Maschinelles Lernen (Maschine Learning)
Die Macht des maschinellen Lernens
Das maschinelle Lernen ist eine unglaubliche Technologie, die es Computern ermöglicht, auf eine Weise aus Daten zu lernen, die wir nie für möglich gehalten hätten. Es ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die es Maschinen ermöglicht, ihre Leistung bei einer Aufgabe durch Erfahrung zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden.
Die beim maschinellen Lernen verwendeten Algorithmen ermöglichen es Computern, automatisch Muster und Beziehungen in Daten zu erkennen, wichtige Variablen zu identifizieren und auf der Grundlage neuer Eingaben genaue Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Die Bedeutung des maschinellen Lernens in der heutigen Welt kann gar nicht hoch genug eingeschätzt werden.
Im Zeitalter von Big Data generieren Unternehmen und Organisationen riesige Mengen an Informationen in einem noch nie dagewesenen Tempo. Mithilfe des maschinellen Lernens lassen sich aus diesen Daten Erkenntnisse gewinnen, die zur Verbesserung der Entscheidungsfindung, zur Optimierung von Prozessen und zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen genutzt werden können.
So wird das maschinelle Lernen beispielsweise von Online-Händlern eingesetzt, um Produktempfehlungen für Kunden auf der Grundlage ihres Surfverhaltens und ihrer Kaufhistorie zu personalisieren. Es wird auch von Gesundheitsdienstleistern verwendet, um die Ergebnisse von Patienten vorherzusagen und die Behandlungen zu identifizieren, die am wahrscheinlichsten erfolgreich sind.
Die Geschichte des maschinellen Lernens reicht mehrere Jahrzehnte zurück. In den 1950er und 60er Jahren begannen frühe Pioniere wie Arthur Samuel und Marvin Minsky mit der Entwicklung von Algorithmen, die aus Erfahrungen „lernen“ können.
Die Fortschritte in diesem Bereich waren jedoch aufgrund der begrenzten Rechenleistung und Datenverfügbarkeit nur langsam. Erst in den frühen 2000er Jahren führten Fortschritte in beiden Bereichen zu einer raschen Verbreitung von Anwendungen des maschinellen Lernens in Branchen wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen, dem Einzelhandel und der Fertigung.
Maschinelles Lernen verstehen
Im Kern geht es beim maschinellen Lernen um die Entwicklung von Modellen oder Algorithmen, die aus Dateneingaben lernen können, anstatt sich ausschließlich auf menschliche Programmierung oder Anweisungen zu verlassen. Diese Modelle können je nach Art des zu lösenden Problems viele Formen annehmen – so könnte beispielsweise die Vorhersage von Hauspreisen anhand historischer Verkaufsdaten ein Regressionsmodell erfordern, während die Erkennung betrügerischer Transaktionen einen Entscheidungsbaum erfordern könnte.
Überwachtes Lernen ist die am häufigsten verwendete Art des maschinellen Lernens, bei der der Algorithmus auf eine Reihe von gekennzeichneten Dateneingaben und -ausgaben trainiert wird. Ziel ist es, eine Abbildungsfunktion zu erlernen, die für neue Eingaben Ausgaben vorhersagen kann.
Beim unüberwachten Lernen hingegen geht es darum, Muster oder Beziehungen in Datensätzen ohne vordefinierte Bezeichnungen zu entdecken. Verstärkungslernen ist eine weitere Art des maschinellen Lernens, bei der ein Agent mit seiner Umgebung interagiert, um durch positive und negative Rückmeldungen zu lernen.
Algorithmen des maschinellen Lernens beruhen in der Regel auf statistischen und mathematischen Techniken wie lineare Regression, Clustering-Analyse, Entscheidungsbäume und neuronale Netze. Diese Algorithmen können für eine breite Palette von Anwendungen eingesetzt werden, darunter die Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, Spracherkennung und sogar selbstfahrende Autos.
Die Zukunft des maschinellen Lernens
Da sich die Technologie in einem unglaublichen Tempo weiterentwickelt, können wir im Bereich des maschinellen Lernens mit noch mehr spannenden Entwicklungen rechnen. Mit Fortschritten in Bereichen wie Deep Learning und Big-Data-Verarbeitungstechnologien wie Hadoop und Spark können wir erwarten, dass noch ausgefeiltere Modelle erstellt werden, die in der Lage sind, komplexe Probleme zu lösen, die zuvor unvorstellbar waren. Die Auswirkungen des maschinellen Lernens werden sich auch in anderen Branchen bemerkbar machen, vom Gesundheitswesen bis zum Finanzwesen, mit Fortschritten bei prädiktiven medizinischen Lösungen für die Diagnose und Behandlung von Krankheiten oder Betrugserkennungssystemen im Bankensektor usw. Die Zukunft dieser aufregenden Technologie ist vielversprechend, denn sie hat das Potenzial, unser Leben zu revolutionieren!
