Maschinelles Lernen (ML) ist eines der heißesten Schlagworte in der Tech-Welt. Dabei geht es darum, Maschinen beizubringen, aus Erfahrung zu lernen und sich zu verbessern, ohne dass sie explizit programmiert werden. Es ist wie eine Möglichkeit für Maschinen, selbst zu lernen und sich anzupassen, ähnlich wie wir Menschen aus unseren Lebenserfahrungen lernen. ML hat unser Leben dramatisch verändert, indem es Aufgaben automatisiert, die früher von Menschen erledigt wurden – was viel Zeit, Mühe und Geld kostete supervised learning.
Was ist Supervised Learning?
Supervised Learning ist einer der am weitesten verbreiteten Zweige des maschinellen Lernens, bei dem beschriftete Trainingsdaten verwendet werden, um Modellen zu helfen, genaue Vorhersagen zu treffen. Die Trainingsdaten dienen hier als Aufseher und Lehrer für die Maschinen, daher der Name. Eine ähnliche Methodik ist von entscheidender Bedeutung für die Lösung realer Herausforderungen wie Bildklassifizierung , Spamfilterung, Risikobewertung, Betrugserkennung usw.
In den folgenden Abschnitten des Artikels werden wir uns eingehend mit der Funktionsweise des Supervised Learning und seinen Alternativen befassen. Wir werden die Schlüsselkonzepte des Supervised Learning und seine Probleme diskutieren. Wir werden auch lernen, wie Supervised Learning in verschiedenen Branchen angewendet wird und welche potenziellen Vorteile und Herausforderungen damit verbunden sind.
Beginnen wir mit dem Verständnis des Konzepts des maschinellen Lernens.
Was ist maschinelles Lernen im Allgemeinen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, aus Erfahrung zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu sein. Anders als bei der traditionellen Programmierung, bei der ein Programmierer Code schreibt, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen, verwendet das System beim maschinellen Lernen statistische Algorithmen, um Daten zu analysieren und seine Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.
Algorithmen für maschinelles Lernen können Muster und Beziehungen in Daten erkennen, Vorhersagen treffen und auf Grundlage dieser Daten Entscheidungen treffen. Dieser Ansatz unterscheidet sich von der traditionellen Computerprogrammierung, die auf vorgegebenen Regeln, Algorithmen und Heuristiken beruht und sich nicht an neue Daten oder veränderte Bedingungen anpasst. Für einfache Aufgaben, die Computern zugewiesen werden, ist es möglich, Algorithmen zu programmieren, die der Maschine sagen, wie sie alle erforderlichen Schritte ausführen soll, um das vorliegende Problem zu lösen; seitens des Computers ist kein Lernen erforderlich. Bei komplexeren Aufgaben kann es für einen Menschen eine Herausforderung sein, die erforderlichen Algorithmen manuell zu erstellen. Programme für maschinelles Lernen können Aufgaben ausführen, ohne explizit dafür programmiert zu sein.
In der Praxis kann es sich als effektiver erweisen, der Maschine bei der Entwicklung ihres eigenen Algorithmus zu helfen, als jeden notwendigen Schritt von menschlichen Programmierern vorgeben zu lassen.
Arten von Modellen für maschinelles Lernen
Algorithmen für maschinelles Lernen werden nach Zweck und Ähnlichkeit gruppiert. Bei der Definition von Kategorien gehen die Meinungen auseinander, aber im Allgemeinen können wir vier Arten von Aufgaben für maschinelles Lernen identifizieren:
- Supervised Learning
- Unbeaufsichtigtes Lernen
- Halb Supervised Learning
- Bestärkendes Lernen
Kurz gesagt können wir sagen, dass Supervised Learning bei Vorhersageproblemen, un Supervised Learning zum Verständnis der Datenstruktur und bestärkendes Lernen zur Entscheidungsfindung in komplizierten Situationen eingesetzt wird.
Supervised Learning erklärt
Da der globale Markt für maschinelles Lernen bis 2024 voraussichtlich um durchschnittlich 42 % pro Jahr wachsen wird , wird Supervised Learning als grundlegende ML-Methode relevanter denn je. Immer mehr Branchen profitieren von der Fähigkeit, Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, um die gewünschten Ergebnisse für die Zielvariable zu erzielen.
