Maschinelles Lernen Schlüsselkonzepte

Kategorisierung des maschinellen Lernens

Supervised Learning

Supervised Learning (überwachtes Lernen) ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der ein Algorithmus aus Eingabedaten (Features) lernt und versucht, eine zugehörige Ausgabe (Label) vorherzusagen. Das bedeutet, dass die Trainingsdaten bereits gelabelt sind, und der Algorithmus lernt, Muster und Beziehungen zwischen den Features und den Labels zu erkennen.

Beispiele für Supervised-Learning-Aufgaben sind Klassifikation und Regression. In der Klassifikation versucht der Algorithmus, Eingabedaten in vordefinierte Klassen oder Kategorien einzuteilen, während bei der Regression kontinuierliche Werte vorhergesagt werden.

Anwendungen von Supervised Learning reichen von Spam-Erkennung in E-Mails bis zur Bilderkennung und medizinischen Diagnosen.

Der Lernprozess beim Supervised Learning ermöglicht es, Modelle zu erstellen, die Muster und Zusammenhänge in den Daten erkennen und daraus Vorhersagen für neue Daten treffen. Supervised Learning wird unter anderem in der Bilderkennung, Sprachverarbeitung, medizinischer Diagnose, Finanzprognosen verwendet. Der Lernprozess beim Supervised Learning läuft in mehreren Schritten ab:

Datensammlung

Zuerst werden Daten gesammelt, die als Trainingsdaten dienen. Diese Daten bestehen aus Eingabe- und entsprechenden Ausgabewerten. Die Eingabewerte werden oft als Merkmale bezeichnet, während die Ausgabewerte die Zielvariablen sind. Zum Beispiel könnte es sich bei einem Bilderkennungsproblem um Bilder handeln (Eingabewerte) und die entsprechenden Klassifikationen der Objekte auf den Bildern (Ausgabewerte).

In diesem Kontext sind die Daten in der Regel in zwei Hauptkategorien unterteilt: in sie Ein- und Ausgabedaten.

Eingabedaten (Merkmale) repräsentieren die Informationen, die dem Modell zur Verfügung gestellt werden, um Vorhersagen zu treffen. Sie sind als Merkmale, Variablen oder Attribute bekannt und können in verschiedenen Formen vorliegen und hängen von der Art des Problems ab. Beispielsweise sind Eingabedaten in der Bilderkennung die Pixelwerte in einem Bild, in der Sprachverarbeitung die akustischen Merkmale von Audiosignalen oder Wortvektoren von Texten. In der medizinischen Diagnose könnten Eingabedaten Patientenmerkmale wie Alter, Geschlecht, Blutdruckwerte und Laborergebnisse sein, in der Finanzprognose historische Finanzdaten wie Preise, Volumen und wirtschaftliche Indikatoren usw.

Ausgabedaten (Zielvariablen) repräsentieren die erwarteten Ergebnisse oder Labels, die das Modell vorherzusagen lernen soll. Auch die Ausgabedaten hängen von der Art einer Problemstellung ab. Unterschieden werden z.B. Klassifikationsaufgaben - hier könnten die Ausgabedaten Klassen oder Etiketten sein, zu denen die Eingabe zugeordnet werden soll. Bei einer Regressionsaufgabe sind die Ausgabedaten kontinuierliche Werte, wie z.B. die Vorhersage des Preises eines Wirtschaftsgutes basierend auf seinen Merkmalen.

Zusammen bilden die Eingabedaten und die Ausgabedaten das Trainingsdatenset für das Training des zugehörigen Modells. Der Lernprozess selbst besteht darin, die Beziehung zwischen den Eingabedaten und den Ausgabedaten zu erfassen, um das Modell in die Lage zu versetzen für bisher unbekannte Eingaben korrekte Vorhersagen zu treffen.

Datenbereinigung und Datenvorverarbeitung

Die gesammelten Daten können unvollständig oder fehlerhaft sein. Bevor sie für das Training verwendet werden können, müssen sie gereinigt und vorverarbeitet werden. Dies kann das Entfernen von Ausreißern, die Imputation fehlender Werte, die Normalisierung der Daten und andere Schritte zur Verbesserung der Datenqualität umfassen.

Datenbereinigung und Datenvorverarbeitung sind entscheidend. Eine mögliche Vorgehensweise sind die Schritte:

Entfernen von Duplikaten. Dazu wird überprüft, ob in den Daten auf doppelte Datensätze enthalten sind. Duplikate liefern keine zusätzliche Information und können die Modellleistung beeinträchtigen.

Behandlung fehlender Werte. Dazu sind fehlende Werte in den Daten zu identifizieren. Das kann z.B. durch das Überprüfen von Nullwerten oder das Visualisieren von Daten erfolgen. Notwendig ist zu entscheiden, wie mit fehlenden Werten umgegangen werden soll. Möglichkeiten dazu wären, fehlende Daten zu löschen, fehlende Werte zu interpolieren oder durch sinnvolle Werte zu ersetzen.

