Machine Learning

Einführung: Machine Learning

Machine Learning ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der Algorithmen verwendet, um aus Daten zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern ohne explizit programmiert zu werden. Ziel sind optimal trainierte Algorithmen, die Muster, Trends und Beziehungen aus Daten identifizieren um diese dann für Vorhersagen zu verwenden.

Machine Learning wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, wie in der linguistischen Datenverarbeitung, Robotik, Finanzwesen und vielen weiteren.

Supervised Machine Learning

Im Supervised Machine Learning werden in den Daten explizit Zielvariablen erklärt, so dass der algorithmische Lernprozess sich auf deren Vorhersage fokussiert. Es kommt häufig in Klassifikations- oder Regressionsproblemen und im Probabilistic Modeling zur Anwendung.

Grundvoraussetzung des Supervised Machine Learning auf Datensatzebene ist die Zuweisung einer Outputvariable für jede Beobachtung der Inputvariablen (sogenanntes Labeling). Dadurch wird der trainierte Algorithmus in die Lage versetzt Vorhersagen auf Basis von neuen, unbekannten Inputvariablen zu treffen.

Die Genauigkeit eines Algorithmus des Supervised Machine Learning hängt von der Qualität der Trainingsdaten, dem Algorithmustyp und dem Erklärungsgehalt der eingesetzten Inputvariablen ab.

Unsupervised Machine Learning

Im Unsupervised Machine Learning werden Lernalgorithmen verwendet, um Strukturen und Beziehungen innerhalb eines Datensatzes aufzuspüren ohne vorherige Definition von Labels (siehe Supervised ML) oder weiteren Instruktionen des Anwenders.

Es kann verwendet um Ausreißer oder Konzentrationen in den Variablen auszumachen, niedrigdimensionale Darstellungen hochdimensionaler Daten zu konstruieren und Muster oder Assoziationen innerhalb der Daten festzustellen.

Beispiele für Unsupervised Machine Learning umfassen Clustering, die Identifikation von Assoziationsregeln und Anomalieerkennung.

Neuronale Netze

Neuronale Netze sind eine Modellgruppe innerhalb des Machine Learning, deren Aufbau von neuronalen Netzen der Natur inspiriert sind. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Knoten (Neuronen), durch die Informationen nach bestimmten Rechnungsvorschriften durchlaufen und verarbeitet werden.

Diese Netze können komplexe, nicht-lineare Beziehungen zwischen Input- und Output-Variablen lernen und modellieren. Im Bereich der Anwendungen des Machine Learning sind sie besonders effektiv für Mustererkennungen sowie Klassifikations- und Regressionsaufgaben.

Die Genauigkeit neuronaler Netze hängt vom Architekturdesign, der Qualität der Trainingsdaten und einer vorsichtigen Abstimmung der Hyperparameter ab, um Overfitting zu vermeiden und die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu erhalten.

Recurrent Neural Networks

Recurrent Neural Networks sind eine Untergruppe neuronaler Netze, die häufig für Zeitreihen- bzw. Sequenzdaten verwendet werden. Im Gegensatz zu den meisten traditionellen neuronalen Netzen können RNNs sich merken, in welcher Reihenfolge ihnen die Daten präsentiert werden und unter diesem dynamischen Aspekt lernen.

Dies ermöglicht es RNN, Muster in einem Zeitverlauf zu identifizieren, was in der Sprach- und Bilderkennung und für andere Anwendungen nützlich sein kann.

RNNs werden oft verwendet, um zukünftige Ereignisse basierend auf Vergangenheitsdaten vorherzusagen. Frühere Eingaben können über Zustandsvariablen in Erinnerung gehalten werden, was sie besonders geeignet für Aufgaben der sequentiellen Entscheidungsfindung macht.