Unüberwachtes Lernen

Einleitung:

Ein Computer kann lernen und sich anpassen, indem er Muster und Algorithmen aus früheren Aufzeichnungen nutzt. Ohne ausdrückliche Anweisungen analysiert Ihr Computer frühere Daten, zieht Schlüsse daraus und prognostiziert zukünftige Ergebnisse auf Grundlage der bestehenden Datensätze. Beim unüberwachten Lernen müssen Sie jedoch keine beschrifteten Daten bereitstellen und die Maschine nicht trainieren, wie es beim überwachten maschinellen Lernen der Fall ist.

Was ist unüberwachtes Lernen?

Unüberwachtes Lernen wird auch als unüberwachtes maschinelles Lernen bezeichnet. Beim unüberwachten Lernen müssen Sie die Daten nicht trainieren. Die Daten, die der Maschine bereitgestellt werden, sind nicht beschriftet. Die Maschine sagt die Muster und verschiedenen Informationen aus diesen unbeschrifteten Daten selbstständig voraus. Die Maschine sagt die verborgenen Gruppen und weitere für die Lösung benötigte Informationen voraus.[1]

Welche Beispiele gibt es für überwachtes Lernen?

Strategien des unüberwachten Lernens sind im Gegensatz zum überwachten Lernen geeignet, wenn die Variablen (d. h. Labels) nicht vorgegeben sind. K-Means-Clustering, Hauptkomponentenanalyse und hierarchisches Clustering sind Beispiele für Techniken des unüberwachten Lernens.

Wie funktioniert überwachtes Lernen?

Wie oben erläutert, ist der beim unüberwachten Lernen bereitgestellte Datensatz nicht ordnungsgemäß beschriftet. Das bedeutet, dass die Daten nicht kategorisiert sind und den Daten keine entsprechenden Ausgaben zugeordnet sind. Die Maschine trainiert sich selbst. Zunächst interpretiert sie die Rohdaten, um die verborgenen Muster in den Daten zu finden, und anschließend wird der geeignete Algorithmus auf die Daten angewendet. Sobald die angewendeten Algorithmen abgeschlossen sind, werden die Datenobjekte nach der Ähnlichkeit der Gruppen in Gruppen eingeteilt.[2]

Welche Kategorien gibt es beim unüberwachten Lernen?

Unüberwachtes Lernen umfasst die folgenden Kategorien.

1. Clustering
2. Assoziation

Welche Vorteile hat überwachtes Lernen?

• Es kann Dinge erkennen, die das menschliche Gehirn nicht erkennen kann.
• Es wird eingesetzt, um verborgene Merkmale aufzudecken, die für das Unternehmen entscheidend sind, und hat eine Vielzahl realer Anwendungen.
• Eine unkontrollierte Aufgabe kann zur Entstehung eines völlig neuen Unternehmenssegments oder Unternehmens führen.
• Im Vergleich zum überwachten Lernen ist die Komplexität geringer. Da niemand die zugehörigen Labels verstehen muss, werden die Komplikationen verringert.
• Datensätze sind viel leichter zu beschaffen.

Welche Nachteile hat überwachtes Lernen?

• Es ist teurer, da menschliche Beteiligung erforderlich sein kann, um die Trends zu verstehen und sie mit Fachwissen zu verknüpfen.
• Da es kein Label und keine Ausgabemetrik gibt, die den Nutzen belegen, ist oft nicht gesichert, dass die erzeugten Ergebnisse nützlich sind.
• Art und Ausgaben einer unüberwachten Aufgabe lassen sich nicht genau definieren. Sie hängt stark vom Design und damit vom Computer ab.
• Es fehlt häufig an Präzision der Ergebnisse.

Fazit:

Unüberwachtes Lernen ist ein Ansatz des maschinellen Lernens, bei dem das Modell keine Überwachung benötigt. Unüberwachtes maschinelles Lernen hilft dabei, bisher unentdeckte Muster in Daten zu finden.

1. Pratt, M.K. unsupervised learning. Verfügbar unter: https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/unsupervised-learning.
2. Unsupervised Machine Learning. Verfügbar unter: https://www.javatpoint.com/unsupervised-machine-learning.

Häufige Aufgaben des unüberwachten Lernens

• Clustering: Gruppierung ähnlicher Elemente, zum Beispiel Kundensegmente für das Marketing. Beliebte Algorithmen: k-Means, hierarchisches Clustering und DBSCAN.
• Dimensionsreduktion: Verdichtung vieler Merkmale auf wenige unter Beibehaltung der Struktur, mit Methoden wie PCA.
• Assoziationsregeln: Finden von Artikeln, die häufig zusammen gekauft werden, wie bei der Warenkorbanalyse.
• Anomalieerkennung: Erkennen ungewöhnlicher Transaktionen oder Sensorwerte.

Beispiele aus der Wirtschaft

Ein Händler kann Kunden nach Kaufverhalten clustern, um Angebote anzupassen, ein Geschäft kann Produkte finden, die sich gemeinsam verkaufen, um sie nebeneinander zu platzieren, und eine Bank kann ungewöhnliche Kartenaktivitäten markieren. Solche Handelsanalysen sind Teil unseres Angebots KI-Analysen.

Unüberwachtes vs. überwachtes Lernen

Überwachtes Lernen benötigt beschriftete Daten und sagt eine bekannte Antwort voraus; unüberwachtes Lernen hat keine Labels und sucht nach verborgener Struktur. Lesen Sie überwachtes Lernen und teilüberwachtes Lernen für den Vergleich.

Kurze Antworten

Ist Clustering überwacht oder unüberwacht?

Clustering ist unüberwacht, weil die Gruppen entdeckt und nicht vorgegeben werden.