Arten des maschinellen Lernens
Maschinelles Lernen ist eine Methode der Datenanalyse, die die Entwicklung von Algorithmen umfasst, die in der Lage sind, selbstständig Muster in Daten zu erkennen und auf der Grundlage dieser Muster Entscheidungen zu treffen. Es gibt drei Hauptarten des maschinellen Lernens: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und halbüberwachtes Lernen.
Überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem der Algorithmus anhand von beschrifteten Datensätzen trainiert wird. Mit anderen Worten: Der Algorithmus erhält Eingabedaten und entsprechende Ausgabewerte als Kennzeichnungen.
Das Ziel des überwachten Lernens ist es, ein Modell zu erstellen, das für neue Eingabedaten Ausgabewerte vorhersagen kann. Beispiele für überwachtes Lernen sind Bildklassifizierung und Sprachübersetzung.
Ein Bildklassifizierungsmodell kann beispielsweise mit markierten Bildern von Hunden und Katzen trainiert werden, um neue Bilder korrekt als Hunde oder Katzen zu klassifizieren. Überwachte Algorithmen des maschinellen Lernens können Regressionsanalysen oder Entscheidungsbaumanalysen verwenden, um zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen.
Zu den Vorteilen des überwachten Lernens gehören eine höhere Genauigkeit, da der Algorithmus mit bekannten korrekten Antworten trainiert wurde, eine schnellere Konvergenz aufgrund der im Trainingsset bereitgestellten Kennzeichnungen, viele leicht verfügbare Tools zur Entwicklung von Modellen für verschiedene Anwendungen. Zu den Nachteilen gehören die Abhängigkeit von beschrifteten Datensätzen, die nicht immer die realen Daten widerspiegeln, und die geringe Leistung, wenn Variationen außerhalb des Trainingssatzes auftreten.
Unüberwachtes Lernen
Unüberwachte Algorithmen für maschinelles Lernen werden in Fällen eingesetzt, in denen keine markierten Beispiele zur Verfügung stehen, anhand derer man Muster in den Daten erkennen kann. Stattdessen versuchen unüberwachte Algorithmen, Muster zu erkennen, indem sie ähnliche Sätze clustern oder Verteilungen innerhalb größerer Sätze verstehen. Beispiele hierfür sind die Erkennung von Anomalien, bei der Betrugstransaktionen aus Tausenden oder Millionen ähnlicher Transaktionen aufgedeckt werden, indem man sie anhand ihrer Ähnlichkeiten gruppiert und auf Abweichungen prüft.
Zu den Vorteilen gehört, dass möglicherweise neue Erkenntnisse über den Datensatz gewonnen werden können, wenn nicht im Voraus bekannt ist, wie die Datensätze aussehen werden; diese Technik hat weniger Einschränkungen, da keine markierten Daten benötigt werden, deren Erfassung zeitaufwändig und teuer sein kann. Zu den Nachteilen gehören jedoch Schwierigkeiten bei der Ermittlung der optimalen Anzahl von Clustern oder Mustern und Schwierigkeiten bei der Validierung der Ergebnisse, da es keine bekannte richtige Antwort gibt.
Semi-überwachtes Lernen
Semi-überwachtes Lernen ist eine Kombination aus überwachten und unüberwachten Lerntechniken, die sowohl gelabelte als auch nicht gelabelte Daten verwenden. Das Ziel des halbüberwachten Lernens ist es, die Vorteile beider Arten von maschinellen Lernmethoden zu nutzen und gleichzeitig deren Einschränkungen zu minimieren.
Eine Beispielanwendung könnte die Posenschätzung innerhalb von Bildern unter Verwendung großer Datensätze sein: ein überwachtes Modell würde auf einem kleinen Satz markierter Bilder trainiert, während ein nicht überwachtes Modell für die Merkmalsextraktion auf dem Rest verwendet würde. Dies würde die Kosten senken und dennoch eine höhere Genauigkeit erzielen.
