Machine Learning: Algorithmen, Methoden und Beispiele

Die Technologie ist dabei auch in der Lage, die extrahierten Informationen auf Richtigkeit und Vollständigkeit zu überprüfen. Zum Schluss wertet Konfuzio die gesammelten Daten nach vorgegebenen Kriterien aus. PCA reduziert die Dimensionalität von Daten durch Extraktion der wichtigsten Merkmale. Sie wird in Bildkompression, Mustererkennung und Visualisierung von Hochdimensionaldaten eingesetzt.

Diese extrahierten Informationen lassen sich dann zur Mustererkennung, Vorhersage oder zum weiteren Lernen verwendet. Ebenso werden in der Infrastruktur Machine Learning Modelle angewandt, um so beispielsweise die Ampelschaltung an großen Kreuzungen zu optimieren. Diese intelligenten Systeme erkennen Ansammlungen von Autos und sollen mit einer reaktiven Schaltung der Grünphasen Staus verhindern. In diesem Artikel erklären wir Ihnen die Grundlagen des maschinellen Lernens und zeigen, welche verschiedenen Arten und Algorithmen es gibt. Außerdem erfahren Sie, wofür Machine Learning eingesetzt wird und welche Daten dafür benötigt werden.

Ist AutoML die Zukunft von Machine Learning?

Damit maschinelles Lernen funktioniert und die Software die Entscheidung treffen kann, muss ein Mensch den Algorithmus trainieren. Durch das Bereitstellen von Trainings- und Beispieldaten, kann der Algorithmus Muster und Zusammenhänge erkennen und somit aus den Daten lernen. ML kann automatisiert Wissen generieren, Algorithmen trainieren, Zusammenhänge identifizieren und unbekannte Muster erkennen. Diese identifizierten Muster und Beziehungen können auf einen neuen, unbekannten Datensatz angewendet werden, um Vorhersagen zu treffen und Prozesse zu optimieren. Im Gegensatz zu überwachtem Lernen verwendet unüberwachtes Lernennicht gekennzeichnete Daten. Aus diesen Daten erkennt der Algorithmus Muster, die bei der Lösung von Clustering- oder Zuordnungsproblemen helfen.

Dann sprechen Sie jetzt mit einem unserer Experten und lassen Sie sich unverbindlich beraten. Dafür erfasst die KI-Software Dokumente automatisch aus verschiedenen Kanälen wie Post und E-Mail und ordnet sie angelegten Kategorien zu. Sie erkennt dann alle relevanten Daten und extrahiert diese über Optical Character Recognition (OCR).

Wie funktioniert der Machine Learning Prozess?

Reinforcement Learning wird häufig in den Bereichen Ressourcenmanagement, Robotertechnik und Videospiele eingesetzt12 . Doe Abbildung lässt mit freiem Auge die Gruppierungen erkennen, die unser Code gefunden hat. So lassen sich auch reale Kundendaten gruppieren und dementsprechend visualisiert darstellen. Ziel des unüberwachten Lernens ist es, die zugrunde liegende Struktur oder Verteilung in den Daten zu modellieren. Beim unüberwachten Lernen hat man nur Eingabedaten (X) und keine entsprechenden Ausgangsvariablen.

Zu den wichtigsten zählen dabei Entscheidungsbäume, logistische Regression und neuronale Netze. Zusammen ermöglichen sie es Computern, auf Grundlage von Daten zu lernen und intelligente Entscheidungen zu treffen, ohne dass Anwender jedes Detail vorab festlegen müssen. Mit der Hilfe von Machine Learning lassen sich Algorithmen trainieren, die Zusammenhänge identifizieren und Muster erkennen. Machine Learning versetzt Systeme dazu in die Lage, automatisch aus Erfahrungen (Daten) zu lernen. Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz und verwendet Algorithmen und statistische Methoden, um Daten zu analysieren und Muster zu erkennen.

