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Maschinelles Lernen - Die Grundprinzipien verstehen

Von Lena Ferber am 10. März 2024

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich selbständig zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Diese Technologie revolutioniert bereits viele Branchen und hat das Potenzial, unseren Alltag in Zukunft grundlegend zu verändern. ML-Algorithmen lernen aus Daten, indem sie Muster und Beziehungen in den Daten erkennen. Diese Muster können verwendet werden, um Vorhersagen zu treffen, Entscheidungen zu treffen oder neue Informationen zu generieren. Es gibt verschiedene Arten von ML-Algorithmen, die sich in ihrer Lernweise und ihren Anwendungsgebieten unterscheiden. Die drei wichtigsten Lernparadigmen sind:

1. Überwachtes Lernen (Supervised Learning)

Beim überwachten Lernen wird dem Computer ein Datensatz mit bekannten Eingabedaten und gewünschten Ausgabedaten (Labeln) bereitgestellt. Der Algorithmus lernt aus diesen Beispielen, die Muster und Beziehungen zwischen den Eingabedaten und den Labeln zu erkennen. So kann er später neue Eingabedaten korrekt klassifizieren oder Vorhersagen treffen.

2. Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)

Im Gegensatz zum überwachten Lernen gibt es beim unüberwachten Lernen keine Labels für die Eingabedaten. Der Algorithmus muss daher selbstständig Muster und Strukturen in den Daten finden.

3. Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning)

Beim verstärkenden Lernen lernt ein Agent durch Versuch und Irrtum in einer simulierten oder realen Umgebung. Der Agent erhält positive oder negative Belohnungen für seine Aktionen, basierend darauf, ob sie den gewünschten Zustand näherbringen oder davon entfernen. Anders als bei den zwei ersten Paradigmen sind hier keine Trainingsdaten notwendig.

Überwachtes Lernen (Supervised Learning)

Grundprinzip

Überwachtes Lernen ist ein Paradigma des Maschinellen Lernens (ML), bei dem ein Algorithmus aus einem Datensatz mit bekannten Eingabedaten und gewünschten Ausgabedaten (Labeln) lernt. Der Algorithmus durchläuft diese Datensätze, um die Muster und Beziehungen zwischen den Eingabedaten und den Labeln zu erkennen. So kann er später neue Eingabedaten korrekt klassifizieren oder Vorhersagen treffen.

Beispiel:

Stellen Sie sich vor, Sie möchten einem Algorithmus beibringen, Katzen von Hunden zu unterscheiden. Sie könnten ihm dazu einen Datensatz mit Bildern von Katzen und Hunden zeigen, wobei jedes Bild mit einem Label versehen ist, das angibt, ob es sich um eine Katze oder einen Hund handelt. Der Algorithmus würde dann die Merkmale der Bilder (z. B. Farbe, Form, Größe) analysieren und lernen, diese Merkmale den Labeln zuzuordnen. So könnte er später neue Bilder korrekt als Katze oder Hund klassifizieren.

Arten von Aufgaben im überwachten Lernen

Klassifizierung: Der Algorithmus ordnet neue Eingabedaten einer bestimmten Kategorie zu.
Regression: Der Algorithmus sagt einen kontinuierlichen Wert für neue Eingabedaten voraus.

Vorteile des überwachten Lernens

Hohe Genauigkeit: Bei ausreichenden Trainingsdaten kann überwachtes Lernen sehr präzise Ergebnisse liefern.
Vielfältige Anwendungsgebiete: Überwachtes Lernen kann für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden, z. B. Spam-Filterung, Bilderkennung, Kreditwürdigkeitsprüfung, etc.

Nachteile des überwachten Lernens

Bedarf an Labeln: Der Trainingsdatensatz muss mit Labeln versehen sein, was in der Praxis aufwändig sein kann.
Überanpassung (Overfitting): Es besteht die Gefahr, dass das Modell in der Trainingsphase die Eigenheiten und das Rauschen der Trainingsdaten zu genau lernt und dann in der Testphase versagt, da es die gelernten Muster nicht auf neue, unbekannte Daten übertragen kann. Ursächlich dafür ist, dass das Modell zu komplexe Muster in den Trainingsdaten lernt, die in Wirklichkeit gar nicht vorhanden sind.

Fazit:

Überwachtes Lernen ist ein leistungsstarkes Werkzeug für ML-Aufgaben, bei denen viele Trainingsdaten mit bekannten Labeln verfügbar sind. Es bietet eine hohe Genauigkeit und kann für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden.

Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)

Grundprinzip

Unüberwachtes Lernen ist ein Paradigma des Maschinellen Lernens (ML), bei dem ein Algorithmus aus einem Datensatz ohne Labeln lernt. Im Gegensatz zum überwachten Lernen gibt es hier keine vorgegebenen Kategorien oder Zielwerte. Der Algorithmus muss daher selbstständig Muster und Strukturen in den Daten erkennen.

