Überblick über die wichtigsten Modelle des maschinellen Lernens

Posted onAutorMartin Grellmann

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und hat die Fähigkeit, aus Daten zu lernen und sich zu verbessern. Es gibt verschiedene Arten des maschinellen Lernens, die jeweils unterschiedliche Ansätze und Modelle verwenden.

Hier ein Überblick über die wichtigsten Modelle des maschinellen Lernens:

1. Überwachtes Lernen

Im überwachten Lernen lernt ein Modell aus klar definierten Beispielen und sucht nach Mustern, die es auf neue Daten anwenden kann. Die wichtigsten Methoden hierbei sind Klassifikation und Regression.

1.1 Klassifikation:

Bei der Klassifikation versucht ein Modell, eine Eingabe auf Basis ihrer Merkmale einer oder mehreren vordefinierten Kategorien (Klassen) zuzuordnen. Beispielsweise könnte ein Klassifikationsmodell darauf trainiert werden, E-Mails als “Spam” oder “nicht-Spam” zu klassifizieren, oder Patientendaten dazu zu verwenden, um eine Krankheit zu diagnostizieren. Die Klassen sind im Voraus bekannt und das Modell lernt aus bereits klassifizierten Beispielen, wie es neue Beispiele klassifizieren kann.

  • Logistische Regression: Ein statistisches Modell, das für binäre Klassifikationsprobleme verwendet wird.
  • Naive Bayes: Ein Klassifizierer, der auf der Bayes’schen Theorie beruht und den Vorhersagen unabhängige Merkmale voraussetzt.
  • Support Vector Machines (SVM): Diese trennen Datenpunkte mit einer so großen “Straße” wie möglich.
  • Entscheidungsbäume und Zufallsforen: Algorithmen, die eine Reihe von binären Fragen stellen, um eine Klassifizierung oder Vorhersage zu treffen.
  • K-nearest Neighbors (kNN): Ein Algorithmus, der eine Klassifizierung basierend auf den k “nächsten Nachbarn” in einem Merkmalsraum vornimmt.
  • Neuronale Netzwerke: Modelle, die auf der Struktur des menschlichen Gehirns basieren und sehr komplexe Muster erkennen können.

1.2 Regression:

Regression ist eine statistische Methode im maschinellen Lernen, die dazu dient, den Zusammenhang zwischen einer abhängigen Zielvariable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen (auch Merkmalen oder Prädiktoren genannt) zu untersuchen. Der Zweck der Regression besteht darin, eine kontinuierliche oder quantitative Ausgabe vorherzusagen, basierend auf den gegebenen Eingabevariablen. Beispielsweise könnte eine Regression verwendet werden, um den Preis eines Hauses basierend auf Merkmalen wie Größe, Lage und Anzahl der Schlafzimmer vorherzusagen. Es gibt verschiedene Arten von Regressionsmodellen, darunter lineare Regression, polynomiale Regression und logistische Regression.

  • Lineare und Polynomiale Regression: Modelle, die die Beziehungen zwischen Merkmalen und Zielvariablen modellieren.
  • Ridge und Lasso Regression: Lineare Modelle mit Regularisierung, um Overfitting zu vermeiden.
  • Neuronale Netzwerke: Können auch für Regressionen verwendet werden, insbesondere in komplexen Szenarien.

2. Unüberwachtes Lernen

Im unüberwachten Lernen geht es darum, Muster und Beziehungen in Daten zu entdecken, ohne dass explizite Ziele vorgegeben sind.

2.1 Clustering:

Clustering ist eine Methode des unüberwachten maschinellen Lernens, bei der ähnliche Datenpunkte auf der Grundlage von Merkmalsähnlichkeiten in Gruppen, sogenannte “Cluster”, zusammengefasst werden. Ziel ist es, Datenpunkte so zu gruppieren, dass Punkte innerhalb eines Clusters eine höhere Ähnlichkeit zueinander haben als zu Punkten in anderen Clustern. Clustering wird oft in explorativen Datenanalysen, Anomalieerkennung, Kundensegmentierung und Bilderkennung verwendet.

