:37:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ninjaone.com\/?post_type=content_hub&#038;p=388338"},"modified":"2024-12-05T15:37:04","modified_gmt":"2024-12-05T15:37:04","slug":"was-ist-maschinelles-lernen","status":"publish","type":"content_hub","link":"https:\/\/www.ninjaone.com\/de\/it-hub\/remote-access\/was-ist-maschinelles-lernen\/","title":{"rendered":"Was ist maschinelles Lernen: Einsatzm\u00f6glichkeiten im RMM"},"content":{"rendered":"<p><strong>Maschinelles Lernen<\/strong>\u00a0ist ein Teilgebiet der k\u00fcnstlichen Intelligenz und eine Methode der Datenanalyse, die die Erstellung von Analysemodellen automatisiert. Mithilfe einer Vielzahl von Algorithmen, die auf\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it-hub\/remote-access\/what-is-big-data\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Big Data<\/a> trainiert werden, erstellt das maschinelle Lernen selbstlernende Modelle, die dann verwendet werden k\u00f6nnen, um genaue Vorhersagen auf der Grundlage von historischen Daten zu treffen.<\/p>\n<p>Es handelt sich um ein riesiges und schnell wachsendes Gebiet, in dem verschiedene Branchen, von der Linguistik (mit ihren\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it-hub\/remote-access\/what-is-large-language-model-llm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">gro\u00dfen Sprachmodellen<\/a>) 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.<\/p>\n<p>In diesem IT-Hub-Leitfaden er\u00f6rtern wir, was maschinelles Lernen ist, welche Einsatzm\u00f6glichkeiten es in\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/blog\/remote-monitoring-management-definition\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Remote Monitoring und Management<\/a>\u00a0(RMM) gibt und wie\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/what-is-an-msp\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MSP<\/a>\u00a0F\u00fchrungskr\u00e4fte es in ihrem Unternehmen effektiv optimieren k\u00f6nnen.<\/p>\n\n<h2>Wie funktioniert das maschinelle Lernen?<\/h2>\n<p>Die <a href=\"https:\/\/ischoolonline.berkeley.edu\/blog\/what-is-machine-learning\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">UC Berkeley<\/a>\u00a0hat den Prozess des maschinellen Lernens in drei Teile unterteilt:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Entscheidungsfindung:<\/strong>In diesem Schritt erstellt die k\u00fcnstliche Intelligenz auf der Grundlage aller gesammelten Daten ein grobes Muster oder einen Rahmen f\u00fcr eine bestimmte Frage oder Aktion.<\/li>\n<li><strong>Versuch und Irrtum:<\/strong>\u00a0KI misst dann, wie gut oder brauchbar die Vorhersage ist, indem sie sie mit bekannten Beispielen vergleicht (falls diese verf\u00fcgbar sind). War der Entscheidungsprozess korrekt? Wenn nicht, inwieweit war es ein &#8222;Fehlschuss&#8220;?<\/li>\n<li><strong>Optimierung und Aktualisierung:<\/strong>\u00a0Hier analysiert und bewertet die KI ihre Vorhersage und aktualisiert ihre Vorhersage oder Entscheidung, damit sie ihren Fehler (oder &#8222;Fehlschuss&#8220;) in Zukunft nicht wiederholt.<\/li>\n<\/ul>\n<p><em>Denken Sie daran, dass KI-Modelle in der Lage sind, alle drei Schritte mehrfach mit gro\u00dfer Genauigkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit in Sekundenschnelle durchzuf\u00fchren.\u00a0<\/em><\/p>\n<p>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 &#8222;nat\u00fcrlich&#8220; oder menschen\u00e4hnlich zu wirken. Schlie\u00dflich ist es egal, wie genau eine Maschine eine Frage beantworten kann, wenn der Mensch, der antwortet, nicht versteht, was gesagt wird.<\/p>\n<p>Im Idealfall erg\u00e4nzt das maschinelle Lernen die aktuellen Technologien, um die<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it-hub\/endpoint-security\/what-is-operational-efficiency\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">betriebliche Effizienz<\/a>zu verbessern\u00a0\u00a0und das Risiko<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/blog\/how-human-error-relates-to-cybersecurity-risks\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">menschlicher Fehler<\/a> zu verringern\u00a0.