Überwachtes und unüberwachtes Lernen: Überblick und Unterschiede

Da die Welt sich modernen Technologien wie KI gegenüber immer aufgeschlossener und anpassungsfähiger zeigt, um mit dem steigenden Lebensstandard von Konsumenten und Unternehmen Schritt zu halten, zögern viele noch immer, solche Werkzeuge zu integrieren. Ihnen ist nicht bewusst, dass KI bereits in Systeme und Programme ihres Alltags Einzug gehalten hat. Maschinelles Lernen findet in vielen unserer heutigen Systeme Anwendung, von der Gesundheitsversorgung über die Betrugserkennung bis hin zur Klassifizierung und Segmentierung von Objekten.

Maschinelles Lernen, insbesondere überwachtes und unüberwachtes Lernen, hat wesentlich zur Entwicklung von Modellen beigetragen, die heute in verschiedensten Systemen und Programmen Anwendung finden. Als Teilgebiet der KI entwickelt es Algorithmen und Modelle, die Muster in Daten erkennen und daraus lernen und darauf basierend Entscheidungen oder Vorhersagen treffen, ohne explizit programmiert zu sein. Dieser Artikel bietet Informationen zu den verschiedenen Arten des maschinellen Lernens, insbesondere zum überwachten und unüberwachten Lernen. Unüberwachtes maschinelles Lernen, indem wir Ihnen einen Überblick über die Begriffe und ihre wichtigsten Unterschiede geben und Ihnen helfen, die richtigen Entscheidungen für die Entwicklung Ihres Modells zu treffen.

Teil 1. Was ist überwachtes Lernen?

Überwachtes maschinelles Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, die gelabelte Datensätze verwendet, um einen Algorithmus für die Segmentierung oder Klassifizierung zu trainieren – diese Methodik ist grundlegend in maschinelles LernenDurch die gekennzeichneten Eingaben und Ausgaben ist das Modell im überwachten maschinellen Lernen in der Lage, seine Genauigkeit zu messen und kontinuierlich zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern.

Wenn ein bestimmtes Modell oder ein bestimmter Algorithmus des überwachten maschinellen Lernens versucht, Muster in einem riesigen Datensatz zu finden und vorherzusagen, kann das überwachte Lernen in zwei Arten von Problemen unterteilt werden: Klassifizierung und Regression.

• Klassifizierung. Dies betrifft die Verwendung von Algorithmen, die Daten bestimmten Kategorien oder Werten zuordnen. Dabei wird ein Ergebnis zwei oder mehr Kategorien zugeordnet, ähnlich wie E-Mail-Plattformen E-Mails im Posteingang eines Nutzers als Spam einstufen. Zu den Klassifizierungsalgorithmen zählen Support Vector Machine (SVM), lineare Klassifikatoren, Random Forest und Entscheidungsbäume.

• Regression. Es handelt sich um eine Art überwachtes maschinelles Lernverfahren, das ebenfalls einen Algorithmus verwendet. Anstatt Daten bestimmten Kategorien zuzuordnen, nutzt es jedoch das Regressionsmodell, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen besser zu verstehen. Dieses Modell eignet sich für die Entwicklung von Modellen zur Vorhersage numerischer Werte, beispielsweise zur Preisprognose. Zu den Regressionsalgorithmen gehören die Polynomregression, die lineare Regression und die logistische Regression.

Teil 2. Was ist unüberwachtes Lernen?

Unüberwachtes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, die unbeschriftete Datensätze analysiert – und stellt damit einen weiteren wichtigen Zweig innerhalb des breiteren Feldes dar. Arten von KIDieses maschinelle Lernverfahren ist in der Lage, Muster in einem unbeschrifteten Datensatz zu entdecken und zu identifizieren, und zwar ohne explizit dafür programmiert zu werden.

Daher wird maschinelles Lernen häufig eingesetzt und in das System integriert, um verschiedene Entitäten und Objekte zu gruppieren oder zu clustern. Seine Anwendung bzw. Funktion lässt sich in drei Kategorien einteilen: Clustering, Assoziation und Dimensionsreduktion.

• Clustering. Es handelt sich um eine Art Data-Mining-Verfahren, das es ermöglicht, ungelabelte Daten anhand ihrer Ähnlichkeiten und Unterschiede zu gruppieren und zu kategorisieren. Dieses Verfahren wird hauptsächlich für Marktsegmentierung, Bildkomprimierung und weitere Anwendungen eingesetzt.

• Vereinigung. Es handelt sich um einen weiteren Ansatz des unüberwachten Lernens, der andere Mittel oder Regeln verwendet, um die Beziehung zwischen den Werten des gegebenen Datensatzes zu finden und zu verstehen.

• Dimensionsreduktion. Der dritte Anwendungsbereich von unüberwachtem maschinellem Lernen ist die Dimensionsreduktion. Dieser Ansatz kommt zum Einsatz, wenn die Anzahl der Dimensionen der Werte im Datensatz zu hoch ist. Die Methode reduziert einen Teil der Eingabedaten auf eine handhabbare Größe, wodurch ein Filter entsteht, der gleichzeitig die Datenqualität erhält.

