Maschinelles Lernen (ML), ein Schlagwort, das in der Technologiebranche immer mehr an Bedeutung gewinnt, ist eine Teilmenge von künstliche Intelligenz (KI) Maschinelles Lernen ermöglicht es Computern, zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Dies wird erreicht, indem dem System große Datenmengen zugeführt werden und es seine Algorithmen anhand der erkannten Muster und Erkenntnisse anpassen und verbessern kann. Maschinelles Lernen ist somit ein dynamischer Prozess, in dem das System kontinuierlich lernt und sich anpasst, um im Laufe der Zeit immer genauere Ergebnisse zu liefern.
Was ist überwachtes Lernen?
Überwachtes Lernen Überwachtes Lernen ist ein zentraler Ansatz im Bereich des maschinellen Lernens. Dabei wird das Modell anhand von gelabelten Daten trainiert. Im Wesentlichen lernt das Modell aus einem bereitgestellten Datensatz, der sowohl die Eingabeparameter als auch die zugehörigen korrekten Ausgaben oder Ergebnisse enthält. Dieser Datensatz dient als Leitfaden oder ‘Supervisor’, daher der Begriff ‘überwachtes Lernen’. Das Hauptziel dieser Methode ist die Entwicklung einer präzisen Abbildungsfunktion, die bei neuen, unbekannten Eingabedaten korrekte Ausgaben oder Ergebnisse vorhersagen kann. Das Modell wird so lange trainiert und angepasst, bis seine Vorhersagen mit den tatsächlichen Ergebnissen übereinstimmen und die Fehlermarge minimiert wird. Überwachtes Lernen wird häufig in Anwendungen eingesetzt, in denen historische Daten verwendet werden, um wahrscheinliche zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.
Wie funktioniert überwachtes Lernen?
Beim überwachten Lernen wird ein Trainingsdatensatz verwendet, um Modelle anzuweisen, die gewünschte Ausgabe zu erzeugen. Dieser Trainingsdatensatz enthält sowohl Eingaben als auch korrekte Ausgaben, sodass das Modell schrittweise lernen kann. Die Genauigkeit des Algorithmus wird anhand der Verlustfunktion gemessen, die so lange angepasst wird, bis der Fehler ausreichend reduziert ist. Dieser iterative Prozess verbessert die Fähigkeit des Modells, präzise Ergebnisse zu liefern. Konkret arbeitet überwachtes Lernen üblicherweise in einer Reihe methodischer Schritte.
1/ Datenerfassung: Der erste Schritt besteht darin, einen Datensatz zu erstellen, der Eingabe-Ausgabe-Paare enthält. Dieser Datensatz dient als Trainingsdatensatz.
2/ Datenvorverarbeitung: Die gesammelten Daten werden anschließend bereinigt und vorverarbeitet. Dies umfasst das Entfernen von Rauschen oder irrelevanten Daten, den Umgang mit fehlenden Daten und gegebenenfalls die Skalierung und Normalisierung der Daten.
3/ Modellauswahl: Ausgehend von der Art der Daten und dem jeweiligen Problem wird ein geeignetes Modell oder ein geeigneter Algorithmus ausgewählt, wie beispielsweise lineare Regression, Entscheidungsbaum oder neuronale Netze.
4/ Das Modell trainieren: Das Modell wird anschließend mit den vorverarbeiteten Daten trainiert. Es lernt, indem es die Eingabedaten an die entsprechenden Ausgaben anpasst. Dabei optimiert es seine internen Parameter, um die Differenz bzw. den “Fehler” zwischen seinen Vorhersagen und den tatsächlichen Ausgaben zu minimieren.
5/ Bewertung: Sobald das Modell trainiert ist, wird es anhand eines separaten Datensatzes, dem sogenannten Validierungs- oder Testdatensatz, evaluiert. Diese Daten wurden nicht in der Trainingsphase verwendet und dienen dazu, zu beurteilen, wie gut das Modell das Gelernte auf neue, unbekannte Daten übertragen kann.