Datenformatierung. Dazu werden die Daten in das richtige Format konvertiert. Das ist z.B. das Anpassen von Datumsangaben in das richtige Datum- und Zeitformat, Konvertieren von Text in numerische Werte oder das Skalieren von Merkmalen beinhalten.

Entfernen von Ausreißern. Ausreißer in den Daten, die ungewöhnliche oder fehlerhafte Werte darstellen könnten sind zu identifizieren. Dazu können statistische Methoden verwendet werden, um Ausreißer zu erkennen und zu entfernen oder zu korrigieren.

Feature-Engineering. Feature-Engineering ist das Erstellen neuer Merkmale aus den vorhandenen Daten, wenn es bezogen auf eine Aufgabenstellung sinnvoll ist. Es kann dazu beitragen, wichtige Informationen für das Modell zu erfassen, wie z.B. aus dem Geburtsdatum eines Kunden das Alter als neues Merkmal abzuleiten.

Datennormalisierung oder -skalierung. Normalisierte bzw. skalierte Daten stellen sicher, dass alle Merkmale auf vergleichbare Wertebereiche gebracht werden. Techniken dafür sind die Min-Max-Skalierung oder die Standardisierung.

Aufteilung der Daten. Das Aufteilen der Daten ist ein wichtiger Schritt, in dem die Daten in Trainingsdaten und Testdaten aufgeteilt werden. Dieser Schritt dient dazu, die Leistung des Modells zu evaluieren und eine Überanpassung zu verhindern.

Datenvisualisierung. Wenn die Daten visualisiert sind, lassen sich einfacher Muster erkennen. Damit kann ein besseres Verständnis für die Daten entwickelt werden. Methoden dazu sind z.B. Diagramme, Histogramme und Streudiagramme.

Datenaugmentation. Datenaugmentation wird optional genutzt. Damit kann z.B. bei der Bildverarbeitung die Datenmenge durch Erzeugen künstlicher Daten (Datenaugmentation) erweitert werden, um die Modellleistung zu verbessern. Bilder könnten z.B. gespiegelt oder gedreht werden usw.

Dokumentation. Alle durchgeführten Schritte der Datenbereinigung und Datenvorverarbeitung sollten dokumentiert werden, damit sie reproduzierbar sind und damit das Modellverhalten später nachvollziehbar ist.

Modellauswahl

Je nach Problemstellung benötigt man ein geeignetes Modell. In Frage kommen neuronale Netzwerke, die lineare Regression, die Entscheidungsbaum-Methode oder andere Modelle. Die bestgeeigneten Modelle sind immer von der Art des Problems und den Eigenschaften der Daten abhängig, deshalb werden in der Folge typische Modelle für Supervised Learning und deren besonderen Eigenschaften beschrieben.

Lineare Regression. Besondere Eigenschaften der Linearen Regression ist, dass hier ein einfaches Modell vorliegt, das für die Vorhersage von kontinuierlichen Ausgabewerten verwendet wird. Es basiert auf einer linearen Beziehung zwischen den Eingabemerkmale und der Ausgabe.

Logistische Regression. Die Logistische Regression wird in Klassifikationsproblemen verwendet, um binäre oder multikategoriale Ausgaben vorherzusagen. Sie verwendet eine logistische Sigmoid-Funktion, um die Wahrscheinlichkeit einer Klasse zu schätzen.

K-Nearest Neighbors (K-NN) basiert auf der Idee, dass ähnliche Datenpunkte in der Nähe im Merkmalsraum liegen. Es verwendet die k nächsten Nachbarn, um eine Vorhersage für einen neuen Datenpunkt zu treffen.

Entscheidungsbäume. Entscheidungsbäume sind hierarchische Strukturen, die auf Entscheidungsregeln basieren. Sie können für Klassifikations- und Regressionsprobleme verwendet werden und sind leicht verständlich.

Random Forest. Random Forest ist eine Ensemble-Technik, die mehrere Entscheidungsbäume kombiniert, um die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen und Überanpassung zu reduzieren. Sie sind robust gegenüber Ausreißern und Rauschen in den Daten.

Gradient Boosting Modelle. Die Besonderheit dieser Modelle liegt im schrittweisen Aufbau von Entscheidungsbäumen und der Gewichtung von Fehlern. Sie sind besonders leistungsfähig und können in verschiedenen Aufgaben eingesetzt werden, einschließlich Klassifikation und Regression.

Neuronale Netzwerke. Zum Einsatz kommen Feedforward-Neuronale Netze, Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs). Ihre Besonderheit ist, dass in der Lage sind, auch komplexe nichtlineare Beziehungen in den Daten zu erfassen. CNNs sind für die Verarbeitung von Bildern geeignet, während RNNs für sequenzielle Daten wie Text oder Zeitreihen verwendet werden.

Support Vector Machines (SVM). SVMs sind besonders effektiv in der Trennung von Daten in höherdimensionalen Merkmalsräumen. Sie werden oft in Klassifikationsaufgaben verwendet und zielen darauf ab, eine optimale Trennebene zu finden.