Supervised Learning basiert, genau wie überwachtes maschinelles Lernen, auf der Pflege von Daten und der Generierung einer Ausgabe aus vergangenen Erfahrungen (gekennzeichnete Daten).
Das bedeutet, dass die Eingabedaten aus beschrifteten Beispielen bestehen: Jeder Datenpunkt ist ein Paar aus Datenbeispiel (Eingabeobjekt) und Zielbeschriftung (sollte vorhergesagt werden).
Beim Supervised Learning wird eine Eingabevariable mithilfe einer von einem ML-Modell erlernten Abbildungsfunktion einer Ausgabevariable zugeordnet. Ein überwachter Lernalgorithmus analysiert die Trainingsdaten und erzeugt eine abgeleitete Funktion, die zum Zuordnen neuer Beispiele verwendet werden kann.
Dies erfordert, dass der Lernalgorithmus die Trainingsdaten auf „vernünftige“ Weise auf unbekannte Situationen verallgemeinert (siehe induktive Verzerrung). Diese statistische Qualität eines Algorithmus wird durch den sogenannten Generalisierungsfehler gemessen. Das Ziel des Testens von Daten besteht darin, den Generalisierungsfehler bei unbeschrifteten Datensätzen abzuschätzen.
All dies ist natürlich möglich, wenn das maschinelle Lernmodell mit hochwertigen Trainingsdaten ausgestattet wird. Letzteres kann zu drastischen Verbesserungen der Modellleistung führen und Ihnen einen erheblichen Vorsprung gegenüber Ihren Mitbewerbern verschaffen.
Da die Fähigkeit des überwachten Lernmodells, Trainingsdaten zu sammeln und Leistungskriterien zu verwenden, auf früheren Erfahrungen beruht, werden dieselben Daten verwendet, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen und aktuelle Trainingsdaten zu verfeinern. Dieser Prozess spart letztendlich viel Zeit und Mühe, ganz zu schweigen davon, wie hilfreich er bei der Lösung vieler realer Rechenprobleme ist.
In gewisser Weise beginnt der überwachte Lernprozess mit der Sammlung und Vorbereitung gekennzeichneter Trainingsdaten, und sobald diese Daten gesammelt sind, werden die gekennzeichneten Daten in verschiedene Gruppen/Versionen kategorisiert.
Überwachte Lernprobleme
Supervised Learning ist die allgemeine Bezeichnung für einen großen Teilbereich des maschinellen Lernens und kann in die folgenden Unterkategorien unterteilt werden.
Klassifizierungsaufgabe
Während des Trainings geben Ingenieure dem Algorithmus Datenpunkte mit einer zugewiesenen Klasse oder Kategorie. Bei der Klassifizierung wird ein Eingabewert verwendet und ihm je nach den bereitgestellten Trainingsdaten eine Klasse oder Kategorie zugewiesen .
Das Klassifizierungsmodell des Supervised Learning kann vorhersagen, zu welcher Kategorie die Daten gehören. Die Beurteilung, ob eine E-Mail Spam ist oder nicht, ist beispielsweise ein Beispiel für eine binäre Klassifizierung. Das bedeutet, dass das Modell zwischen zwei Klassen auswählen kann: Spam und kein Spam.
Mehrklassen-Klassifikationsmodelle werden dagegen verwendet, um Daten in mehr als zwei Klassen zu klassifizieren, wie zum Beispiel Tierarten.
Die Multi-Label-Klassifizierung ist eine andere Art von Klassifizierungsaufgabe. Sie ähnelt Multi-Class-Modellen, ermöglicht aber, dass ein einzelner Datenpunkt gleichzeitig mehreren Klassen angehören kann. Beispielsweise kann ein einzelnes Bild sowohl als „Hund“ als auch als „Katze“ gekennzeichnet werden.
