Was ist ein Algorithmus für maschinelles Lernen?

Insbesondere beim überwachten Lernen wird ein Trainingssatz verwendet, um Modelle so zu trainieren, dass sie die gewünschte Ausgabe erzielen. Dieser Trainings-Datensatz enthält Eingaben und korrekte Ausgaben, mit denen das Modell im Laufe der Zeit lernen kann. Der Algorithmus misst seine Genauigkeit durch die Verlustfunktion und passt sich so lange an, bis ein Fehler ausreichend minimiert wurde.

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Aufgrund der wachsenden Datenmengen ist es schwierig, wertvolle Informationen aus einfachen Datenanalysen zu extrahieren. Hier hilft maschinelles Lernen, diese Informationen herauszufiltern, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. So können Unternehmen durch maschinelles Lernen die richtigen Entscheidungen treffen und ihre Prozesse deutlich verbessern. Machine Learning Verfahren wie Semi-Supervised Learning werden häufig in der Bild- oder Objekterkennung verwendet. Dabei erstellt man zunächst einen kleinen, gelabelten Datensatz, oft von Menschen. Danach wird ein künstliches neuronales Netz zur Klassifikation trainiert und auf die restlichen Daten angewendet.

Maschinelles Lernen – 10 wichtige Algorithmen

Der Algorithmus versucht, eigenständig Muster oder Strukturen in den Daten zu finden, ohne auf vorher definierte Ausgaben zurückzugreifen. Wie diese Lernmethoden im Detail funktionieren und welche weiteren Ansätze es gibt, zeigen wir im Verlaufe dieses Beitrags. Eine wichtige Methode des maschinellen Lernens ist das sogenannte überwachte Lernen. Dabei versehen Datenwissenschaftler den Algorithmus mit Trainingsdaten und den dazugehörigen Labels, die die gewünschten Ausgaben repräsentieren. Der Algorithmus lernt dann, diese Labels vorherzusagen, indem er die Beziehung zwischen den Eingangsdaten und den Zielergebnissen erfasst.

Solche Machine Learning Verfahren sind besonders nützlich, wenn man versteckte Muster in großen Datenmengen aufdecken möchte. Damit Machine Learning funktioniert und ein Muster lernen kann, muss es von einem Menschen trainiert werden. Dieser Lernprozess beginnt mit einem vorbereiteten Datensatz (Trainingsdatensatz), der von einem Machine Learning Algorithmus nach Mustern und Zusammenhängen durchsucht wird. Durch Versuch und Irrtum lernt der Agent, Maßnahmen zu ergreifen, die im Laufe der Zeit zu den günstigsten Ergebnissen führen.

• Dabei überwachen Sensoren den Energieverbrauch und Produktionsprozesse, während Algorithmen Muster analysieren, um Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren.
• So können beispielsweise Bilder nicht einfach als Eingabedaten verwendet werden, um einen Algorithmus zur Objekterkennung zu trainieren.
• Neuronale Netzwerke bestehen aus miteinander verbundenen Neuronen und erlernen komplexe Muster.

Maschinelles Lernen kann die Präferenzen und das Verhalten von Kunden lernen und mit denen anderer Kunden vergleichen – das Ergebnis sind individuelle Produkt- oder Handlungsempfehlungen für jeden Kunden zum richtigen Zeitpunkt. Die Entwicklung eines Modells ist ein interaktiver Prozess, der oft mehrmals durchlaufen wird, bis das Ergebnis eine bestimmte Qualität erreicht hat. In der Praxis kommt es daher immer wieder zu Entwicklungsschleifen, in denen ein Mensch die Ergebnisse des maschinellen Lernalgorithmus bewerten muss. Maschinelles Lernen wird häufig mit den Begriffen Data Mining und predictive Analytics in Verbindung gebracht. Letztlich nutzen Data Mining und predictive Analytics die Verfahren des maschinellen Lernens.

Sie möchten sich einen umfassenden Überblick über die einzelnen Lernmethoden im Rahmen künstlicher Intelligenz verschaffen sowie konkrete Machine Learning Algorithmen kennenlernen und einsetzen? Unternehmen nutzen maschinelles Lernen in der Industrie, um die Energieeffizienz zu maximieren. Dabei überwachen Sensoren den Energieverbrauch und Produktionsprozesse, während Algorithmen Muster analysieren, um Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren. Dies trägt dazu bei, den Energieverbrauch zu reduzieren, Kosten zu senken und die ökologische Nachhaltigkeit zu fördern. Banken setzen Algorithmen für maschinelles Lernen ein, um die Kreditwürdigkeit von Kunden zu bewerten. Durch die Analyse von Finanzhistorien, Ausgabengewohnheiten und anderen relevanten Daten erstellen die Algorithmen Risikoprofile.

„Deep“ Modelle für maschinelles Lernen können Ihre markierten Datensätze, auch bekannt als überwachtes Lernen, verwenden, um ihren Algorithmus zu informieren, aber sie benötigen nicht unbedingt markierte Daten. Deep Learning kann unstrukturierte Daten in ihrer Rohform (wie Text oder Bilder) aufnehmen und automatisch die Merkmale ermitteln, die verschiedene Datenkategorien voneinander unterscheiden. Dadurch entfällt ein Teil des erforderlichen menschlichen Eingreifens und ermöglicht die Nutzung größerer Datensätze.

Die dritte Lernmethode, die wir im Artikel zu Machine Learning und künstliche Intelligenz vorgestellt haben, ist das Reinforcement Learning. Hier lernt der Computer teilweise durch selbständiges Ausprobieren („Exploration“) und durch das Maximieren einer Belohnungsfunktion („Exploitation“). Auf dieser Grundlage erkennt er jene Strategie, die in einem bestimmten Zusammenhang am sinnvollsten ist. Hierfür werden vor allem sogenannte neuronale Netzwerke verwendet und auch Data Science Tools im Rahmen des Deep Learnings und Machine Learning Algorithmen finden hier Anwendung. Nach einem erfolgreich abgeschlossenen Lernprozess wird das trainierte Modell dazu genutzt, unbekannte Daten zu bewerten.

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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.

Sie ermöglichen es Computern, selbstständig zu lernen, ohne dass sie dafür explizit programmiert sein müssen. Mit Entscheidungsbaumverfahren, ist kinbet nicht in der Lage, diese unstrukturierten Daten sinnvoll zu verarbeiten. So können beispielsweise Bilder nicht einfach als Eingabedaten verwendet werden, um einen Algorithmus zur Objekterkennung zu trainieren. Hier wäre immer ein aufwändiges Feature-Engineering durch einen Menschen erforderlich.

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.

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.

Bei diesem Verfahren werden Daten mit Hilfe von hochdimensionalen Trennflächen separiert. In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie man mit Hilfe des kernlab-Pakets Support Vector Maschinen mit R implementieren kann. Wie wir anschliessend sehen werden, können wir mit Hilfe von R diese Trennflächen einfach visualisieren (solange die Daten 2-dimensional sind). Überwachte Lernverfahren lassen sich einteilen in Klassifikations- und Regressionsprobleme. Beispiele hierfür sind Support-Vektor-Maschinen, lineare Regression, logistische Regression, naive Bayes, Entscheidungsbäume, k-Nächster-Nachbar-Algorithmus sowie Neuronale Netze. Wenn von „künstliche Intelligenz“ gesprochen wird, ist oft eines dieser Verfahren gemeint.