Naive Bayes. Naive Bayes basiert auf dem Bayes'schen Theorem und eignet sich gut für Klassifikationsaufgaben. Es geht von der Annahme aus, dass Merkmale unabhängig voneinander sind, was zu seiner „naiven“ Natur führt.

Ensemble-Methoden. Ensemble-Methoden, wie z. B. Bagging oder Boosting) haben die Eigenschaft, dass dabei mehrere Basismodelle kombiniert werden, um die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen. Sie sind besonders effektiv in der Reduzierung von Variabilität und Bias und werden oft in Wettbewerben für maschinelles Lernen eingesetzt.

Modelltraining.

Im Modelltraining wird das ausgewählte Modell auf den Trainingsdaten trainiert. Das Modell passt seine internen Parameter an, um die bestmögliche Vorhersage der Ausgabewerte für die gegebenen Eingabewerte zu erreichen. Dieser Prozess erfolgt durch die Minimierung einer Fehlerfunktion, die die Differenz zwischen den vorhergesagten Ausgabewerten und den tatsächlichen Ausgabewerten misst und quantifiziert.

Die Minimierung einer Fehlerfunktion im Modelltraining ist ein zentraler Schritt im maschinellen Lernen, insbesondere im Supervised Learning. Der Zweck besteht darin, die internen Modellparameter so anzupassen, dass die Vorhersagen des Modells den tatsächlichen Ausgaben (Zielvariablen) so nahe wie möglich kommen. Grundlegende Schritte und Techniken sind:

Wahl der Fehlerfunktion. Die Auswahl der Fehlerfunktion ist von der Art des Problems abhängig. Für Regressionsprobleme ist der quadratische Fehler eine gute Wahl, für Klassifikationsprobleme kann der Kreuzentropiefehler genutzt werden. Zu Beginn des Trainingsprozesses müssen die Modellparameter zufällig oder auf andere Weise initialisiert werden.

Gradientenabstieg. Der Gradientenabstieg ist die am häufigsten verwendete Methode zur Minimierung der Fehlerfunktion. Das Gradientenabstiegs-Verfahren ist ein iterativer Prozess, bei dem die Modellparameter schrittweise angepasst werden, um den Fehler zu minimieren. Der Gradient der Fehlerfunktion wird verwendet, um die Richtung und den Betrag der Aktualisierung der Parameter (und damit der Gewichte) zu bestimmen.

Lernrate. Die Lernrate ist ein wichtiger Hyperparameter [1] im Gradientenabstieg. Sie steuert die Schrittweite bei der Aktualisierung der Modellparameter. Eine zu große Lernrate kann dazu führen, dass der Algorithmus nicht konvergiert oder über das Minimum springt, während eine zu kleine Lernrate zu langsamem Konvergieren führen kann.

Backpropagation. In neuronalen Netzwerken und anderen komplexen Modellen wird die Backpropagation-Technik verwendet, um den Gradienten der Fehlerfunktion effizient zu berechnen. Sie propagiert den Fehler rückwärts durch das Netzwerk und aktualisiert die Gewichtungen und Bias-Werte in den Schichten.

Regularisierung. In einigen Fällen wird Regularisierung angewendet, um Überanpassung zu verhindern. Die Regularisierung ist das Hinzufügen von Straftermen zur Fehlerfunktion, um die Modellkomplexität zu begrenzen.

Batch- oder Mini-Batch-Training. Anstatt den Gradienten auf dem gesamten Datensatz zu berechnen, verwenden viele Algorithmen Batches oder Mini-Batches von Daten, um den Gradienten zu schätzen. Dies ermöglicht eine effizientere Berechnung und bessere Konvergenzeigenschaften.

Wiederholungen (Epochen). Der Trainingsprozess wird normalerweise über mehrere Iterationen, sogenannte Epochen, wiederholt. In jeder Epoche werden die Modellparameter aktualisiert, und die Fehlerfunktion wird erneut berechnet. Dies geht so lange weiter, bis die Fehlerfunktion ausreichend minimiert ist oder ein Abbruchkriterium erfüllt ist. Das Ergebnis ist ein trainiertes Modell, das in der Lage ist, Vorhersagen für neue, bisher unbekannte Daten zu treffen.

Modellbewertung: Nachdem das Modell trainiert wurde, wird seine Leistung anhand der Testdaten bewertet. Durch die Bewertung soll festgestellt werden, wie gut das Modell in der Lage ist, unbekannte Daten vorherzusagen.

Feinabstimmung und Optimierung. Je nach den Ergebnissen der Modellbewertung kann es notwendig sein, das Modell weiter zu optimieren. Dies kann die Anpassung von Hyperparametern, die Verwendung zusätzlicher Daten oder andere Techniken zur Verbesserung der Modellleistung umfassen.

Einsatz des Modells. Nach erfolgreichem Training und Bewertung kann das Modell für die Vorhersage von Ausgabewerten für neue Eingabedaten verwendet werden.