<\/p>\n<h2>Arten des maschinellen Lernens<\/h2>\n<p>Laut\u00a0gibt es bei Nvidia vier verschiedene Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u00dcberwachtes Lernen:\u00a0<\/strong>Bei diesem Lernmodell werden KI-Modelle anhand eines vollst\u00e4ndigen Satzes beschrifteter Daten trainiert. &#8222;Markierte&#8220; Daten bedeuten, dass jedes Beispiel oder jeder Datenpunkt im Trainingsdatensatz mit einer bestimmten Antwort versehen ist. So w\u00fcrde beispielsweise ein beschrifteter Datensatz von\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/blog\/endpoint-devices-explained-with-examples\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Endpunkten<\/a>\u00a0speziell klassifizieren, welche Fotos von Laptops, Mobiltelefonen oder IoT-Ger\u00e4ten stammen.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Un\u00fcberwachtes Lernen:<\/strong>\u00a0Umgekehrt ist un\u00fcberwachtes Lernen ein maschinelles Lernmodell, das keine expliziten Anweisungen f\u00fcr einen Datensatz enth\u00e4lt. Stattdessen werden den KI-Modellen Beispiele ohne eine bestimmte &#8222;richtige&#8220; 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.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Semi-\u00fcberwachtes Lernen:\u00a0<\/strong>Dies ist der goldene Mittelweg zwischen \u00fcberwachtem und un\u00fcberwachtem Lernen. Dabei umfasst ein Trainingsdatensatz sowohl gelabelte als auch nicht gelabelte Daten. Dies ist n\u00fctzlich, wenn Sie nicht \u00fcber einen sauberen Satz von Beispielen mit linearen Beschreibungen verf\u00fcgen, aber dennoch strukturierte und relevante Assoziationen ben\u00f6tigen.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Verst\u00e4rkungslernen:\u00a0<\/strong>\u00c4hnlich wie bei Videospielen ermutigt das Verst\u00e4rkungstraining KI-Modelle, den besten Weg zu finden, um ein Ziel zu erreichen oder die Leistung f\u00fcr eine Aufgabe zu verbessern, um eine Belohnung zu erhalten. Das Hauptziel bei dieser Art von Lernmodell besteht darin, dass das KI-Modell den n\u00e4chsten Schritt vorhersagen kann, um die gr\u00f6\u00dfte endg\u00fcltige Belohnung zu erhalten.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Schlie\u00dflich gibt es eine neue Art von Lernmodellen, das so genannte\u00a0<em>deep learning<\/em>, bei dem die KI lernt, Daten \u00e4hnlich 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 k\u00fcnstliche neuronale Netze eingesetzt werden, um komplexe Muster in Bildern, Texten, T\u00f6nen und anderen nichtlinearen Daten zu erkennen und genaue Vorhersagen zu treffen.<\/p>\n<h2>Gemeinsame Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Neuronale Netze:\u00a0<\/strong>Neuronale Netze ahmen das menschliche Gehirn nach und k\u00f6nnen Muster bei der \u00dcbersetzung nat\u00fcrlicher Sprache, der Bild- und Spracherkennung und vielem mehr erkennen.<\/li>\n<li><strong>Lineare Regression:<\/strong>\u00a0Dies ist ein statistisches Modell, das zur Vorhersage numerischer Werte auf der Grundlage einer linearen Beziehung zwischen verschiedenen Werten verwendet wird.<\/li>\n<li><strong>Logistische Regression:\u00a0<\/strong>Hierbei handelt es sich um einen Untertyp des \u00fcberwachten Lernens, der Vorhersagen f\u00fcr kategoriale Antwortvariablen macht, wie z. B. &#8222;ja&#8220; oder &#8222;nein&#8220; Antworten.<\/li>\n<li><strong>Clustering:<\/strong>\u00a0Dies ist Teil des un\u00fcberwachten Lernens und umfasst die Identifizierung von Mustern in Datenpunkten, die gruppiert werden k\u00f6nnen.<\/li>\n<li><strong>Entscheidungsb\u00e4ume:\u00a0<\/strong>Sie werden zur Vorhersage numerischer Werte und zu deren Einordnung in Kategorien verwendet. Diese B\u00e4ume werden h\u00e4ufig visuell als Baum dargestellt, wobei jede Verzweigungsfolge mit bestimmten Entscheidungen verbunden ist.<\/li>\n<li><strong>Zufallsw\u00e4lder:\u00a0<\/strong>Dieser Algorithmus f\u00fcr maschinelles Lernen sagt einen Wert oder eine Kategorie voraus, indem er mehrere Entscheidungsb\u00e4ume kombiniert und dann die mathematisch wahrscheinlichste Entscheidung trifft.