Zu den Vorteilen gehören eine höhere Genauigkeit aufgrund der Verwendung beider Datenquellen sowie weniger strenge Anforderungen an beschriftete Datensätze. Zu den Nachteilen gehören Probleme mit der Skalierbarkeit bei größeren Modellen oder Trainingsdatensätzen und die Ungewissheit darüber, wie viele Kennzeichnungen für eine optimale Leistung erforderlich sind.
Jede Art des maschinellen Lernens hat ihre Vor- und Nachteile, die vom jeweiligen Anwendungsfall abhängen. Wenn Entwickler die Unterschiede zwischen diesen Typen verstehen, können sie die richtigen Techniken wählen, um genaue Ergebnisse zu erzielen und gleichzeitig Skalierbarkeit und Flexibilität zu gewährleisten, die zu neuen Erkenntnissen führen können, die über das bereits vorhandene Wissen hinausgehen.
Maschinelle Lerntechniken
In diesem Abschnitt werden wir uns mit den verschiedenen Techniken des maschinellen Lernens befassen. Welche Techniken verwendet werden, hängt von der Art der zu analysierenden Daten und der Art der gewünschten Vorhersagen ab. Einige der am häufigsten verwendeten Techniken sind Regressionsanalyse, Clustering-Analyse, Entscheidungsbaumanalyse und neuronale Netze.
Regressionsanalyse
Die Regressionsanalyse ist eine Methode der statistischen Modellierung, bei der die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen untersucht wird. Ziel ist es, die am besten passende Linie oder Kurve zu finden, die die Beziehung zwischen diesen Variablen erklärt. Die Regressionsanalyse kann in drei Arten unterteilt werden: lineare Regression, logistische Regression und polynomiale Regression.
Lineare Regression
Die lineare Regression ist die einfachste Form der Regressionsanalyse, bei der eine Geradengleichung zur Modellierung der Beziehung zwischen zwei numerischen Variablen verwendet wird. Dabei wird eine Linie gefunden, die am besten zu den Datenpunkten passt, so dass der Abstand zwischen jedem Punkt und der Linie minimiert wird. Die lineare Regression kann sowohl für einfache als auch für multiple lineare Regressionen verwendet werden, wenn es mehr als eine unabhängige Variable gibt.
Logistische Regression
Die logistische Regression ist eine weitere Art der statistischen Modellierungstechnik, die jedoch in der Regel für die Vorhersage binärer Ergebnisse (ja/nein) reserviert ist. Die logistische Regression verwendet eine S-förmige Kurve, die so genannte Sigmoidfunktion, um Wahrscheinlichkeiten vorherzusagen. Diese Kurve bildet jede reelle Zahl auf einen anderen Wert zwischen 0 und 1 ab, der einer Wahrscheinlichkeit entspricht.
Polynomielle Regression
Es handelt sich um eine Erweiterung der linearen Regression, bei der wir Polynomterme höheren Grades zu unserer Prädiktorengleichung hinzufügen, um nichtlineare Wellen in unserem Datensatz zu berücksichtigen.
Clustering-Analyse
Bei der Clustering-Analyse werden ähnliche Datenpunkte auf der Grundlage ihrer Merkmale oder Eigenschaften gruppiert, ohne dass zuvor Kenntnisse über ihre Klassifizierung oder Ergebnisse vorliegen. Diese Technik fällt unter unüberwachtes Lernen, da es keine vordefinierten Klassen für die Kennzeichnung von Beobachtungen gibt. Zwei gängige Clustering-Techniken sind das k-means Clustering und das hierarchische Clustering.
K-Means-Clustering
Das K-Means-Clustering ist ein beliebter unüberwachter Algorithmus für maschinelles Lernen, der ähnliche Datenpunkte in Clustern zusammenfasst. Es handelt sich um einen einfachen Algorithmus, der den Datensatz iterativ in k Gruppen unterteilt (k ist ein vom Benutzer eingegebener Parameter), basierend auf dem Abstand zum Mittelwert jedes Clusters. Die endgültige Ausgabe dieses Algorithmus ist ein Satz von k Clustern, wobei jeder Cluster Datenpunkte mit ähnlichen Merkmalen enthält.
Hierarchisches Clustering
Hierarchisches Clustering ist eine andere Art von unbeaufsichtigter Lernmethode, die verwendet wird, um Datenobjekte auf der Grundlage ihrer Ähnlichkeit in Gruppen oder Clustern zusammenzufassen. Bei dieser Technik werden Bäume (Dendrogramme) gebildet, wobei jeder Zweig den Abstand zwischen zwei Clustern darstellt.