6/ Optimierung: Wenn die Leistung des Modells unbefriedigend ist, werden die Parameter angepasst und das Modell erneut trainiert. Dieser Prozess wird so lange fortgesetzt, bis die Leistung des Modells ein akzeptables Niveau erreicht.
7/ Vorhersage: Schließlich wird das trainierte Modell verwendet, um Vorhersagen für neue, unbekannte Daten zu treffen.
Die oben beschriebenen Schritte stellen einen typischen Arbeitsablauf beim überwachten Lernen dar. Beachten Sie jedoch, dass der genaue Ablauf je nach Anwendung oder verwendetem Algorithmus variieren kann.
Im Bereich Data Mining lassen sich überwachte Lernverfahren generell in zwei Problemtypen unterteilen: Klassifizierung und Regression. Diese Einteilung hilft uns, die Komplexität der Daten besser zu verstehen und zu bewältigen.
Einstufung Klassifizierung ist ein Problem des überwachten Lernens, bei dem es darum geht, anhand der Eingangsdaten eine Kategorie (Klasse) vorherzusagen. Beispielsweise würde ein Modell ein Objekt anhand seiner Merkmale wie Farbe und Größe in verschiedene Kategorien wie “rot” oder “groß” einordnen. Gängige Klassifizierungsalgorithmen sind unter anderem die logistische Regression, Entscheidungsbäume und der k-nächste-Nachbarn-Algorithmus.
Regression Regression hingegen ist ein überwachtes Lernverfahren, dessen Ziel die Vorhersage eines kontinuierlichen numerischen Wertes ist. Beispielsweise könnte ein Modell anhand von Daten zu Immobilienpreisen und deren Einflussfaktoren trainiert werden, um den Preis eines neuen Hauses auf Basis dieser Faktoren zu schätzen. Lineare Regression, Entscheidungsbäume und Support-Vektor-Maschinen sind Beispiele für gängige Regressionsalgorithmen.
Gängige Algorithmen für überwachtes Lernen
Es gibt viele überwachte Lernalgorithmen, jeder mit seinen spezifischen Stärken und Schwächen. Hier sind einige gängige Beispiele:
+ Lineare Regression: Die lineare Regression ist ein einfacher und häufig verwendeter Algorithmus, mit dem eine stetige Zielvariable auf Basis einer oder mehrerer Eingangsvariablen vorhergesagt werden kann. Sie stellt eine Beziehung zwischen den Eingangs- und Zielvariablen her, indem sie eine lineare Gleichung an die beobachteten Daten anpasst.
+ Logistische Regression: Trotz ihres Namens wird die logistische Regression für Klassifizierungsprobleme eingesetzt. Sie schätzt die Wahrscheinlichkeit eines binären Ergebnisses. Dabei wird eine logistische Funktion verwendet, um eine binäre abhängige Variable zu modellieren.
+ Entscheidungsbäume: Dieser Algorithmus verwendet ein baumartiges Modell von Entscheidungen und ihren möglichen Konsequenzen. Er ist intuitiv und leicht verständlich, weshalb er sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsprobleme beliebt ist.
+ Random Forest: Dies ist eine Ensemble-Lernmethode, die so funktioniert, dass während des Trainings eine Vielzahl von Entscheidungsbäumen erstellt wird und die Klasse ausgegeben wird, die der Modus der Klassen (Klassifizierung) oder die mittlere Vorhersage (Regression) der einzelnen Bäume ist.
+ Support Vector Machines (SVM): SVM kann sowohl für Regressions- als auch für Klassifizierungsaufgaben eingesetzt werden, findet aber vor allem Anwendung bei Klassifizierungsaufgaben. Der SVM-Algorithmus erzeugt eine Gerade oder Hyperebene, die die Daten in Klassen trennt.
+ Naive Bayes: Auf der Grundlage der Prinzipien des Bayes-Theorems eignet sich die Naive-Bayes-Klassifikationsmethode besonders dann, wenn die Dimensionalität der Eingabedaten hoch ist.