Im Allgemeinen können wir zu dem Schluss kommen, dass die überwachte Klassifizierung der beliebteste Ansatz ist und viele reale Probleme auf eine binäre, Mehrklassen- oder Mehrlabel-Klassifizierung reduziert werden können.
Um zu erfahren, wie Sie ein Textklassifizierungsmodell erstellen, sehen Sie sich unser Tutorial an .
Regressionsaufgabe
Der Hauptunterschied zwischen Regressions- und Klassifikationsmodellen besteht darin, dass Regressionsalgorithmen zum Vorhersagen kontinuierlicher Werte (Testergebnisse) verwendet werden, während Klassifikationsalgorithmen diskrete Werte (Spam/kein Spam, männlich/weiblich, wahr/falsch) vorhersagen.
Regression ist ein statistischer Prozess, der eine signifikante Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen findet. Als Algorithmus sagt er eine kontinuierliche Zahl voraus. Sie können beispielsweise einen Regressionsalgorithmus verwenden, um die Prüfungsnote eines Schülers abhängig von der Anzahl der Stunden zu bestimmen, die er in dieser Woche gelernt hat. In diesem Fall werden die gelernten Stunden zur unabhängigen Variable und das endgültige Prüfungsergebnis des Schülers zur abhängigen Variable.
Sie können eine Regressionsgerade durch verschiedene Datenpunkte zeichnen, um die Vorhersagen des Modells bei Einführung einer neuen Eingabe anzuzeigen.
Dieselbe Linie kann auch verwendet werden, um Testergebnisse auf Grundlage der Leistung eines anderen Schülers vorherzusagen. Zu den gängigen Regressionsalgorithmen gehören lineare Regression, polynomische Regression und Regressionsbäume.
Natürlich kann es verschiedene Sichtweisen auf dasselbe Problem geben und dieselbe Aufgabe kann auf viele verschiedene Arten gelöst werden. Ein Beispiel für ein maschinelles Lernproblem, das entweder als Klassifizierung oder Regression bezeichnet werden kann, ist die Vorhersage des Preises eines Hauses auf der Grundlage seiner Merkmale.
Für einen Klassifizierungsansatz kann der Preis des Hauses in diskrete Kategorien wie „billig“, „erschwinglich“ und „teuer“ unterteilt werden. Das Ziel des Algorithmus wäre es, anhand seiner Merkmale vorherzusagen, zu welcher Kategorie das Haus gehört.
Bei einem Regressionsansatz kann der Preis des Hauses als kontinuierlicher Wert behandelt werden. Das Ziel des Algorithmus wäre es, den genauen Preis des Hauses anhand seiner Merkmale vorherzusagen.
In beiden Fällen würden die Merkmale des Hauses, wie etwa seine Größe, Lage und Anzahl der Zimmer, als Eingaben für den Algorithmus verwendet, und die Zielausgabe wäre der Preis oder die Preiskategorie des Hauses. Der Hauptunterschied zwischen den beiden Ansätzen ist die Art der Zielausgabe – ein kategorischer Wert für die Klassifizierung und ein kontinuierlicher Wert für die Regression.
Überwachte Lernalgorithmen
Es ist ganz einfach: Das Ziel von Algorithmen für Supervised Learning besteht darin, zu verstehen, welche Schritte unternommen werden müssen, damit der Benutzer sein endgültiges Ergebnis erreicht. Da Supervised Learning hauptsächlich zwei allgemeine Arten von Problemen behandelt, nämlich Regression und Klassifizierung, gibt es eine Reihe verschiedener Typen von Modellen für Supervised Learning. Lassen Sie uns einige der am häufigsten verwendeten Modelle untersuchen.
Lineare Regression
In den meisten Fällen gilt die lineare Regression als einer der beliebtesten und einfachsten Algorithmen sowohl im maschinellen Lernen als auch in der Statistik. Der überwachte Lernalgorithmus der linearen Regression wird hauptsächlich zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse verwendet und soll die Verbindung zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren anderen unabhängigen Variablen identifizieren, indem er eine geneigte gerade Linie anbietet, um die Verbindung zwischen einer beliebigen Variablen zu erklären. Vereinfacht ausgedrückt ist die lineare Regression ein statistisches Verfahren, das für prädiktive Analysen eingesetzt wird; es wird verwendet, um Verkäufe, Produktpreise, Alter usw. vorherzusagen.