Exkurs Hyperparameter

In der Folge Beispiele für Hyperparameter und deren Bedeutung:

Lernrate (Learning Rate): Die Lernrate bestimmt die Schrittweite, mit der die Modellparameter während des Trainingsprozesses angepasst werden. Eine zu hohe Lernrate kann dazu führen, dass der Algorithmus nicht konvergiert oder über das Minimum springt, während eine zu niedrige Lernrate zu langsamem Konvergieren führen kann.

Anzahl der Epochen (Number of Epochs): Dieser Hyperparameter gibt an, wie oft der Trainingsdatensatz während des Trainingsprozesses durchlaufen wird. Zu viele Epochen können zu Überanpassung führen, während zu wenige Epochen zu Unteranpassung führen können.

Batch-Größe (Batch Size): Die Batch-Größe legt fest, wie viele Datenpunkte gleichzeitig in jedem Schritt beim Gradientenabstiegs-Verfahren verwendet werden. Die Batch-Größe beeinflusst die Konvergenzgeschwindigkeit und den Speicherbedarf.

Anzahl der versteckten Schichten und Neuronen (Number of Hidden Layers and Neurons): In neuronalen Netzwerken bestimmen diese Hyperparameter die Architektur des Modells. Die Wahl der Anzahl der Schichten und Neuronen beeinflusst die Modellkapazität und die Fähigkeit, komplexe Muster zu erfassen.

Aktivierungsfunktionen (Activation Functions): Die Auswahl der Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzwerken beeinflusst die Nichtlinearität des Modells und seine Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge abzubilden.

Regularisierungsterme (Regularization Terms): L1-Regularisierung und L2-Regularisierung sind Hyperparameter, die zur Steuerung der Modellkomplexität verwendet werden. Sie fügen der Fehlerfunktion Strafterme hinzu, um Überanpassung zu reduzieren.

Dropout-Rate (Dropout Rate): Dropout ist eine Technik zur Regularisierung von neuronalen Netzwerken, bei der zufällig ausgewählte Neuronen während des Trainingsprozesses deaktiviert werden. Die Dropout-Rate legt fest, wie viele Neuronen deaktiviert werden.

Optimierungsalgorithmus (Optimization Algorithm): Der Optimierungsalgorithmus legt fest, wie die Modellparameter während des Trainingsprozesses angepasst werden.

Schwellenwerte für Entscheidungsregeln (Thresholds for Decision Rules): In Klassifikationsaufgaben können Schwellenwerte festgelegt werden, um die Klassenzuordnung zu steuern.

Die Auswahl der Hyperparameter ist in der Regel ein iterativer Prozess, in dem verschiedene Kombinationen ausprobiert werden, um die Leistung des Modells auf einem Validierungsdatensatz zu optimieren.

Unsupervised Learning

Unsupervised Learning (unüberwachtes Lernen) bezieht sich auf eine Klasse von maschinellem Lernen, bei der der Algorithmus mit nicht gelabelten Daten arbeitet und versucht, Muster oder Strukturen in den Daten zu entdecken, ohne auf vordefinierte Klassen oder Ausgaben hinzuweisen.

Ein häufiges Beispiel für Unsupervised Learning ist die Clusterbildung (Clustering), bei der ähnliche Datenpunkte in Gruppen oder Cluster zusammengefasst werden. Dies kann verwendet werden, um Kunden in Marketingsegmente zu gruppieren oder Themen in Textdokumenten zu identifizieren.

Eine weitere Anwendung ist die Dimensionsreduktion, bei der die Anzahl der Merkmale reduziert wird, um die Datenvisualisierung und -verarbeitung zu erleichtern.

Lernprozess beim Unsupervised Learning

Der Lernprozess beim Unsupervised Learning unterscheidet sich grundlegend vom Supervised Learning. Beim Unsupervised Learning stehen keine gelabelten Ausgabedaten zur Verfügung, und das Modell versucht, Muster oder Strukturen in den Eingabedaten zu erkennen, ohne auf bekannte Ausgabewerte zuzugreifen. Schlüsselmerkmale des Lernprozesses beim Unsupervised Learning und die Hauptunterschiede zum Supervised Learning sind:

Datensammlung

Es werden Eingabedaten gesammelt, die keine zugehörigen Ausgabewerte oder Labels haben. Diese Daten können in Form von Merkmalen oder Attributen vorliegen, aber es ist keine spezifische Information darüber vorhanden, welcher Klasse oder Kategorie sie angehören.

Modellbildung ohne Überwachung

Im Unsupervised Learning erstellt das Modell seine eigenen interne Repräsentation der Daten, ohne auf externe Ausgabedaten zuzugreifen. Das Modell versucht, Muster, Strukturen oder Gruppierungen in den Daten zu entdecken, um sie zu verstehen oder zu segmentieren.

Typen von Unsupervised Learning

Clustering: Hierbei werden Datenpunkte in Gruppen oder Cluster aufgeteilt, wobei ähnliche Datenpunkte im selben Cluster landen. Beispiele sind k-Means-Clustering und Hierarchisches Clustering.