+ K-Nächste Nachbarn (KNN): Dies ist eine Art instanzbasiertes Lernen oder verzögertes Lernen, bei dem die Funktion nur lokal approximiert wird und die gesamte Berechnung bis zur Funktionsauswertung aufgeschoben wird.
+ Neuronale NetzeEin neuronales Netzwerk ist eine Reihe von Algorithmen, die versuchen, zugrundeliegende Zusammenhänge in einem Datensatz zu erkennen, indem sie die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen. Es wird häufig für komplexe Klassifizierungs- und Regressionsprobleme eingesetzt.
Bedenken Sie, dass die Wahl des Algorithmus von der Größe, Qualität und Art der Daten abhängt. Der optimale Algorithmus hängt außerdem von der Dringlichkeit der Aufgabe und den verfügbaren Rechenressourcen ab.
Überwachtes vs. unüberwachtes vs. semi-überwachtes Lernen
Im Bereich des maschinellen Lernens, überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, Und halbüberwachtes Lernen Es gibt drei primäre Ansätze, die je nach Art der Daten und des jeweiligen Problems unterschiedliche Möglichkeiten bieten.
Überwachtes Lernen, Wie oben beschrieben, basiert es stark auf einem annotierten Datensatz. Es lernt eine Funktion, die eine Eingabe auf eine Ausgabe abbildet, basierend auf Beispiel-Eingabe-Ausgabe-Paaren. Es leitet eine Funktion aus annotierten Trainingsdaten ab, die aus einer Menge von Trainingsbeispielen bestehen, und trifft Vorhersagen oder Entscheidungen, ohne explizit für die Ausführung dieser Aufgabe programmiert zu sein.
Auf der anderen Seite, unüberwachtes Lernen Unüberwachtes Lernen ist eine Form des maschinellen Lernens, die in Datensätzen ohne vordefinierte Labels und mit minimaler menschlicher Aufsicht nach bisher unentdeckten Mustern sucht. Die gängigste Methode des unüberwachten Lernens ist die Clusteranalyse, die zur explorativen Datenanalyse eingesetzt wird, um verborgene Muster oder Gruppierungen in Daten zu finden.
Zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen liegt halbüberwachtes Lernen. Semi-überwachtes Lernen kombiniert während des Trainings eine kleine Menge an gelabelten und eine große Menge an ungelabelten Daten. Es liegt somit zwischen unüberwachtem Lernen (ohne gelabelte Trainingsdaten) und überwachtem Lernen (mit vollständig gelabelten Trainingsdaten). Einige Methoden des semi-überwachten Lernens, wie Selbsttraining, Multi-View-Training und semi-überwachte Support-Vektor-Maschinen, haben in vielen Anwendungsbereichen vielversprechendes Potenzial gezeigt.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Art des zu verwendenden Lernalgorithmus von der jeweiligen Problemstellung und der Beschaffenheit der verfügbaren Daten abhängt.