Teil 3. Wichtigste Unterschiede

Die einfachste Antwort auf die Frage nach den Hauptunterschieden zwischen überwachtem und unüberwachtem maschinellem Lernen lautet: die Datensätze. Überwachtes Lernen nutzt ausschließlich gelabelte Daten; unüberwachtes Lernen hingegen verwendet ungelabelte Daten, anstatt auf solche gelabelten Eingabe- und Ausgabedaten zurückzugreifen.

Teil 4. Wie man zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen wählt

Bei der Wahl zwischen den beiden Arten des maschinellen Lernens (überwachtes und unüberwachtes Lernen) kommt es auf Ihre Bedürfnisse an. Wenn Sie jedoch gerade erst anfangen und nicht wissen, wo Sie beginnen sollen, sollten Sie die folgenden Tipps beachten, um den richtigen Ansatz für Ihre Anwendung zu finden und die für Sie am besten geeignete Methode des maschinellen Lernens auszuwählen.

1. Prüfen Sie Ihre Datensätze auf gelabelte oder ungelabelte Daten. Auf diese Weise müssen Sie wahrscheinlich einen Ansatz des überwachten oder unüberwachten maschinellen Lernens verfolgen.

2. Definieren Sie Ihr Ziel klar. Wenn Sie Ihren Zweck und Ihr Ziel für die Entwicklung von maschinellem Lernen klar definieren, erhalten Sie ein klareres Bild davon, welche Probleme oder Situationen Sie im Hinblick auf Data Mining, Klassifizierung, Segmentierung usw. angehen möchten.

3. Prüfen Sie, ob Ihre Optionen für maschinelle Lernalgorithmen geeignet sind, Ihre Datensätze und Ihre Datenstruktur zu unterstützen.

Bei der Wahl zwischen den beiden Machine-Learning-Methoden gibt es kein Richtig oder Falsch, da beide ihren Zweck erfüllen. Letztendlich kommt es auf das Ziel des Nutzers an. Daher ist es wichtig, die Datensätze zu prüfen und sich gleichzeitig über das Ziel im Klaren zu sein. Nur so lässt sich entscheiden, welche der beiden Methoden die richtige und beste ist.

Teil 5. Häufig gestellte Fragen zu überwachtem vs. unüberwachtem Lernen

Wann sollte ich überwachtes Lernen einsetzen?

Für die Anwendung von überwachtem maschinellem Lernen wird ein annotierter Datensatz benötigt. Ziel der Modellentwicklung ist es, ein bestimmtes Ergebnis vorherzusagen, anstatt ein bestimmtes Muster in den Daten zu erkennen; daher ist eine messbare Ausgabegenauigkeit erforderlich.

Wann sollte ich unüberwachtes Lernen einsetzen?

Für den Einsatz von unüberwachtem maschinellem Lernen benötigt man Zugriff auf ungelabelte Daten. Ziel ist es weniger, ein bestimmtes Ergebnis vorherzusagen, sondern vielmehr die Beziehungen zwischen Variablen zu verstehen und Muster in den Datensätzen zu erkennen, sowie Datensätze mit ähnlichen Werten oder Eigenschaften zu gruppieren.

Können beide Methoden kombiniert werden?

In der Praxis sieht man, dass, sobald das Training und die Entwicklung eines bestimmten Modells erfolgreich war, viele unüberwachte und überwachte Verfahren gleichzeitig im Gesundheitswesen, in Unternehmen wie der Kundensegmentierung, der Preisprognose, der Datenkomprimierung, in Empfehlungssystemen, in der Analyse und vielem mehr eingesetzt werden.

Ist eines besser als das andere?

Nein, es gibt kein leistungsschwächeres oder leistungsstärkeres Modell für die Entwicklung von maschinellem Lernen. Da beide Modelle unterschiedliche Funktionen und Zwecke erfüllen, sind beide wichtig und nützlich.

Ist überwachtes Lernen genauer?

Obwohl überwachtes maschinelles Lernen eine messbare Genauigkeit bietet, da Entwickler die Ergebnisse mit den bekannten und als gelabelt gekennzeichneten Daten vergleichen können, hängt die Gesamtqualität – also die Effektivität der Ergebnisgenerierung – weiterhin von der Menge der verwendeten Trainingsdaten sowie deren Qualität ab.

Abschluss

Dieser Artikel hat die beiden Arten des maschinellen Lernens explizit definiert und jeweils Licht darauf geworfen. Überwachtes Lernen und unüberwachtes LernenDarüber hinaus lässt sich im Zuge der vertiefenden Diskussion feststellen, dass die KI bzw. das maschinelle Lernen einen langen Weg zurückgelegt hat, auch wenn sie für Anfänger oder diejenigen, die keine grundlegenden Kenntnisse über KI oder maschinelles Lernen besitzen, kompliziert zu verstehen sein mag.

Dieser Artikel dient als Leitfaden und definiert nicht nur maschinelles Lernen, sondern erläutert auch den Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem maschinellem Lernen. Er vermittelt Lesern tieferes Verständnis dafür, wie Daten im maschinellen Lernen verarbeitet werden, um präzise Ergebnisse, Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus beleuchtet der Artikel die beiden gängigen Methoden des maschinellen Lernens, da beide ihre Stärken und Schwächen aufweisen, die ihren jeweiligen Zweck erfüllen. Dadurch gehören sie zu den Arten des maschinellen Lernens, die in unseren Systemen und Programmen eingesetzt und integriert werden.