Dimensionalitätsreduktion: In diesem Fall wird versucht, die Anzahl der Merkmale oder Dimensionen in den Daten zu reduzieren, während die wichtigen Informationen beibehalten werden. Bekannte Methoden sind Hauptkomponentenanalyse (PCA) und t-SNE.

Generatives Modell: Generative Modelle werden verwendet, um neue Daten zu erstellen, die ähnlich zu den vorhandenen Daten sind. Beispiele sind Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoders (VAEs).

Hauptunterschiede zum Supervised Learning

Hauptunterschiede zum Supervised Learning sind die fehlenden Ausgabedaten. Deshalb ist es das Hauptziel im Unsupervised Learning das die Entdeckung von Mustern, Strukturen oder Gruppierungen in den Daten.

Damit wird die Evaluierung erschwert, weil es keine klaren Ausgabewerte gibt, die mit den Vorhersagen verglichen werden können. Die Evaluation basiert meist auf internen Metriken oder der Erhaltung der Varianz.

Ähnlichkeiten von Unsupervised Learning zum Supervised Learning

Obwohl Unsupervised Learning und Supervised Learning unterschiedliche Ansätze im maschinellen Lernen sind, gibt es dennoch einige Schritte und Konzepte, die in beiden Lernparadigmen ähnlich sind oder analog verwendet werden:

Datensammlung und -vorbereitung: Beide Ansätze beginnen mit der Datensammlung und -vorbereitung. Das bedeutet, dass die Rohdaten gesammelt, gereinigt, vorverarbeitet und in ein geeignetes Format gebracht werden müssen.

In beiden Ansätzen ist Feature Engineering wichtig, um geeignete Merkmale aus den Rohdaten abzuleiten oder zu erstellen. Dies kann das Erstellen neuer Merkmale, die Normalisierung von Daten oder die Umwandlung von Textdaten in numerische Merkmale umfassen.

Die Visualisierung der Daten ist in beiden Ansätzen nützlich, um Muster zu erkennen und ein besseres Verständnis für die Daten zu entwickeln.

Modellbewertung und Modellauswahl: Sowohl im Supervised als auch im Unsupervised Learning ist die Bewertung von Modellen ein wichtiger Schritt. In beiden Fällen werden Metriken und Kriterien verwendet, um die Leistung des Modells zu beurteilen und das beste Modell auszuwählen.

Das Tuning von Hyperparametern, wie z. B. die Wahl der Lernrate oder der Anzahl der Schichten in einem neuronalen Netzwerk, ist sowohl im Supervised als auch im Unsupervised Learning ist zur Optimierung Modellleistung von Bedeutung.

Validierung und Test: Beide Ansätze erfordern die Verwendung von Validierungs- und Testdaten, um sicherzustellen, dass das Modell gut generalisiert und nicht überangepasst ist. Die Aufteilung der Daten in Trainings-, Validierungs- und Testsets ist in beiden Fällen wichtig.

Overfitting-Vermeidung: Die Vermeidung von Überanpassung ist ein gemeinsames Anliegen in beiden Ansätzen. Dies kann durch Techniken wie Regularisierung, Kreuzvalidierung und das Hinzufügen von mehr Daten erreicht werden.

Obwohl diese Schritte in beiden Ansätzen ähnlich sind, sind die Hauptunterschiede zwischen Supervised und Unsupervised Learning die Art des Ziels (Vorhersage vs. Mustererkennung), die Verfügbarkeit von gelabelten Ausgabedaten und die Art der Metriken und Evaluationsverfahren, die verwendet werden, um die Modelle zu bewerten. In Unsupervised Learning liegt der Schwerpunkt auf der Entdeckung von Strukturen und Mustern in den Daten, während in Supervised Learning das Modell darauf trainiert wird, Ausgabewerte für gegebene Eingabedaten vorherzusagen.

Anwendungsbereiche vom Unsupervised Learning

Unsupervised Learning wird oft in Anwendungsbereichen eingesetzt, in denen es keine klaren Labels oder Ausgabewerte gibt, wie z. B. in der Bildsegmentierung, der Anomalieerkennung, der Themenmodellierung und der Datenkompression.

Zusammenfassend steht fest, dass das Unsupervised Learning auf die Entdeckung von versteckten Mustern und Strukturen in den Daten abzielt, ohne auf externe Ausgabedaten zurückzugreifen, während das Supervised Learning darauf abzielt, Vorhersagen auf der Grundlage von bekannten Ausgabewerten zu treffen. Die Wahl zwischen Supervised und Unsupervised Learning hängt von der Art des Problems und den verfügbaren Daten ab.

Modelle beim Unsupervised Learning

K-Means-Clustering ist eines der am häufigsten verwendeten Clustering-Verfahren. Es teilt Datenpunkte in k Gruppen oder Cluster auf, wobei jeder Datenpunkt dem Cluster mit dem nächstgelegenen Zentrum zugewiesen wird.

Hierarchisches Clustering erstellt eine hierarchische Struktur von Clustern, die in einem Baumdiagramm angeordnet sind. Es gibt agglomerative (von unten nach oben) und divisive (von oben nach unten) Hierarchieansätze.

