Unüberwachtes Lernen ist eine Art von Algorithmus für maschinelles Lernen, der nach Mustern in Daten sucht, ohne dass ihnen Etiketten oder vorgegebene Kategorien zugewiesen werden. Es wird versucht, eine Struktur in den Daten zu finden, indem Ähnlichkeiten zwischen den Datenpunkten erkannt werden. Dadurch kann der Algorithmus selbständig lernen und Vorhersagen treffen, ohne dass der Benutzer Vorkenntnisse oder Eingaben machen muss.
Es gibt zwei Hauptarten des unüberwachten Lernens: Clustering und Assoziation. Clustering-Algorithmen gruppieren ähnliche Datenpunkte zusammen, während Assoziationsalgorithmen versuchen, Beziehungen zwischen Datenpunkten zu finden.
Das unüberwachte Lernen hat mehrere Vorteile gegenüber dem überwachten Lernen. Es ist schneller und effizienter, da es keine menschlichen Eingaben oder Kennzeichnungen erfordert. Unüberwachtes Lernen kann auch verwendet werden, um versteckte Muster in den Daten zu finden, die nicht sofort offensichtlich sind. Schließlich kann unüberwachtes Lernen dazu verwendet werden, die Dimensionalität der Daten zu reduzieren, wodurch sie leichter zu interpretieren und zu analysieren sind.
4 Herausforderungen des unüberwachten Lernens
Algorithmen des unüberwachten Lernens können schwer zu verstehen und zu interpretieren sein. Außerdem neigen unüberwachte Lernalgorithmen zur Überanpassung und können sehr rechenintensiv sein.
Unüberwachtes Lernen wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Erkennung von Anomalien. Es kann auch in Empfehlungssystemen verwendet werden, wo der Algorithmus lernen kann, die Präferenzen der Benutzer zu erkennen und auf der Grundlage dieser Daten Empfehlungen auszusprechen.
Deep Learning ist eine Art der künstlichen Intelligenz, die unüberwachte Lernalgorithmen verwendet, um aus Daten zu lernen. Deep-Learning-Algorithmen können Muster in Daten erkennen, die nicht sofort offensichtlich sind, und so Vorhersagen über die Daten treffen.
Verstärkungslernen ist eine Art von Algorithmus für maschinelles Lernen, der unüberwachtes Lernen mit Belohnungen und Bestrafungen kombiniert. Der Algorithmus lernt aus den Belohnungen und Bestrafungen, die er erhält, und passt sein Verhalten entsprechend an.
Algorithmen des unüberwachten Lernens können verwendet werden, um Muster in Daten zu erkennen, die nicht sofort offensichtlich sind. Sie können auch verwendet werden, um die Dimensionalität der Daten zu reduzieren, so dass sie leichter zu interpretieren und zu analysieren sind. Schließlich kann unüberwachtes Lernen dazu verwendet werden, Vorhersagen zu treffen, ohne dass der Benutzer Vorkenntnisse oder Eingaben machen muss.
Algorithmen des unüberwachten Lernens können schwer zu interpretieren sein und neigen zur Überanpassung. Außerdem können unüberwachte Lernalgorithmen rechenintensiv sein.
Die Terminologien des maschinellen Lernens sind:
1. Daten: Dies ist der Satz an Informationen, der zum Trainieren des maschinellen Lernmodells verwendet wird. Diese Daten können in Form von Text, Bildern oder jedem anderen Format vorliegen, das zum Trainieren des Modells verwendet werden kann.
2. Merkmale: Dies sind die Merkmale der Daten, die vom maschinellen Lernmodell verwendet werden, um zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Bei einem Textklassifizierungsproblem könnten die Merkmale zum Beispiel die Wörter im Text sein.
3. Labels: Dies sind die Ergebnisse, die das maschinelle Lernmodell vorherzusagen versucht. Bei einem Textklassifizierungsproblem könnten die Labels die verschiedenen Klassen sein, in die der Text klassifiziert werden kann.
4. Trainingsdaten: Dies sind die Daten, die zum Trainieren des maschinellen Lernmodells verwendet werden. Das Modell lernt anhand dieser Daten, so dass es Vorhersagen für neue Daten treffen kann.
5. Testdaten: Dies sind die Daten, die zum Testen der Leistung des maschinellen Lernmodells verwendet werden. Das Modell wird anhand dieser Daten bewertet, um zu sehen, wie gut es abschneidet.
6. Genauigkeit: Dies ist ein Maß dafür, wie gut das maschinelle Lernmodell funktioniert. Es handelt sich um den Prozentsatz der richtigen Vorhersagen, die das Modell anhand der Testdaten trifft.
7. Präzision: Dies ist ein Maß dafür, wie genau das maschinelle Lernmodell ist. Sie ist der Prozentsatz der korrekt klassifizierten Beispiele unter allen Beispielen, die das Modell vorhergesagt hat.
8. Rückruf: Dies ist ein Maß dafür, wie viele der positiven Beispiele das maschinelle Lernmodell richtig vorhersagt. Es handelt sich um den Prozentsatz der korrekt klassifizierten positiven Beispiele unter allen positiven Beispielen in den Daten.
9. F1-Punktzahl: Dies ist ein Maß dafür, wie genau das maschinelle Lernmodell ist. Es ist das harmonische Mittel aus Precision und Recall.
10. ROC-Kurve: Dies ist eine grafische Darstellung der Genauigkeit des maschinellen Lernmodells.
Unüberwachtes maschinelles Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, bei der die Daten nicht beschriftet sind und dem Algorithmus nicht gesagt wird, was er mit den Daten tun soll. Der Algorithmus muss die Struktur der Daten selbst herausfinden.
Der andere Name für unüberwachtes Lernen ist Selbstorganisation.
Es gibt verschiedene Arten von Algorithmen für unüberwachtes Lernen, von denen die gängigsten Clustering-Algorithmen sind. Clustering-Algorithmen gruppieren Datenpunkte auf der Grundlage ihrer Ähnlichkeit und liefern eine Reihe von Clustern. Andere Arten von Algorithmen für unüberwachtes Lernen umfassen Assoziationsregel-Lernen und Dimensionalitätsreduktion.