Überblick über überwachtes maschinelles Lernen: Arten, Beispiele und mehr

In der heutigen Zeit haben wir uns der Integration verschiedener Technologien und Systeme, wie beispielsweise Künstliche Intelligenz (KI), angepasst und diese begrüßt, um uns das Leben zu erleichtern. Da ihre Anwendung und Nutzung immer selbstverständlicher werden, wird auch über ihre positiven und negativen Auswirkungen auf unsere Umwelt diskutiert. KI ist jedoch ein Oberbegriff, der viele Bereiche umfasst und tatsächlich nützlich ist. Sie wird bereits in unserem Alltag eingesetzt, ist aber vielen nicht bewusst. Ein Beispiel hierfür ist das Maschinelle Lernen, ein Teilgebiet der KI, das es Systemen ermöglicht, Muster in Daten zu erkennen und ihre Leistung kontinuierlich zu verbessern, indem sie mit immer mehr Daten gefüttert werden, ohne explizit dafür programmiert worden zu sein.

Da maschinelles Lernen viele Anwendungen und Funktionen für unsere aktuellen Systeme und Programme bietet, gibt es verschiedene Arten von maschinellem Lernen, und eine davon ist die Überwachtes Lernen Dieser Artikel konzentriert sich auf überwachtes maschinelles Lernen und beleuchtet dieses genauer. Neben Einblicken in die Anwendung und Funktionsweise von maschinellem Lernen, insbesondere des überwachten maschinellen Lernens, werden auch dessen Vor- und Nachteile sowie ein Vergleich mit dem unüberwachten maschinellen Lernen dargestellt.

Teil 1. Was ist überwachtes Lernen?

Überwachtes maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem ein Modell, bevor es in ein System oder Programm implementiert wird, anhand von gelabelten Daten lernt. Dabei wird davon ausgegangen, dass jedem Eingabedatensatz eine korrekte Ausgabe zugeordnet ist. Das Modell des überwachten maschinellen Lernens erkennt Muster, trifft Vorhersagen, passt sich an und verbessert sich selbst, um Fehler zu reduzieren.

Teil 2. Wie überwachtes Lernen funktioniert

Wenn man die Funktionsweise des überwachten maschinellen Lernens anhand einiger weiterer Schlüsselschritte erläutert, ergibt sich, dass es funktioniert, mit unbekannten Daten arbeitet, genaue Vorhersagen erstellt, sich im Laufe der Zeit selbst verbessert und vieles mehr.

1. Sammeln und Aufbewahren von gekennzeichneten Daten

Sammeln Sie einen bestimmten Datensatz, in dem jeder Eingabe die entsprechende Bezeichnung zugeordnet ist.

Beispiel: Bilder von Tieren mit ihren Namen als Beschriftung.

2. Segmentierung von Datensätzen

Nach dem Sammeln und Aufbereiten der Daten besteht der nächste Schritt darin, die Daten in zwei Kategorien aufzuteilen. Mindestens 80% der Daten werden zum Trainieren des Modells verwendet, die übrigen 20% der Daten zum Testen des Modells.

Beispiel: 80 Bilder von Tieren mit Beschriftungen werden als Trainingsdaten verwendet, die restlichen 20 Bilder von Tieren mit Beschriftungen werden separat als Testdaten aufbewahrt, damit sich das Modell die Antwort nicht einprägt.

3. Modelltraining

Beginnen Sie damit, die Trainingsdaten dem bevorzugten Algorithmus für überwachtes Lernen zuzuführen. Anschließend analysiert das Modell die Daten und findet Muster, um die korrekte Ausgabe zu ermitteln – dieser Prozess ist ein Kernkonzept in maschinelles Lernen.

Beispiel: Wählen Sie einen geeigneten überwachten maschinellen Lernalgorithmus (Entscheidungsbaum, Support-Vektor-Maschine oder neuronales Netzwerk). Dabei analysiert das Modell die Trainingsdatenbilder, indem es verschiedene Muster wie Formen, Größen, Linien, Pixel usw. erkennt.

4. Validierung der Ergebnisse und des Modelltests

Nach dem Training des Modells sollten die Testdaten verwendet werden, um das Modell zu evaluieren und zu validieren und so seine Leistungsfähigkeit bei der Verarbeitung neuer, unbekannter Daten zu ermitteln.

5. Einsatz

Nach unzähligen Anpassungen, Tests und Trainings, sobald das Modell stabil ist und gute Ergebnisse liefert, ist es nun an der Zeit, in die nächste Phase überzugehen, nämlich die eigentliche Implementierung des Modells in einem realen System.

Teil 3. Arten des überwachten Lernens

Überwachtes maschinelles Lernen befasst sich mit zwei Hauptproblemtypen – Klassifizierung und Regression –, die beide unter den Oberbegriff „überwachtes maschinelles Lernen“ fallen. Arten von KI.

1. Klassifizierung

Eine Art des überwachten Lernens, wie beispielsweise die Klassifizierung, analysiert Daten und sagt Ausgaben diskreter Kategorien voraus, wie etwa die Klassifizierung zwischen Ja oder Nein, Spam- oder Nicht-Spam-E-Mails, positiver oder negativer Diagnose usw.

2. Regression

Als eine Art des überwachten Lernens konzentriert es sich stärker auf die Analyse und Vorhersage der Ausgabe einer kontinuierlichen oder unendlichen Variablen oder Werte, wie zum Beispiel die Vorhersage von Börsenkursen, Hauspreisen usw.