Dimensionsreduktion mit Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist eine Methode zur Dimensionsreduktion, bei der die Daten auf eine kleinere Anzahl von Hauptkomponenten projiziert werden, während die Varianz in den Daten maximiert wird.

t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE): t-SNE ist eine Dimensionalitätsreduktionsmethode, die besonders gut zur Visualisierung von Datenpunkten in niedrigdimensionalen Räumen geeignet ist und die Beibehaltung von Ähnlichkeitsbeziehungen zwischen Datenpunkten betont.

Autoencoders: Autoencoders sind neuronale Netzwerkarchitekturen, die zur Dimensionsreduktion und Rekonstruktion von Daten verwendet werden. Sie bestehen aus einem Encoder und einem Decoder und versuchen, eine kompakte Darstellung der Daten zu lernen.

Generative Modelle erstellen neue Datenpunkte, die ähnlich zu den vorhandenen Daten sind. Bekannte Generative Modelle sind Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoders (VAEs).

In Assoziationsregeln wird versucht, Beziehungen zwischen verschiedenen Merkmalen oder Items in den Daten zu finden. Sie werden oft in Anwendungen wie Marktbasket-Analysen verwendet.

Latent Dirichlet Allocation (LDA): LDA ist ein Modell für die Themenmodellierung, bei dem Dokumente als Mischungen von Themen betrachtet werden, und Wörter werden aus diesen Themen generiert.

Kovarianz-Matrix-basierte Methoden, wie beispielsweise die Faktoranalyse oder die Hauptkomponentenanalyse, erfassen die Beziehungen zwischen den Merkmalen in den Daten mithilfe der Kovarianzmatrix.

Neuronale Clustering-Algorithmen: Es gibt auch neuronale Netzwerkalgorithmen, die für das Clustering und die Mustererkennung verwendet werden, wie z. B. Selbstorganisierende Karten (Self-Organizing Maps oder SOMs).

Die Auswahl des geeigneten Modells oder Algorithmus hängt von der Art der Daten und den spezifischen Zielen des Unsupervised Learning-Projekts ab. Es können auch mehrere dieser Modelle kombiniert oder angepasst werden, um die gewünschten Muster oder Strukturen in den Daten zu erkennen.

Geeignete AI Techniken beim Unsupervised Learning

Beim Unsupervised Learning werden verschiedene AI-Techniken und Algorithmen je nach den spezifischen Anforderungen und Daten bevorzugt. Folgend einige AI-Techniken und Ansätze, die oft beim Unsupervised Learning eingesetzt werden:

Clustering-Algorithmen sind eine der am häufigsten genutzten AI-Techniken im Unsupervised Learning. Sie werden verwendet, um Datenpunkte in Gruppen oder Cluster aufzuteilen, wobei ähnliche Datenpunkte im selben Cluster landen.

Dimensionsreduktion. Dimensionsreduktionstechniken werden eingesetzt, um die Anzahl der Merkmale in den Daten zu reduzieren, während wichtige Informationen beibehalten werden. Zweck ist, Rauschen zu reduzieren und die Datenvisualisierung zu erleichtern. Hauptkomponentenanalyse (PCA) und t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) sind gängige Dimensionsreduktionstechniken.

Generative Modelle sind in der Lage, neue Datenpunkte zu generieren, die ähnlich zu den vorhandenen Daten sind. Diese Modelle sind nicht nur in der Generierung von Daten nützlich, sondern auch in Anwendungen wie Anomalieerkennung.

Themenmodellierung ist eine AI-Technik, die in Textanalysen verwendet wird, um versteckte Themen oder Muster in Textdaten zu identifizieren. Latent Dirichlet Allocation (LDA) ist ein bekanntes Themenmodellierungswerkzeug.

Neuronale Netzwerke können auch im Unsupervised Learning eingesetzt werden, insbesondere in Deep Learning-Ansätzen. Autoencoders sind neuronale Netzwerkarchitekturen, die zur Dimensionsreduktion und zur Rekonstruktion von Daten verwendet werden.

Assoziationsregeln werden häufig in Market-Basket-Analysen und Empfehlungssystemen eingesetzt. Sie helfen dabei, Beziehungen zwischen verschiedenen Merkmalen oder Items in den Daten zu finden.

Kovarianz-Matrix-basierte Methoden erfassen die Beziehungen zwischen den Merkmalen in den Daten anhand der Kovarianzmatrix.

Selbstorganisierende Karten sind neuronale Netzwerktechniken, die zur Clusterbildung und zur Dimensionsreduktion verwendet werden. Sie können besonders nützlich sein, um Daten in einer niedrigdimensionalen Karte zu organisieren.

Wie bereits zuvor erwähnt hängt die Auswahl von bevorzugten AI-Techniken hängt von der Natur der Daten, den Zielen des Unsupervised Learning-Projekts und den verfügbaren Ressourcen ab.   

