Arten des Maschinellen Lernens
Überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der das Modell mit einem gelabelten Trainingsdatensatz trainiert wird.
Die beliebtesten Aufgaben des überwachten Lernens sind:
-
Regression (zum Beispiel die Vorhersage des Preises eines Hauses): Dafür wird ein Trainingsdatensatz benötigt, der mit anderen Hauspreisen gelabelt ist;
-
Klassifikation (zum Beispiel die Klassifizierung von E-Mails als Spam/Ham): Dafür wird ein Trainingsdatensatz benötigt, der als Spam/Ham gelabelt ist.
Unüberwachtes Lernen
Unüberwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der das Modell mit einem nicht gelabelten Trainingsdatensatz trainiert wird.
Die bekanntesten Aufgaben des unüberwachten Lernens sind Clusterbildung, Anomalieerkennung und Dimensionsreduktion.
Clusterbildung
Dies ist ein Prozess, bei dem ähnliche Datenpunkte zu Gruppen (Clustern) zusammengefasst werden. Eine Kennzeichnung der Daten ist hierfür nicht erforderlich. Beispielsweise genügt ein Trainingsdatensatz von E-Mails ohne die Labels Spam/Ham.
Anomalieerkennung
Dies ist ein Prozess zur Erkennung von Abweichungen vom normalen Datenverhalten. Ein Beispiel ist die Betrugserkennung bei Kreditkartentransaktionen. Es ist nicht notwendig, die Daten als Betrug/Nicht-Betrug zu kennzeichnen. Die Transaktionsinformationen werden dem Modell übergeben, das dann feststellt, ob die Transaktion auffällig ist.
Dimensionsreduktion
Dies ist ein Prozess zur Reduzierung der Anzahl der Dimensionen unter Beibehaltung möglichst vieler relevanter Informationen. Auch hierfür sind keine Labels erforderlich.
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning unterscheidet sich deutlich von den beiden vorherigen Typen. Es handelt sich um eine Technik, die zum Trainieren von selbstfahrenden Fahrzeugen, Robotern, KI im Gaming und mehr verwendet wird.
Reinforcement Learning ist eine Machine-Learning-Technik, bei der der Agent (z. B. Saugroboter) durch das Treffen von Entscheidungen lernt und eine Belohnung erhält, wenn die Entscheidung korrekt ist, sowie eine Strafe, wenn die Entscheidung falsch ist.
Stellen Sie sich vor, Sie trainieren einen Hund, einen Ball zu holen. Der Hund erhält eine Belohnung (wie ein Leckerli oder Lob), wenn er den Ball aufnimmt und näher zum Besitzer bringt. Er erhält eine Strafe (wie das Vorenthalten des Leckerlis oder einen enttäuschten Ton), wenn er in die falsche Richtung läuft oder abgelenkt wird. Zusätzlich erhält er eine große Belohnung, sobald er den Ball erfolgreich geholt und dem Besitzer gebracht hat.
1. Um ein ML-Modell für eine überwachtes Lernaufgabe zu trainieren, muss der Trainingssatz ein Ziel (label) enthalten. Ist das korrekt?
2. Um ein ML-Modell für eine unüberwachtes Lernaufgabe zu trainieren, ist es nicht erforderlich, dass der Trainingssatz ein Ziel (label) enthält. Ist das korrekt?
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Can you explain the main differences between supervised, unsupervised, and reinforcement learning?
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What are some common algorithms used in supervised, unsupervised, and reinforcement learning?
Awesome!
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Überwachtes Lernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der das Modell mit einem gelabelten Trainingsdatensatz trainiert wird.
Die beliebtesten Aufgaben des überwachten Lernens sind:
-
Regression (zum Beispiel die Vorhersage des Preises eines Hauses): Dafür wird ein Trainingsdatensatz benötigt, der mit anderen Hauspreisen gelabelt ist;
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Klassifikation (zum Beispiel die Klassifizierung von E-Mails als Spam/Ham): Dafür wird ein Trainingsdatensatz benötigt, der als Spam/Ham gelabelt ist.
Unüberwachtes Lernen
Unüberwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der das Modell mit einem nicht gelabelten Trainingsdatensatz trainiert wird.
Die bekanntesten Aufgaben des unüberwachten Lernens sind Clusterbildung, Anomalieerkennung und Dimensionsreduktion.
Clusterbildung
Dies ist ein Prozess, bei dem ähnliche Datenpunkte zu Gruppen (Clustern) zusammengefasst werden. Eine Kennzeichnung der Daten ist hierfür nicht erforderlich. Beispielsweise genügt ein Trainingsdatensatz von E-Mails ohne die Labels Spam/Ham.
Anomalieerkennung
Dies ist ein Prozess zur Erkennung von Abweichungen vom normalen Datenverhalten. Ein Beispiel ist die Betrugserkennung bei Kreditkartentransaktionen. Es ist nicht notwendig, die Daten als Betrug/Nicht-Betrug zu kennzeichnen. Die Transaktionsinformationen werden dem Modell übergeben, das dann feststellt, ob die Transaktion auffällig ist.
Dimensionsreduktion
Dies ist ein Prozess zur Reduzierung der Anzahl der Dimensionen unter Beibehaltung möglichst vieler relevanter Informationen. Auch hierfür sind keine Labels erforderlich.
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning unterscheidet sich deutlich von den beiden vorherigen Typen. Es handelt sich um eine Technik, die zum Trainieren von selbstfahrenden Fahrzeugen, Robotern, KI im Gaming und mehr verwendet wird.
Reinforcement Learning ist eine Machine-Learning-Technik, bei der der Agent (z. B. Saugroboter) durch das Treffen von Entscheidungen lernt und eine Belohnung erhält, wenn die Entscheidung korrekt ist, sowie eine Strafe, wenn die Entscheidung falsch ist.
Stellen Sie sich vor, Sie trainieren einen Hund, einen Ball zu holen. Der Hund erhält eine Belohnung (wie ein Leckerli oder Lob), wenn er den Ball aufnimmt und näher zum Besitzer bringt. Er erhält eine Strafe (wie das Vorenthalten des Leckerlis oder einen enttäuschten Ton), wenn er in die falsche Richtung läuft oder abgelenkt wird. Zusätzlich erhält er eine große Belohnung, sobald er den Ball erfolgreich geholt und dem Besitzer gebracht hat.
1. Um ein ML-Modell für eine überwachtes Lernaufgabe zu trainieren, muss der Trainingssatz ein Ziel (label) enthalten. Ist das korrekt?
2. Um ein ML-Modell für eine unüberwachtes Lernaufgabe zu trainieren, ist es nicht erforderlich, dass der Trainingssatz ein Ziel (label) enthält. Ist das korrekt?
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