Teil 4. Algorithmen für überwachtes Lernen

Lineare Regression

Die lineare Regression ist ein überwachtes Lernverfahren und gilt als das einfachste und am häufigsten verwendete. Sie dient hauptsächlich der Vorhersage kontinuierlicher Ausgabewerte und weniger der Kategorisierung von Daten. Ausgehend von einer Menge von Datenpunkten findet sie den optimalen Datenpunkt zur Vorhersage von Werten in einem bestimmten Bereich.

Entscheidungsbaum

Ein beliebter Algorithmus für überwachtes Lernen, der komplexe Daten verarbeiten kann. Er folgt einer baumartigen Struktur und verzweigt sich bis zu einem Endknoten, wobei jedes Blatt im Baum ein mögliches Ergebnis repräsentiert. Dadurch eignet er sich hervorragend sowohl für die Vorhersagemodellierung als auch für die Klassifizierung von Aufgaben.

Gradient Boosting

Gradient Boosting ist ein überwachtes Lernverfahren, das schwache Modelle kombiniert, um ein leistungsfähigeres Modell zu erstellen und so zuvor aufgetretene Fehler zu korrigieren. Dieses Verfahren wird insbesondere bei der Verarbeitung großer Datenmengen eingesetzt.

Naiver Bayes-Algorithmus

Basierend auf dem Bayes-Theorem, das mit bedingten Wahrscheinlichkeiten arbeitet, eignet sich dieser überwachte maschinelle Lernalgorithmus für die Mehrfachklassifizierung von Aufgaben und die prädiktive Modellierung für die binäre Klassifizierung. Er ist ideal für die Bearbeitung komplexer Aufgaben und großer Datensätze.

Logistische Regression

Die logistische Regression dient der Vorhersage binärer Ausgabewerte oder einfacher binärer Klassifizierungsaufgaben. Sie wird häufig verwendet, um Eingabedaten einer bestimmten Klasse zuzuordnen, indem die Wahrscheinlichkeiten mithilfe einer logistischen Funktion geschätzt werden. Da die logistische Regression in der Praxis die Wahrscheinlichkeit einer Eingabe vorhersagt, werden die Eingabedaten in eine Hauptklasse und eine Nebenklasse unterteilt.

Random Forest

Random Forests bestehen aus zahlreichen Entscheidungsbäumen, die zusammenarbeiten, um Vorhersagen zu treffen. Da mehrere Entscheidungsbäume verwendet werden, wurden diese einzeln mit verschiedenen zufällig generierten Trainingsdatensätzen trainiert. Jeder dieser Datensätze liefert unterschiedliche und unabhängige Vorhersagen, wodurch die Genauigkeit der Daten leicht wiederhergestellt werden kann, da mehrere Entscheidungsbaumalgorithmen zum Einsatz kommen.

Support Vector Machine (SVM)

Die Support Vector Machine (SVM) erzeugt eine Hyperebene, eine Grenze zwischen zwei Datensätzen, und dient hauptsächlich als Algorithmus für prädiktive Modellierung und Klassifizierung. Der SVM-Algorithmus zielt darauf ab, die optimale Entscheidungsgrenze zu finden, indem er die Hyperebene auf den Daten maximiert und so die Unterschiede zwischen den Klassen ermittelt.

K-Nächste Nachbarn (KNN)

K-Nearest Neighbors ist ein überwachtes maschinelles Lernverfahren, das seine Vorhersagen auf der Nähe von Datenpunkten basiert. Es klassifiziert Datenpunkte, indem es deren nächstgelegene Nachbarn im Graphen betrachtet, wodurch es sich ideal für Klassifizierungsaufgaben eignet.

Teil 5. Vor- und Nachteile des überwachten Lernens

Teil 6. Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen

Teil 7. Häufig gestellte Fragen zum überwachten maschinellen Lernen

Welche realen Anwendungsgebiete gibt es für überwachtes Lernen?

Zu den realen Anwendungsgebieten des überwachten maschinellen Lernens gehören die Erkennung von E-Mail-Spam, die Prognose von Verkaufspreisen, die Erkennung von Betrug oder betrügerischen Transaktionen im Bankwesen, die Bilderkennung, die medizinische Diagnostik und vieles mehr.

Was sind gelabelte Daten im überwachten maschinellen Lernen?

Bei den gelabelten Daten handelt es sich um Daten, die in das überwachte maschinelle Lernmodell eingespeist werden und Eingaben mit korrekten Ausgabelabels versehen.

Warum ist betreutes Lernen wichtig?

Das ist wichtig, weil es Daten in eine funktionierende Vorhersage umwandelt und es verschiedenen Bereichen ermöglicht, Entscheidungen auf Basis der aus den Daten gewonnenen Muster zu treffen. Es trägt zur Leistungsfähigkeit der meisten KI-integrierten Systeme und Programme in der Praxis bei, unterstützt bessere Geschäftsprognosen und vieles mehr.

Abschluss

Abschließend, Überwachtes maschinelles Lernen Überwachtes maschinelles Lernen ist ein praktisches und wirkungsvolles Teilgebiet der KI, das in unserem Alltag allgegenwärtig ist. Dieser Artikel bietet Lesern nicht nur einen umfassenden Überblick über das Thema, sondern erläutert auch die verschiedenen Arten des überwachten Lernens, gibt eine kurze und prägnante Erklärung seiner Funktionsweise und listet die Algorithmen mit Beschreibungen auf. Betrachtet man diesen Bereich der KI genauer, so zählt maschinelles Lernen zu den vielversprechendsten Anwendungsgebieten der KI. Die Entwicklung eines solchen Systems ist jedoch keine leichte Aufgabe, da sie Programmierkenntnisse erfordert, die man nicht über Nacht erlernen kann.