1. Semi-supervised und Reinforcement Learning

Semi-supervised Learning (halbüberwachtes Lernen) ist eine Hybridmethode, die Elemente von Supervised und Unsupervised Learning kombiniert. In solchen Fällen sind nur einige der Trainingsdaten gelabelt, während der Rest unlabeled ist. Dies ermöglicht es dem Algorithmus, von den vorhandenen Labels zu lernen und gleichzeitig Muster in den unlabeled Daten zu erkennen.

Reinforcement Learning (Verstärkungslernen) ist eine andere Art des maschinellen Lernens, bei der ein Agent Entscheidungen in einer Umgebung trifft, um eine Belohnung zu maximieren. Der Agent lernt durch Ausprobieren verschiedener Aktionen und erhält Rückmeldungen in Form von Belohnungen oder Strafen.

Beispiele für Reinforcement Learning sind autonome Fahrzeuge, bei denen das Fahrzeug Entscheidungen treffen muss, um sicher ans Ziel zu gelangen, oder Spielagenten, die Spiele wie Schach oder Go meistern.

Die Kategorisierung des maschinellen Lernens in Supervised Learning, Unsupervised Learning, Semi-supervised Learning und Reinforcement Learning ermöglicht, verschiedene Lernparadigmen und -techniken zu verstehen, die je nach Problemstellung und Datenverfügbarkeit angewendet werden können. Jedes dieser Paradigmen hat seine eigenen Herausforderungen und Anwendungen in verschiedenen Bereichen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens.

Der Lernprozess beim Semi-supervised und Reinforcement Learning

Der Lernprozess beim Semi-supervised Learning und beim Reinforcement Learning unterscheidet sich erheblich von dem beim Supervised Learning. Semi-supervised Learning und Reinforcement Learning sind Ansätze des maschinellen Lernens, die spezielle Techniken und Verfahren erfordern, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Während Semi-supervised Learning die Kombination von gelabelten und ungelabelten Daten nutzt, um Modelle zu verbessern, konzentriert sich Reinforcement Learning auf das Lernen von Entscheidungsstrategien in einer interaktiven Umgebung.

Im Folgenden wird die grundlegenden Arbeitsweisen für beide Ansätze skizziert.

Semi-supervised Learning

Beim Semi-supervised Learning handelt es sich um eine Lernmethode, bei der sowohl gelabelte (beschriftete) als auch ungelabelte (unbeschriftete) Daten verwendet werden. Der Lernprozess erfolgt wie zuvor in Schritten:

Datensammlung: Zunächst werden sowohl gelabelte als auch ungelabelte Daten gesammelt. Die gelabelten Daten enthalten Ausgabewerte oder Labels, die für das Training verwendet werden, während die ungelabelten Daten keine Ausgabewerte haben.

Modelltraining: Die gelabelten Daten werden verwendet, um ein Modell zu trainieren, ähnlich wie im Supervised Learning. Das Modell versucht, eine Funktion zu lernen, die die Eingabedaten mit den zugehörigen Ausgabewerten in Beziehung setzt.

Semi-supervised Learning-Verfahren: Nach dem Training des Modells wird häufig ein Semi-supervised Learning-Verfahren angewendet, um die Vorhersagen für die ungelabelten Daten zu verbessern. Diese Verfahren können Techniken wie Selbsttraining (Self-Training), Co-Training oder Transduktives Lernen umfassen.

Erneutes Training und Iteration: Das Modell kann iterativ verbessert werden, indem es mit den vorhergesagten Labels für die ungelabelten Daten erneut trainiert wird. Dieser Prozess kann mehrmals wiederholt werden, um die Leistung des Modells zu steigern.

Der Schlüssel beim Semi-supervised Learning liegt in der effektiven Nutzung der ungelabelten Daten, um die Modellleistung zu verbessern. Dies erfordert spezielle Techniken und Ansätze, um die Vorhersagen für diese Daten zuverlässig zu machen.

Reinforcement Learning

Beim Reinforcement Learning (RL) handelt es sich um eine Art des maschinellen Lernens, bei der ein Agent interagiert, um eine bestimmte Aufgabe in einer Umgebung zu erlernen. Auch dieser Lernprozess erfolgt schrittweise:

Agent und Umgebung: Es gibt einen Agenten, der Entscheidungen trifft, und eine Umgebung, in der der Agent agiert. Der Agent interagiert mit der Umgebung, indem er Aktionen ausführt.

Zielsetzung und Belohnung: Es wird eine Zielfunktion oder Belohnungsfunktion definiert, die den Agenten motiviert. Der Agent strebt danach, Belohnungen zu maximieren und Strafen zu minimieren, indem er bestimmte Aktionen in der Umgebung ausführt.

Policy Learning: Der Agent lernt, eine Strategie oder Politik (Policy) zu entwickeln, die ihm dabei hilft, die Belohnungen zu maximieren. Dies geschieht durch das Experimentieren mit verschiedenen Aktionen und die Beobachtung der erhaltenen Belohnungen.