Es gibt zwei Arten von hierarchischen Clustern: Agglomerative und Divisive. Das agglomerative hierarchische Clustering beginnt mit einzelnen Datenpunkten und baut sich durch die Verbindung ähnlicher Paare auf, bis alle Punkte zu einem großen Cluster gehören.
Entscheidungsbaum-Analyse
Bei der Entscheidungsbaumanalyse wird versucht, wichtige Beziehungen innerhalb des Datensatzes mithilfe einer baumähnlichen Struktur zu ermitteln, bei der jeder interne Knoten ein Attribut, jeder Zweig ein Ergebnis des Attributs und jeder Blattknoten eine Klassenbezeichnung oder eine Entscheidung darstellt. Zwei beliebte Algorithmen für die Entscheidungsbaumanalyse sind der ID3-Algorithmus und der C4-Algorithmus.
ID3-Algorithmus
Der ID3-Algorithmus (Iterative Dichotomiser 3) verwendet die Entropie als Metrik zur Messung der Reinheit oder Zufälligkeit in einem gegebenen Satz von Daten. Jedes Attribut im Datensatz wird auf der Grundlage seines Informationsgewinns bewertet, was bei jeder Iteration zur Verringerung der Entropie beiträgt, bis alle Attribute ausgeschöpft sind und ein Entscheidungsbaum entsteht.
C4-Algorithmus
Der C4 (See-Four)-Algorithmus ist eine Erweiterung des ID3-Algorithmus, verwendet jedoch die Gini-Unreinheit anstelle der Entropie als Aufteilungskriterium. Die Gini-Unreinheit ist ein Maß dafür, wie oft ein zufällig ausgewähltes Element aus der Menge falsch beschriftet würde, wenn es entsprechend der Verteilung der Beschriftungen in der Teilmenge zufällig beschriftet würde.
Neuronale Netze
Neuronale Netze sind eine Reihe von Algorithmen, die der Struktur und Funktion von biologischen Neuronen nachempfunden sind. Sie werden zur Mustererkennung, Klassifizierung und Vorhersage eingesetzt. Zwei gängige Arten von neuronalen Netzen sind neuronale Feedforward-Netze und rekurrente neuronale Netze.
Neuronale Netze mit Vorwärtskopplung
Neuronale Netze mit Vorwärtskopplung bestehen aus mehreren Schichten, wobei jede Schicht aus einem oder mehreren Neuronen besteht. Die Eingabeschicht erhält Dateneingaben, die dann mehrere versteckte Schichten durchlaufen, bevor sie die Ausgabeschicht erreichen. Die Gewichte zwischen den Neuronen in jeder Schicht werden während des Trainings aktualisiert, um die Fehler zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Ausgaben zu minimieren.
Einschichtiges Perzeptron
Die einfachste Form eines neuronalen Feedforward-Netzes hat nur ein Neuron, das einige Eingaben empfängt, ihnen Gewichte zuweist, einen Vorspannungsterm hinzufügt und sie dann durch eine Aktivierungsfunktion leitet.
Mehrschichtiges Perzeptron
Ein mehrschichtiges Perzeptron (MLP) ist ein Feedfoward- Neuronales Netz, das aus mehreren Verarbeitungsschichten besteht – einer Eingabeschicht, gefolgt von mehreren verborgenen Schichten – und in einer Ausgabeschicht endet.
Schlussfolgerung
Techniken des maschinellen Lernens haben die Analyse großer Datensätze revolutioniert, da sie effiziente Möglichkeiten zur Identifizierung von Mustern, zur Erstellung von Vorhersagen und zur Klassifizierung von Ergebnissen bieten. Die Regressionsanalyse bietet Einblicke in die Beziehungen zwischen numerischen Datenpunkten, während die Clusteranalyse Ähnlichkeiten auf der Grundlage von Merkmalen oder Eigenschaften ohne vordefinierte Klassen identifiziert.
Die Entscheidungsbaumanalyse hilft, wichtige Zusammenhänge in Datensätzen mit strukturierten Algorithmen zu erklären, während neuronale Netze komplexe Lösungen für verschiedene Anwendungen wie Bildklassifizierung oder Spracherkennung bieten. Mit diesen Werkzeugen können Unternehmen heute bessere Entscheidungen treffen, die zu einer höheren Effizienz und Rentabilität führen.