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Vor- und Nachteile von Algorithmen des maschinellen Lernens<\/h2>\n<p>Der offensichtlichste Vorteil des maschinellen Lernens besteht darin, dass IT-Unternehmen neue und effizientere Wege zur Handhabung und Verarbeitung ihrer Daten erlernen k\u00f6nnen. Dies erg\u00e4nzt den<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it-hub\/it-service-management\/what-is-a-governance-plan\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gesamtplan<\/a> f\u00fcr die Daten\u00a0.<\/p>\n<p>Da diese KI-Modelle selbst\u00e4ndig lernen und Muster und Trends in riesigen Mengen erkennen k\u00f6nnen, k\u00f6nnen Unternehmen ihre Dienstleistungen kontinuierlich verbessern und ausbauen, was zu einer viel st\u00e4rker personalisierten Kundenerfahrung f\u00fchrt.<\/p>\n<p>Allerdings erfordert das maschinelle Lernen ein regelm\u00e4\u00dfiges und umfassendes Training mit genauen und unvoreingenommenen Datens\u00e4tzen. Dabei wird die &#8222;Garbage in\/Garbage out&#8220;-Strategie (GIGO) strikt befolgt, ein IT-Ausdruck, der die<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it-hub\/endpoint-security\/what-is-data-integrity\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Datenintegrit\u00e4t<\/a>\u00a0\u00a0(oder die Qualit\u00e4t des Outputs) anhand der Zuverl\u00e4ssigkeit und Genauigkeit der urspr\u00fcnglich in den Datensatz eingegebenen Daten bewertet.<\/p>\n<h2>Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr maschinelles Lernen im RMM<\/h2>\n<p>Es wird erwartet, dass maschinelles Lernen die Art und Weise, wie MSPs,\u00a0MSSPs und IT-Unternehmen ihre Endpunkte aus der Ferne \u00fcberwachen und verwalten, radikal ver\u00e4ndern wird, um<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/blog\/how-to-increase-your-organizations-it-efficiency\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">die IT-Effizienz zu verbessern<\/a>\u00a0. Einige zu ber\u00fccksichtigende Anwendungsf\u00e4lle sind:<\/p>\n<h3>Vorausschauende und proaktive Wartung<\/h3>\n<p>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 tr\u00e4gt zu einem verbesserten\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/proactive-it-management\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">proaktiven IT-Management<\/a> bei und erm\u00f6glicht es Ihnen, die Wahrscheinlichkeit von Komponentenausf\u00e4llen oder veralteter Hard- oder Software auf der Grundlage fr\u00fcherer Ereignisse vorherzusagen.<\/p>\n<h3>Erkennung von Bedrohungen<\/h3>\n<p>Maschinelles Lernen kann zu einer\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/blog\/machine-learning-in-cybersecurity\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">st\u00e4rkeren Cybersicherheitsstrategie<\/a> beitragen. Im Vergleich zu herk\u00f6mmlichen Sicherheitssystemen kann maschinelles Lernen ungew\u00f6hnliche Muster innerhalb Ihres IT-Netzwerks erkennen, die auf einen bevorstehenden oder k\u00fcrzlich erfolgten\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it-hub\/endpoint-security\/what-is-a-cyberattack\/\" rel=\"nofollow\">Cyberangriff<\/a> hindeuten k\u00f6nnten.<\/p>\n<h3>Patch-Management<\/h3>\n<p>Maschinelles Lernen kann das\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/patch-management\/overview\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Patch-Management<\/a>\u00a0durch Automatisierung und Optimierung des Prozesses erheblich verbessern. Durch die Analyse historischer Daten zu Patch-Installationen,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it-hub\/endpoint-security\/what-is-security-vulnerability\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Sicherheitsl\u00fccken<\/a> und der Systemleistung k\u00f6nnen Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen potenzielle Risiken vorhersagen und Patches entsprechend priorisieren.<\/p>\n<h3>Helpdesk und Ticketausstellung<\/h3>\n<p>Durch die Analyse historischer Daten zu Kundenanfragen k\u00f6nnen Algorithmen des maschinellen Lernens h\u00e4ufige Probleme erkennen, automatische Antworten geben und sogar L\u00f6sungen vorschlagen. Dadurch verk\u00fcrzen sich die Reaktionszeiten, die Kundenzufriedenheit steigt und die Mitarbeiter haben mehr Zeit f\u00fcr die Bearbeitung komplexer Probleme.