Exploration vs. Exploitation: Der Agent steht vor dem Dilemma der Exploration (Erkunden neuer Aktionen) und der Exploitation (Ausnutzen bekannter Aktionen). Die Balance zwischen beiden ist entscheidend für das Erlernen einer effizienten Politik.

Wertfunktionen: In einigen RL-Methoden werden Wertfunktionen verwendet, um den erwarteten Gesamtertrag für verschiedene Zustände und Aktionen abzuschätzen. Dies hilft bei der Entscheidungsfindung des Agenten.

Lernprozess und Anpassung: Der Agent lernt und passt seine Politik anhand von Rückmeldungen aus der Umgebung an. Dieser Prozess kann durch verschiedene Algorithmen wie Q-Learning, Policy Gradient Methods oder Deep Reinforcement Learning erfolgen.

Die Herausforderung beim Reinforcement Learning besteht darin, eine ausgewogene Politik zu entwickeln, die die langfristige Belohnung maximiert. Dies erfordert oft eine sorgfältige Planung und Exploration in der Umgebung, um die besten Aktionen zu finden.

Zusammenhang von Lerntechniken mit der Struktur neuronaler Netze

Lerntechniken und die Struktur neuronaler Netze sind eng miteinander verbunden. Die Struktur eines neuronalen Netzes beeinflusst maßgeblich, wie es lernt und welche Arten von Informationen es aus den Trainingsdaten extrahieren kann. In der Folge wird die Verbindung einiger wichtiger Lerntechniken diskutiert und wie diese mit der Netzwerkstruktur zusammenhängen:

Gradientenabstieg

• Gradientenabstieg ist eine grundlegende Lerntechnik, die zur Anpassung der Gewichtungen und Schwellenwerte in neuronalen Netzen verwendet wird.
• Die Struktur des Netzes beeinflusst, wie die Gradienten berechnet und propagiert werden. In tiefen neuronalen Netzen (Deep Learning) werden oft Backpropagation-Algorithmen verwendet, um die Gradienten zu berechnen und die Gewichtungen in den Schichten anzupassen.

Überwachtes Lernen:

• Bei überwachtem Lernen werden neuronale Netze mit gelabelten Trainingsdaten trainiert, bei denen die Ausgabewerte bekannt sind.
• Die Struktur des Netzes, insbesondere die Anzahl der Schichten und Neuronen, kann die Kapazität des Modells beeinflussen. Zu komplexe Modelle können zu Overfitting führen, während zu einfache Modelle die Daten nicht gut erfassen können.

Unüberwachtes Lernen:

• Unüberwachtes Lernen bezieht sich auf Techniken, bei denen neuronale Netze Muster in den Daten erkennen, ohne dass gelabelte Informationen vorhanden sind.
• Die Struktur des Netzes, wie z.B. die Anzahl der Schichten in einem Autoencoder, kann die Fähigkeit des Modells beeinflussen, latente Darstellungen der Daten zu lernen.

Transfer Learning:

• Transfer Learning ist eine Technik, bei der ein vortrainiertes neuronales Netz auf eine neue Aufgabe angewendet wird.
• Die Struktur des vortrainierten Netzes kann entscheidend sein, da sie die Fähigkeit des Modells beeinflusst, nützliche Merkmale aus den Daten zu extrahieren und auf die neue Aufgabe anzuwenden.

Regularisierung:

• Regularisierungstechniken wie Dropout oder L2-Regularisierung werden verwendet, um Überanpassung zu verhindern.
• Die Wahl der Regularisierungsmethode und deren Anwendung auf bestimmte Schichten oder Neuronen hängt von der Netzwerkstruktur ab.

Aktivierungsfunktionen:

• Die Wahl der Aktivierungsfunktionen (z.B. Sigmoid, ReLU, tanh) in den Neuronen beeinflusst, wie das Netzwerk nichtlineare Transformationen der Daten durchführt und welche Art von Informationen es erfassen kann.

Architekturwahl:

• Die Gesamtstruktur des neuronalen Netzes, einschließlich der Anzahl der Schichten, der Art der Verbindungen zwischen den Neuronen und der Größe der Schichten, ist entscheidend für die Leistung des Modells.
• Tiefere Netzwerke können komplexe Abstraktionen lernen, erfordern jedoch oft mehr Daten und längeres Training.

Die Wahl der richtigen Struktur und die Anwendung geeigneter Lerntechniken sind entscheidend für den Erfolg eines neuronalen Netzwerks in einer bestimmten Aufgabe. Dies erfordert oft Experimentieren und das Verständnis der zugrunde liegenden Prinzipien des maschinellen Lernens.

[1] Hyperparameter sind Einstellungen oder Konfigurationen, die vor dem Trainingsprozess eines maschinellen Lernmodells festgelegt werden müssen. Anders als die Modellparameter, die während des Trainings automatisch angepasst werden, bleiben Hyperparameter konstant und beeinflussen die Art und Weise, wie ein Modell trainiert wird und wie es sich verhält. Die Auswahl geeigneter Hyperparameter kann einen erheblichen Einfluss auf die Leistung des Modells haben.