Wenn es nur eine unabhängige Variable und eine abhängige Variable gibt, spricht man von einer einfachen linearen Regression. Kommen unabhängige Variablen hinzu, wird der Prozess zu einer multiplen linearen Regression.
Logistische Regression
Ähnlich wie die lineare Regression versuchen logistische Regressionsmodelle, Beziehungen zwischen Dateneingaben zu erkennen. Die logistische Regression wird hauptsächlich verwendet, um Probleme der binären Klassifizierung zu lösen, einschließlich der Spam-Identifizierung, und wird häufig verwendet, wenn die abhängige Variable binäre Ausgaben hat, wie z. B. Ja und Nein oder Wahr und Falsch. Sie gilt als einer der beliebtesten Klassifizierungsalgorithmen, da sie Wahrscheinlichkeiten ermitteln und neue Daten unter Bezugnahme auf kontinuierliche und diskrete Datensätze kategorisieren kann.
Es ist auch hilfreich, sich vor Augen zu halten, dass die logistische Regression in drei Kategorien unterteilt ist: binomial, ordinal und multinomial.
Support-Vektor-Maschine
Die Support Vector Machine wird sowohl für die Datenregression als auch für die Klassifizierung verwendet, wird aber hauptsächlich zur Lösung von Klassifizierungsproblemen herangezogen. Bei Klassifizierungsproblemen erstellt dieser überwachte Lernalgorithmus eine Hyperebene, auch als Entscheidungsgrenze bekannt; sie trennt die beiden Klassen von Datenpunkten auf jeder der beiden Seiten der Ebene.
Die Support Vector Machine wählt die Extremvektoren aus, die auch als Support Vectors bezeichnet werden (daher der Name), und sie helfen bei der Erstellung der Hyperebene. Es gibt zwei Arten von Support Vector Machines: die lineare Support Vector Machine, die für linear trennbare Daten verwendet wird, und die nichtlineare Support Vector Machine, die bei der Arbeit mit nicht linear getrennten Daten verwendet wird.
Neuronale Netze
Neuronale Netzwerke sind eine Art maschineller Lernalgorithmus, der in Aufbau und Funktion dem menschlichen Gehirn ähnelt. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Knoten oder künstlichen Neuronen, die Informationen verarbeiten und Vorhersagen treffen.
Neuronale Netzwerke können für eine breite Palette von Aufgaben eingesetzt werden, einschließlich Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Entscheidungsfindung.
Eine der wichtigsten Stärken neuronaler Netzwerke ist ihre Fähigkeit, im Laufe der Zeit durch einen Trainingsprozess zu lernen und sich zu verbessern, bei dem das Netzwerk seine Gewichte und Verzerrungen basierend auf den Eingabedaten anpasst. Dadurch können neuronale Netzwerke komplexe, nichtlineare Beziehungen in den Daten verarbeiten und genaue Vorhersagen treffen.
Allerdings kann das Entwerfen und Trainieren neuronaler Netzwerke ein zeitaufwändiger und rechenintensiver Prozess sein, und die Wahl der Architektur, Aktivierungsfunktionen und Optimierungsalgorithmen kann ihre Leistung erheblich beeinflussen.
Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem es um die Entwicklung mehrschichtiger neuronaler Netzwerke geht.
Es wird im Wesentlichen deshalb als „tief“ bezeichnet, weil zwischen den Eingabe- und Ausgabeebenen versteckte Ebenen liegen, die beim Erlernen der hierarchischen Darstellung von Daten helfen. Dadurch eignen sich Deep-Learning-Algorithmen für Aufgaben in der Bildklassifizierung, Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache, bei denen die Daten normalerweise eine komplexe Struktur aufweisen und hochrangige Merkmale aus niedrigrangigen gelernt werden können.
Deep-Learning-Algorithmen konnten in vielen Bereichen hochmoderne Ergebnisse erzielen und kommen heute in zahlreichen Anwendungsgebieten zum Einsatz, vom autonomen Fahren bis zur medizinischen Diagnose.