Wichtig zu wissen ist es, dass einige Machine Learning Algorithmen, je nach Anwendung, zu mehreren Lernmethoden passen. In Krankenhäusern nutzen Ärzte beispielsweise logistische Regression, um das Risiko einer bestimmten Krankheit basierend auf Patientenmerkmalen zu berechnen. Diese Methode ist nützlich, wenn das Markieren von großen Datenmengen zeitaufwendig oder kostspielig ist. Dabei stellen Datenmanager zunächst einen kleinen Datensatz von bekannten Bildern zusammen. Dann trainieren sie ein neuronales Netz zur Klassifizierung und wenden es auf die Bilddaten an. Teilüberwachtes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem der Algorithmus während des Trainings nur teilweise mit gelabelten Daten arbeitet.

Dies hilft, finanzielle Verluste zu minimieren und die Sicherheit von Transaktionen zu gewährleisten. In der Praxis nutzt beispielsweise die Anomalieerkennung in der Netzwerksicherheit k-NN, um verdächtige Aktivitäten basierend auf Mustern in der Nähe von Netzwerkverkehr zu identifizieren. So nutzen Unternehmen im Finanzsektor SVM zum Beispiel dazu, betrügerische Transaktionen zu erkennen.

Dies optimiert den Kundenservice, indem es häufig gestellte Fragen automatisch beantwortet und interaktive Konversationen ermöglicht. Im Finanzsektor kommen beim maschinelles Lernen Algorithmen zur Betrugserkennung zum Einsatz. Sie analysieren Transaktionsmuster, Identitätsdaten und andere Faktoren, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren.

Die Beschaffung von bekannten Beispieldaten ist oft sehr aufwendig und kostenintensiv, da diese Daten häufig durch Menschen in manuellen Prozessen erstellt werden müssen (z.B. manuelle Beschriftung von Bildern). Bei dem Unsupervised Machine Learning geht es nicht darum, Vorhersagen für eine bekannte Zielvariable zu treffen, wie es beim Supervised Machine Learning der Fall ist. Stattdessen werden Muster und Strukturen in den Daten entdeckt, ohne dass es eine vorgegebene Antwort gibt. Machine Learning Algorithmen im Bereich des Unsupervised Learning werden genutzt, um Daten zu clustern oder zu segmentieren. Die Bewertung der Ergebnisse erfolgt durch den Data Scientist anhand „weicher“ Faktoren, um zu beurteilen, wie gut die Ergebnisse zur Geschäftsanforderung passen.

Dies ist besonders nützlich, wenn Fachexperten sich über gemeinsame Eigenschaften innerhalb eines Datensatzes nicht sicher sind. Gemeinsame Clustering-Algorithmen sind hierarchische, K-Means-, Gauß’sche Mischungsmodelle und Dimensionalitätsreduzierungsmethoden wie PCA und t-SNE. Obgleich Azure Machine Learning dafür Methoden anbietet, wollen wir nachfolgend den Algorithmus K-Means Clustering aus scikit-learn vorstellen. Dies wird als unüberwachtes Lernen bezeichnet, da es im Gegensatz zum überwachten Lernen keine richtigen Antworten gibt und es keinen Lehrer gibt. Algorithmen sind ihren eigenen kinbet Entwürfen überlassen, um die interessante Struktur in den Daten zu entdecken und darzustellen. Beispielsweise verfügen wir bereits über Daten von verschiedenen Schülern über Ihren Lernaufwand und der erzielten Noten.

• ChatGPT basiert auf Machine Learning, genauer gesagt auf einem speziellen Modelltyp namens Transformer, das auf Deep Learning-Techniken basiert.
• Der Algorithmus nutzt die gelabelten Daten, um Muster zu lernen, und versucht dann, diese Muster auf die ungelabelten Daten anzuwenden.
• Dies hilft, finanzielle Verluste zu minimieren und die Sicherheit von Transaktionen zu gewährleisten.