  • K-means Clustering: Ein Algorithmus, der Daten in k Gruppen aufteilt, basierend auf ihren Merkmalen.
  • Hierarchisches Clustering: Ein Algorithmus, der ein Baumdiagramm (Dendrogramm) verwendet, um Daten zu gruppieren.
  • DBSCAN: Ein dichtebasierter Clustering-Algorithmus.
  • Mixture Models: Ein statistischer Ansatz, der Wahrscheinlichkeitsverteilungen verwendet.

2.2 Dimensionsreduktion:

Dimensionsreduktion ist ein Prozess im Maschinellen Lernen, der dazu dient, die Anzahl der Zufallsvariablen in einem Datensatz zu reduzieren, indem eine Reihe von Hauptvariablen erstellt wird. Mit anderen Worten, es ist eine Technik, die hohe Dimensionen in niedrigere Dimensionen umwandelt. Diese Methode hilft dabei, die Komplexität der Daten zu verringern, sie zu visualisieren und Muster oder Strukturen in ihnen zu erkennen, wobei der größte Teil der relevanten Informationen beibehalten wird. Es kann auch dazu beitragen, das Rauschen in Daten zu reduzieren und das Overfitting bei Modellen zu vermindern.

  • Principal Component Analysis (PCA): Eine Methode, um die Dimensionalität von Daten zu reduzieren, indem neue Merkmale erstellt werden, die eine Kombination der alten sind.
  • t-SNE und UMAP: Nichtlineare Techniken zur Dimensionsreduktion und Visualisierung.
  • Autoencoders: Neuronale Netzwerke, die verwendet werden, um Daten zu komprimieren und dann wieder zu dekomprimieren.

2.3 Anomalieerkennung:

  • One-Class SVM und Isolation Forest: Algorithmen zur Erkennung von Anomalien in Daten.
  • Autoencoders: Können auch zur Anomalieerkennung verwendet werden, indem sie lernen, normale Daten zu rekonstruieren und dann auf Anomalien geprüft werden.

3. Halbüberwachtes Lernen

Dies ist eine Mischform aus überwachtem und unüberwachtem Lernen, bei der nur einige Daten gelabelt sind. Es wird oft verwendet, wenn das Labeln von Daten teuer oder zeitaufwendig ist.

4. Verstärkungslernen

Hierbei geht es darum, eine Sequenz von Aktionen zu lernen, um ein Ziel zu erreichen. Es wird oft in Kontexten wie Spieltheorie, Robotik und Navigation verwendet.

  • Q-Learning, Deep Q Network (DQN), Policy Gradient Methoden, und Actor-Critic Methoden sind einige der gängigen Algorithmen in diesem Bereich.

5. Self-supervised Learning

Hierbei handelt es sich um eine Art des überwachtem Lernens, bei dem die Labels direkt aus den Eingabedaten generiert werden, oft durch das Definieren eines “Vorhersageproblems” innerhalb der Daten.

6. Transfer Learning

Im Transfer Learning wird Wissen, das auf einer Aufgabe gelernt wurde, auf eine neue, ähnliche Aufgabe angewendet. Dies ist besonders nützlich bei neuronalen Netzwerken, die auf großen Datensätzen vorab trainiert werden können.

7. Federated Learning

Im Federated Learning werden Modelle dezentralisiert auf mehreren Geräten oder Servern trainiert. Dies ist besonders nützlich für den Datenschutz und die Effizienz.

Das Maschinelle Lernen ist ein weitreichendes und komplexes Feld, und diese Liste ist nur ein Ausgangspunkt. Jeder der genannten Punkte hat eine Vielzahl von Anwendungsfällen und Besonderheiten, die es zu einem unverzichtbaren Werkzeug in der modernen Datenanalyse machen.