Deep Learning steht auch vor Herausforderungen, die Datenwissenschaftler beim Erstellen von Modellen berücksichtigen müssen. Die größte Herausforderung ist der Bedarf an großen Trainingsdaten und Rechenressourcen, die normalerweise hohe Kosten verursachen. Außerdem besteht beim Training hochkomplexer Modelle oft die Gefahr einer Überanpassung. Fortschritte bei Hardware und Algorithmen haben es jedoch möglich gemacht, tiefe neuronale Netzwerke anhand riesiger Datensätze zu trainieren, was zu anhaltendem Wachstum und Erfolg im Bereich Deep Learning führt.
Entscheidungsbäume
Ein Entscheidungsbaum ist einer der beliebtesten überwachten maschinellen Lernalgorithmen, der zum Lösen sowohl von Regressions- als auch von Klassifizierungsproblemen verwendet wird.
Es handelt sich um ein baumbasiertes Modell, das die Daten in kleinere Teilmengen aufteilt und anhand einer Reihe von Entscheidungen auf Grundlage der Eingabemerkmale eine Vorhersage trifft. Jeder Knoten im Baum stellt einen Test für eines der Merkmale dar, und die Zweige stellen das Ergebnis dieses Tests dar.
Das Ende der Zweige wird durch eine Vorhersage oder eine Klassenbezeichnung dargestellt.
Das Tolle an Entscheidungsbäumen ist, dass sie leicht zu verstehen und zu interpretieren sind, selbst für Leute, die keine Experten im maschinellen Lernen sind. Sie können außerdem sowohl kategorische als auch numerische Daten verarbeiten, was sie noch beliebter und vielseitiger macht.
Der bekannteste Ansatz besteht darin, Entscheidungsbäume in Ensemble-Algorithmen wie Random Forest oder Gradient Boosting zu verwenden.
Wir sollten auch die Robustheit von Entscheidungsbäumen gegenüber Ausreißern und fehlenden Werten nicht außer Acht lassen, die auf die binären Aufteilungen an jedem Knoten zurückzuführen ist, anstatt zu versuchen, eine glatte Kurve an die Daten anzupassen, die von Ausreißern beeinflusst werden können.
K-nächste Nachbarn
K-Nearest Neighbors (KNN) ist ein weit verbreiteter, einfacher, aber leistungsstarker Algorithmus für maschinelles Lernen, der zur Lösung von Klassifizierungs- und Regressionsproblemen verwendet wird. Der Name ist ziemlich selbsterklärend – bei KNN geht es darum, den Datenpunkt basierend auf seinen K nächsten Nachbarpunkten zu klassifizieren.
Der Algorithmus speichert alle verfügbaren Daten und sucht dann für einen neuen Datenpunkt die K Datenpunkte in diesem Speicher, die ihm in Bezug auf die Entfernung am nächsten liegen. Die Vorhersage basiert dann auf der Mehrheitsklasse der K nächsten Nachbarn oder dem Durchschnitt ihrer Werte, je nachdem, welches Problem Sie lösen müssen.
Vorteile von KNN sind die einfache Implementierung und der relativ geringe Rechenaufwand, was es zu einer praktischen Wahl für Anwendungen in der Bild- und Spracherkennung, der medizinischen Diagnose, im Finanzwesen und vielen anderen Bereichen macht. Allerdings müssen Sie bei der Genauigkeit vorsichtig sein, da diese durch die Wahl von K und dem Distanzmetriktyp beeinflusst werden kann.
Superviseds Learning und seine Alternativen
Wer hat gesagt, dass Modelle nur auf der Grundlage gekennzeichneter Daten lernen können? Hier kommt unüberwachtes maschinelles Lernen ins Spiel.
Wenn ein überwachtes Lernmodell gekennzeichnete Eingabe- und Ausgabedaten verwendet, arbeitet ein unüberwachter Lernalgorithmus selbstständig daran, die Struktur der ungekennzeichneten Daten zu erkennen.