Beispiel:

Stellen Sie sich vor, Sie möchten einem Algorithmus beibringen, Kundengruppen zu identifizieren. Sie könnten ihm dazu einen Datensatz mit Kaufhistorie, demografischen Daten und anderen relevanten Informationen zur Verfügung stellen. Der Algorithmus würde dann diese Daten analysieren und Gemeinsamkeiten zwischen den Kunden finden, um sie in Gruppen mit ähnlichen Merkmalen und Kaufverhalten zu clustern.

Arten von Aufgaben im unüberwachten Lernen

Clustering: Der Algorithmus gruppiert ähnliche Datenpunkte in Clustern.
Dimensionality Reduction: Der Algorithmus reduziert die Anzahl der Dimensionen in einem Datensatz, ohne dabei wichtige Informationen zu verlieren.
Anomalieerkennung: Der Algorithmus findet Datenpunkte, die sich von der Norm abheben.

Vorteile des unüberwachten Lernens

Keine Label erforderlich: Im Gegensatz zum überwachten Lernen benötigt unüberwachtes Lernen keine Label für die Trainingsdaten.
Entdeckung neuer Muster: Unüberwachtes Lernen kann helfen, neue Muster und Strukturen in Daten zu erkennen, die zuvor unbekannt waren.

Nachteile des unüberwachten Lernens

Interpretation der Ergebnisse: Die Ergebnisse des unüberwachten Lernens können schwer zu interpretieren sein.
Keine direkte Vorhersage: Unüberwachtes Lernen kann keine direkten Vorhersagen treffen, sondern nur Muster und Strukturen in den Daten erkennen.

Fazit:

Unüberwachtes Lernen ist ein leistungsstarkes Werkzeug für ML-Aufgaben, bei denen keine Label für die Daten verfügbar sind. Es kann helfen, neue Muster und Strukturen in Daten zu erkennen und so zu einem besseren Verständnis der Daten beitragen.

Reinforcement Learning (Verstärkendes Lernen)

Grundprinzip

Reinforcement Learning (RL) ist ein Paradigma des Maschinellen Lernens (ML), bei dem ein Agent durch Versuch und Irrtum in einer simulierten oder realen Umgebung lernt. Der Agent erhält positive oder negative Belohnungen für seine Aktionen, basierend darauf, ob sie den gewünschten Zustand näherbringen oder davon entfernen. Obwohl dieses Paradigma keine Datengrundlage zum Training benötigt, kann dieses nur in sehr spezifischen Anwendungssituationen angewandt werden.

Blogbeitrag zum Thema Reinforcement Learning.

Beispiel:

Stellen Sie sich vor, Sie möchten einem Roboter beibringen, einen Ball zu greifen. Sie könnten den Roboter in einer simulierten Umgebung platzieren und ihm eine Belohnung geben, wenn er den Ball erfolgreich greift. Der Roboter würde dann verschiedene Aktionen ausprobieren, um herauszufinden, wie er den Ball am besten greifen kann. Durch Versuch und Irrtum würde er lernen, die Aktionen zu wählen, die ihm die höchste Belohnung einbringen.

Komponenten des Reinforcement Learning

Agent: Der Agent ist das System, das lernt.
Umgebung: Die Umgebung ist die Welt, in der der Agent agiert.
Zustand: Der Zustand beschreibt die Situation des Agenten in der Umgebung.
Aktion: Eine Aktion ist etwas, das der Agent in der Umgebung tun kann.
Belohnung: Die Belohnung ist ein Signal, das dem Agenten anzeigt, wie gut seine Aktion war.

Vorteile des Reinforcement Learning

Lernen in komplexen Umgebungen: Reinforcement Learning kann in komplexen Umgebungen eingesetzt werden, in denen es schwierig oder unmöglich ist, den Agenten explizit zu programmieren.
Entdecken neuer Lösungen: Reinforcement Learning kann neue und unbekannte Lösungen entdecken, die Menschen möglicherweise nicht vorhergesehen haben. Dies ist besonders wertvoll für Aufgaben, bei denen die optimale Lösung nicht im Voraus bekannt ist.
Anpassungsfähigkeit an dynamische Umgebungen: Reinforcement Learning kann sich an dynamische Umgebungen anpassen, die sich im Laufe der Zeit verändern. Durch die kontinuierliche Interaktion mit der Umgebung und das Lernen aus Erfolgen und Misserfolgen kann es seine Strategien anpassen, um weiterhin erfolgreich zu sein.

Nachteile des Reinforcement Learning

Lernen kann lange dauern: Das Lernen kann lange dauern, da der Agent durch Versuch und Irrtum lernen muss.
Belohnungsfunktion muss definiert werden: Es ist wichtig, eine gute Belohnungsfunktion zu definieren, die dem Agenten Feedback zu seinem Verhalten gibt. Diese Belohnungsfunktion ist wie eine Spielregel, die alle Aktionen, die den Agenten dem Ziel näher bringt, belohnt und alle Aktionen, die den Agenten von dem Ziel weiter entfernt bestraft.

Fazit:

Reinforcement Learning ist ein leistungsstarkes Werkzeug für ML-Aufgaben, bei denen es schwierig oder unmöglich ist, einen Agenten explizit zu programmieren. Es kann verwendet werden, um Agenten in komplexen Umgebungen lernen zu lassen, wie z. B. Roboter, Computerspiele und Finanz-Tradings.

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