Verschiedene Algorithmen des überwachten Lernens unterscheiden sich vornehmlich dadurch, wie f gewählt wird. Beim Supervised Learning wird der Computer mit Hilfe von beschrifteten („tagged“) Trainingsdaten trainiert, um dann Vorhersagen oder Bewertungen unbekannter Daten zu liefern. Derjenige, der das Programm aufsetzt, ist sich sehr darüber im Klaren, welche Ergebnisse er von den Berechnungen erwartet. Ein typisches Beispiel wäre die Vorhersage von Immobilienpreisen anhand historischer Immobiliendaten (Grösse, Alter, Zustand, etc.) und den dazugehörigen Verkaufspreisen (sogenannte „tags“).

In den meisten Fällen liefert das Training von ML-Algorithmen mit mehr Daten genauere Antworten als das Training mit weniger Daten. Mithilfe statistischer Methoden werden Algorithmen darauf trainiert, Klassifizierungen zu ermitteln oder Vorhersagen zu treffen und wichtige Erkenntnisse aus Data-Mining-Projekten zu gewinnen. Diese Erkenntnisse können Ihre Entscheidungsfindung verbessern und wichtige Wachstumsmetriken steigern. K-Means-Clustering ist einer der einfachsten und beliebtesten unüberwachten Algorithmen für maschinelles Lernen (ein einfaches theoretisches Beispiel findet sich z.B. hier). Zunächst werden wir Daten generieren, die nicht linear trennbar sind (es gibt also keine Gerade in 2D, welche die Daten eindeutig in zwei Klassen teilt). Die Werte in der ersten Spalte (x1) stammen von einer Normalverteilung mit dem Mittelwert 1 und die Werte in der zweiten Spalte (x2) von einer Normalverteilung mit dem Mittelwert 3.

Was Sie im folgenden Artikel erwartet, haben wir für Sie in der folgenden Grafik zusammengefasst. Diese soll Ihnen einen Überblick von Machine Learning Algorithmen geben und helfen, sich im Artikel zurechtzufinden. Logistische Regression eignet sich für Klassifikationsaufgaben, wie zum Beispiel die Vorhersage von Krankheitsrisiken, basierend auf bestimmten Faktoren. Sie modelliert die Wahrscheinlichkeit, dass eine Instanz einer bestimmten Klasse zugehört.

Beispielsweise könnten diese Eingabedaten die Wohnorte von Menschen sein – dann wären Städte die zugehörigen Cluster. Es wäre dann etwa denkbar, dass Restaurantketten aufgrund der Ergebnisse einer Clusteranalyse eine Standortplanung durchführen könnten. Weiterhin wäre es auch denkbar, die Clusteranalyse zu nutzen, um Umfragen auszuwerten und die Antworten in entsprechende Cluster einzuteilen. Anhand der verschiedenen Weineigenschaften lässt sich nun rasch herausfinden, ob man hier wohl einen guten oder schlechten Wein vor sich hat. Diese ML Methode eignet sich folglich hervorragend, um Prozessentscheidungen mathematisch herzuleiten und darzustellen. Ziel ist es, die Funktion f so gut anzunähern, dass man mit neuen Eingabedaten (X) die Ausgabevariablen (Y) für diese Daten vorhersagen kann.

So können die unbekannten Daten schneller und effizienter korrekt gelabelt werden. Teilüberwachtes Lernen (Semi-supervised Machine Learning) nutzt sowohl Beispieldaten mit konkreten Zielvariablen, als auch unbekannte Daten und ist somit eine Mischung aus überwachtem und unüberwachtem Lernen. Die Einsatzgebiete von teilüberwachtem Lernen sind im Grunde die gleichen wie bei dem überwachten Lernen. Beim unüberwachten maschinellen Lernen (Unsupervised Machine Learning) erhält der Algorithmus keine Beispieldaten, sondern Daten, aus denen der Algorithmus selbstständig interessante, verborgene Gruppen und Muster erkennen soll. Anhand eines erfolgreichen Lernprozesses werden verlässliche Vorhersagen für zukünftige oder unbekannte Daten getroffen. Im Marketing wird überwachtes Lernen häufig für die Klassifikation von Kundendaten eingesetzt.