Un Supervised Learning ist praktisch, wenn der menschliche Experte keine Ahnung hat, wonach er in den Daten suchen soll. Im Gegensatz zum Supervised Learning eignet es sich am besten für komplexere Aufgaben, einschließlich deskriptiver Modellierung und Mustererkennung.
Unbeaufsichtigtes Lernen
Hier sind einige wichtige Informationen zum un Supervised Learning:
- Un Supervised Learning ist besonders nützlich, um unbekannte Muster in einem Datensatz zu finden.
- Es hilft beim Auffinden der für die Kategorisierung erforderlichen Merkmale.
- Ihre Bilder, Videos oder sonstigen bereitgestellten Daten müssen nicht mit Anmerkungen oder Beschriftungen versehen werden.
- Un Supervised Learning ist besonders für Anfänger hilfreich, vor allem für diejenigen, die im Bereich der Datenwissenschaft tätig sind, da sie miterleben können, wie dabei die Roheingabedaten analysiert werden.
Angesichts all dessen, was oben erwähnt wurde, kann man mit Sicherheit sagen, dass einer der Hauptunterschiede zwischen überwachten und unüberwachten Lernmodellen die Art und Weise ist, wie ihre Algorithmen trainiert werden. Wie überwachte Lernmodelle Daten untersuchen und erfassen, ist ziemlich einfach, da sie die Freiheit dazu haben. Im Falle unüberwachter Lernalgorithmen hingegen verarbeiten sie unmarkierte Daten als Trainingssatz.
Da beim unüberwachten maschinellen Lernen die Ausgabe unbekannt ist, wird das Training komplizierter, ganz zu schweigen davon, dass es auch mit zahlreichen nicht klassifizierten Datensätzen arbeiten und darin neue Muster erkennen muss.
Hier könnten wir zwei Hauptbestandteile des un Supervised Learning kurz beschreiben: Clustering und Assoziation.
Beim Clustering geht es darum, in einer Sammlung nicht kategorisierter Daten ein Muster zu finden. Clustering-Algorithmen verarbeiten Daten und finden in den Daten vorhandene natürliche Cluster. Computer Vision-Ingenieure können auch ändern, wie viele Cluster der Algorithmus identifizieren soll. Alle Details dieser Cluster können entsprechend angepasst werden.
Bei der Assoziationstechnik geht es darum, Beziehungen zwischen Variablen in großen Datenbanken zu finden. Experten können problemlos Assoziationen zwischen Datenobjekten herstellen. Beispielsweise kaufen Personen, die ein neues Haus kaufen, höchstwahrscheinlich auch neue Möbel.
K-Means-Clusterbildung und Assoziationsregeln sind gängige Beispiele für unüberwachte Lernalgorithmen.
Halb Supervised Learnings
Bei den beiden vorherigen Arten des maschinellen Lernens gibt es entweder gekennzeichnete oder nicht gekennzeichnete Daten, die das Training unterstützen. Das halbüberwachte maschinelle Lernen liegt zwischen den beiden Techniken.
Die Datenbeschriftung ist ein teurer und zeitaufwändiger Prozess, der hochqualifiziertes Personal erfordert. In dieser Hinsicht gibt es Fälle, in denen Beschriftungen in den meisten Beobachtungen nicht verfügbar sind, aber nur in einigen wenigen vorhanden sind. Hier kommt halbüberwachtes maschinelles Lernen ins Spiel.
Halbüberwachtes maschinelles Lernen versucht, Probleme zu lösen, die zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen liegen, indem es die Struktur der Eingabevariablen entdeckt und lernt.
Nehmen wir als Beispiel ein Fotoarchiv, das sowohl beschriftete als auch unbeschriftete Bilder enthält. Ein Teil der Daten ist bereits markiert.
Das Konzept des halb Supervised Learning ist relativ einfach: Der Benutzer beschriftet manuell einen kleinen Teil der Daten, anstatt den gesamten Datensatz mit Tags zu versehen.