<\/p>\n<h3>Bew\u00e4ltigung der Komplexit\u00e4t der IT-Verwaltung und der Ressourcenzuweisung<\/h3>\n<p>Eine der<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/blog\/the-top-four-it-challenges-in-2024\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">vier gr\u00f6\u00dften IT-Herausforderungen im Jahr 2024<\/a>\u00a0\u00a0ist die Verwaltung der st\u00e4ndig wachsenden IT-Infrastruktur, vor allem, wenn Ihr Unternehmen w\u00e4chst. Maschinelles Lernen vereinfacht die Entscheidungsfindung durch die Analyse von Trends und Nutzungsmustern und die Vorhersage der k\u00fcnftigen Nachfrage. Auf diese Weise l\u00e4sst sich die Zuweisung von Ressourcen wie Strom oder Bandbreite optimieren.<\/p>\n<p><em>Und genau das ist in diesem Jahr zu erkennen<\/em>. Mit der Weiterentwicklung der Technologien werden auch das maschinelle Lernen und seine m\u00f6glichen Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr RMM weiterentwickelt. Es ist wahrscheinlich, dass die\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/blog\/best-rmm-software\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">besten RMM-Tools<\/a>\u00a0in Zukunft das maschinelle Lernen in ihren verschiedenen Merkmalen und Funktionen weiter maximieren werden, um ihren Endbenutzern einen besseren Service zu bieten.<\/p>\n\n<h2>NinjaOne macht sich das maschinelle Lernen zu eigen<\/h2>\n<p>NinjaOne ist das vertrauensw\u00fcrdige Endpunktmanagement-Unternehmen f\u00fcr mehr als 17.000 Kunden weltweit. Die robuste<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/rmm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">All-in-One-L\u00f6sung<\/a>\u00a0 RMM\u00a0erm\u00f6glicht Ihnen die effiziente \u00dcberwachung und Verwaltung Ihrer Windows-, macOS- und Linux-Endpunkte in einem<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/blog\/single-pane-of-glass-software-explained\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">einzigen Fenster<\/a>\u00a0. Dar\u00fcber hinaus legt das Unternehmen besonderen Wert darauf, die neuesten Technologien und Innovationen zu integrieren, um MSPs jeder Gr\u00f6\u00dfe vom ersten Tag an radikale Effizienz zu bieten.<\/p>\n<p>Sichern Sie sich\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/pricing\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Ihr kostenloses Angebot<\/a>, testen Sie\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/rmm-free-trial\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">14 Tage gratis<\/a>, oder\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/free-demo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">sehen Sie sich eine Demo an<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"author":152,"featured_media":0,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"_relevanssi_hide_post":"","_relevanssi_hide_content":"","_relevanssi_pin_for_all":"","_relevanssi_pin_keywords":"","_relevanssi_unpin_keywords":"","_relevanssi_related_keywords":"","_relevanssi_related_include_ids":"","_relevanssi_related_exclude_ids":"","_relevanssi_related_no_append":"","_relevanssi_related_not_related":"","_relevanssi_related_posts":"","_relevanssi_noindex_reason":"","_lmt_disableupdate":"no","_lmt_disable":""},"hub_categories":[4198],"class_list":["post-388338","content_hub","type-content_hub","status-publish","hentry","content_hub_category-remote-access"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ninjaone.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/content_hub\/388338","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.ninjaone.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/content_hub"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.ninjaone.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/content_hub"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ninjaone.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/152"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ninjaone.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=388338"}],"wp:term":[{"taxonomy":"content_hub_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ninjaone.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/hub_categories?post=388338"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}