Vorteile und Nachteile des überwachten Lernens
Vorteile des betreuten Lernens:
| Vorhersagekraft | Überwachte Lernalgorithmen besitzen eine hohe Vorhersagekraft. Mit ausreichend hochwertigen Trainingsdaten können diese Algorithmen sehr gute Ergebnisse erzielen. genau Vorhersagen. |
| Direktes Feedback | Überwachtes Lernen ermöglicht direktes Feedback zur Verbesserung des Modells auf Basis des Vorhersagefehlers. |
| Einfachheit | Überwachtes Lernen ist eine unkomplizierte Lernmethode, die es so einfach macht relativ einfach verstehen und umsetzen. |
| Interpretierbarkeit | Bestimmte überwachte Lernalgorithmen, wie Entscheidungsbäume und lineare Regression, bieten eine klare Interpretierbarkeit des Entscheidungsprozesses des Modells. |
Grenzen des überwachten Lernens:
| Bedarf an gekennzeichneten Daten | Eine der größten Herausforderungen beim überwachten Lernen ist der Bedarf an annotierten Trainingsdaten. Das Annotieren von Daten kann zeitaufwändig und teuer sein. |
| Überanpassung | Beim überwachten Lernen besteht die Gefahr des Overfittings, bei dem das Modell zwar bei den Trainingsdaten gut abschneidet, bei unbekannten Daten jedoch schlecht. |
| Weniger effektiv bei komplexen Daten | Überwachte Lernmodelle können bei komplexen Daten, bei denen die Beziehungen nicht leicht erkennbar oder linear sind, Schwierigkeiten haben. |
| Voreingenommenheit | Wenn der Trainingsdatensatz nicht repräsentativ für die Grundgesamtheit ist, kann das Modell eine Verzerrung entwickeln, die die Genauigkeit seiner Vorhersagen beeinträchtigen kann. |
Beispiele für überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen lässt sich auf ein breites Spektrum von Problemen anwenden. Hier einige Beispiele:
Spam-Erkennung: E-Mail-Dienste nutzen überwachtes Lernen, um bestimmen Der Algorithmus erkennt, ob eine eingehende E-Mail Spam ist oder nicht. Er wird anhand von Beispiel-E-Mails (Eingabe) und deren Klassifizierung als ‘Spam’ oder ‘Kein Spam’ (Ausgabe) trainiert. Anschließend wendet er dieses Training auf neue E-Mails an.
Kreditwürdigkeitsbewertung: Banken und Kreditkartenunternehmen nutzen überwachtes Lernen, um die Ausfallwahrscheinlichkeit jedes Kunden vorherzusagen. Die Trainingsdaten können vergangene Transaktionen, die Kredithistorie, demografische Daten und alle anderen relevanten Informationen umfassen.
Medizinisch Diagnose: Mithilfe von überwachtem Lernen kann das Vorhandensein oder Fehlen einer Krankheit anhand verschiedener Symptome oder diagnostischer Testergebnisse vorhergesagt werden. Die Trainingsdaten könnten aus Patientengeschichten und den von medizinischen Fachkräften gestellten Diagnosen bestehen.
Verkäufe Prognose: Unternehmen nutzen häufig überwachte Lernalgorithmen, um zukünftige Umsätze auf Basis historischer Verkaufsdaten und anderer Faktoren wie Marketingausgaben, Saisonalität und Konjunkturindikatoren vorherzusagen.
Bild Erkennung: Überwachtes Lernen wird häufig in der Computer Vision eingesetzt, beispielsweise bei der Objekterkennung in Bildern. Dabei wird der Algorithmus anhand einer Reihe von Bildern (Eingabe) und den Identitäten der Objekte in diesen Bildern (Ausgabe) trainiert.
Diese Beispiele veranschaulichen die Vielseitigkeit des überwachten Lernens und wie es auf eine Vielzahl realer Probleme angewendet werden kann.
Einpacken
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass überwachtes Lernen ein leistungsstarkes Werkzeug im Bereich des maschinellen Lernens darstellt, das Vorhersagekraft und direkte Feedbackmechanismen bietet. Seine Einfachheit und Interpretierbarkeit machen es zu einem attraktiven Option für verschiedene Anwendungen. Jedoch, es ist Allerdings birgt auch das überwachte Lernen einige Herausforderungen: Der Bedarf an gelabelten Daten, das Risiko von Überanpassung und potenzielle Verzerrungen stellen wesentliche Hürden dar. Trotz dieser Schwierigkeiten unterstreicht die Vielzahl seiner Anwendungen – von der Spam-Erkennung bis zur medizinischen Diagnose – seine Bedeutung und sein Potenzial, die Macht der Daten zur Lösung komplexer Probleme zu nutzen. Daher ist es ratsam, überwachtes Lernen in Betracht zu ziehen. ein praktikables Lösung, wobei man sich ihrer Grenzen bewusst ist und daran arbeitet, diese zu verringern.