Später werden dieselben gekennzeichneten Daten als Datenmodell verwendet, das dann auf große Mengen unmarkierter Daten angewendet wird. Halb Supervised Learning funktioniert mit wenigen gekennzeichneten Daten und großen unmarkierten Daten, was den Aufwand für die manuelle Annotation minimiert und die Zeit für die Datenaufbereitung verkürzt.
Bestärkendes Lernen
Beim bestärkenden Lernen werden Beobachtungen aus der Interaktion mit der Umgebung verwendet, um so zu handeln, dass der Nutzen maximiert und das Risiko minimiert wird. Als Algorithmus (auch Agent genannt) untersucht er kontinuierlich seine Umgebung, bis er alle Möglichkeiten ausgeschöpft hat.
Reinforcement Learning kann verschiedene komplexe Probleme lösen, die kein anderer Algorithmus für maschinelles Lernen lösen kann. Es ermöglicht Maschinen, automatisch das ideale Verhalten in einem bestimmten Kontext zu bestimmen, um maximale Leistung zu erzielen.
Zu den gängigen Algorithmen in dieser Kategorie gehören Q-Learning, Temporal Difference und Deep Adversarial Networks. Diese Algorithmen decken Bereiche wie autonome Fahrzeuge , Roboterhände und Computerbrettspiele ab.
Zu den Vorteilen des bestärkenden Lernens gehören die Konzentration auf ein Problem als Ganzes statt dessen Aufteilung in mehrere kleinere Probleme, die direkte Erfassung von Daten aus den Interaktionen mit Agenten und ihrer Umgebung sowie die Fähigkeit, sich an unterschiedliche Umgebungen anzupassen und in ihnen zu funktionieren.
Bestärkendes Lernen ist nach wie vor eines der heißesten Forschungsthemen und ist auf dem Weg, breite Akzeptanz zu finden.
Vorteile von überwachten maschinellen Lernalgorithmen
Lassen Sie uns einige der vielen Vorteile von überwachten Lernalgorithmen untersuchen:
- Prädiktive Genauigkeit: Wenn ein überwachtes Modell anhand eines großen und vielfältigen Datensatzes mit Beschriftung trainiert wird, kann es eine beeindruckend hohe prädiktive Genauigkeit erreichen. Wenn Ihr Ziel darin besteht, hochpräzise Modelle zu haben und Sie über einen geeigneten Datensatz verfügen, sind überwachte Lernmodelle normalerweise eine gute Wahl.
- Klare Ziele: Beim Supervised Learning sind die Klassen und Werte der Trainingsdaten bekannt und es besteht ein klares Ziel, die Eingaben den Ausgaben zuzuordnen. Durch die Analyse der Leistung des Algorithmus anhand dieses Ziels wird es einfacher, ihn für eine bestimmte Aufgabe zu optimieren und führt zu einer effizienteren Problemlösungserfahrung.
- Breites Anwendungsspektrum: Supervised Learning ist vielseitig einsetzbar und kann auf Klassifizierungs-, Regressions- und strukturierte Vorhersageprobleme angewendet werden. Somit ist es eine flexible Methode für verschiedene Aufgaben .
- Einfacher zu implementieren: Überwachte Lernmodelle sind im Allgemeinen einfacher zu implementieren und zu verstehen als unüberwachte Algorithmen, was sie für viele Praktiker zu einer zugänglicheren Option macht. Darüber hinaus steht ein großer Pool an Algorithmen zur Verfügung.
Zwar hat un Supervised Learning seine eigenen Vorteile, wie etwa die Fähigkeit, versteckte Muster in den Daten aufzudecken, doch Supervised Learning ist für die Lösung der meisten realen Probleme noch immer viel weiter verbreitet.
Nachteile des Supervised Learnings
Das Hauptproblem beim Supervised Learning ist die Notwendigkeit gekennzeichneter Daten. Um einen überwachten Lernalgorithmus zu trainieren, benötigen Sie einen großen und vielfältigen gekennzeichneten Datensatz, der sowohl Eingaben als auch die entsprechenden Ausgaben enthält. Dies zu erhalten, kann schwierig und zeitaufwändig sein, insbesondere bei komplexen Aufgaben.
Manchmal finden Sie Daten ohne manuelle Annotationen – beispielsweise Suchmaschinen, Empfehlungssysteme, Aktienkurse oder Bankausfälle. Diese Daten sind bereits getaggt.
In Empfehlungssystemen könnten gekennzeichnete Daten direkt aus dem Nutzerverhalten abgeleitet werden
In vielen Fällen ist es jedoch sehr schwierig oder sogar unmöglich, solche gekennzeichneten Daten in der realen Welt zu finden. Daher müssen die Daten manuell annotiert werden. Alle Nachteile überwachter Lerntechniken ergeben sich aus dieser Tatsache midjourney v6.
- Die Leistung überwachter Lernmodelle hängt stark von der Qualität der bereitgestellten Trainingsdaten ab.
- Das Beschriften großer Datenmengen im überwachten maschinellen Lernen ist eine Herausforderung und zeitaufwändig.
- Es ist äußerst schwierig, beim überwachten maschinellen Lernen das richtige Ergebnis vorherzusagen, wenn sich die Verteilung der Testdaten erheblich von der des Trainingsdatensatzes unterscheidet .
- Überwachtes maschinelles Lernen kann Daten nicht selbstständig klassifizieren.
- Die Unfähigkeit, komplexe Texte zu vervollständigen, gilt als eines der größten Probleme des Supervised Learning.
- Da beim Supervised Learning das gesamte Wissen durch menschliche Eingaben gewonnen wird, kann die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler hoch sein.
- Beim Training mit manuell annotierten Datenmodellen kann es zu einem Mangel an Vielfalt im Trainingsdatensatz kommen, was zu verzerrten Modellen führen kann, die nicht die tatsächliche Verteilung der Daten widerspiegeln. Dies kann zu einer schlechten Leistung bei unterrepräsentierten oder Minderheitengruppen führen.
Annotieren von Trainingsdaten und Erstellen eines überwachten Lernmodells mit SuperAnnotate
Wie oben erwähnt, ist die Verwendung eines überwachten Lernansatzes die gängigste Methode zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen.
Dies bietet viele Vorteile, in vielen Fällen ist es jedoch schwierig, gekennzeichnete Daten ohne manuelle Annotation zu finden.
Tatsächlich ist die manuelle Datenannotation manchmal der schwierigste Teil einer KI-Lösung.
Die Verwendung geeigneter Toolsets zur Annotation kann viel Zeit und Ressourcen sparen. Die Plattform von SuperAnnotate ermöglicht die Annotation verschiedener Datentypen wie Bilder, Text und Video, Audio, LiDAR und DICOM.
SuperAnnotate unterstützt viele verschiedene Annotationsarten. Mithilfe der Plattform können Sie beschriftete Daten erhalten und ein Modell für viele überwachte Lernaufgaben erstellen:
- Textklassifizierung
- Bildklassifizierung
- Informationsextraktion
Um mehr über die Anwendungsfälle zu erfahren, die SuperAnnotate abdeckt, fordern Sie eine Demo an .
Die zentralen Thesen
Eine kurze Zusammenfassung der ML-Algorithmen:
- Supervised Learning: Algorithmen verwenden gekennzeichnete Daten, um die Ausgabe aus den Eingabedaten vorherzusagen.
- Un Supervised Learning: Ein Modell wird mithilfe von nicht gekennzeichneten Daten trainiert, die leicht zu erfassen und zu speichern sind.
- Halb Supervised Learning: liegt zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen. Maschinen werden sowohl mit gekennzeichneten als auch mit unüberwachten Daten trainiert.
- Bestärkendes Lernen: nutzt aus der Interaktion gesammelte Beobachtungen, um die Belohnung in einer bestimmten Situation zu maximieren.
Kein Wunder, dass überwachte Modelle des maschinellen Lernens in verschiedenen Anwendungen so weit verbreitet sind: Obwohl sie datengesteuert und vom Menschen abhängig sind, bieten sie praktische Lösungen für verschiedene Branchen. Wir hoffen, dass dieser Artikel Ihr Verständnis für Supervised Learning und seine Anwendung erweitert. Zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren, wenn wir Ihnen weiterhelfen können.