Maschinelles Lernen 10 wichtige Algorithmen und ihre Anwendung

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Der Algorithmus macht dann iterativ Vorhersagen über die Trainingsdaten und wird vom Lehrer korrigiert. Für unser Beispiel wäre ein akzeptables Leistungsniveau etwa, wenn der Algorithmus die erzielte Note auf Basis des Lernaufwands mit hoher Wahrscheinlichkeit vorhersagen kann. In diesem Beitrag stellen wir Ihnen die Anwendung unterschiedlicher Machine Learning Algorithmen vor.

Gerne helfen wir Ihnen auch im Rahmen einer persönlichen Data-Mining-Beratung, sich mit Machine Learning Algorithmen, Python Machine Learning und Azure Machine Learning vertraut zu machen. Wie man leicht erkennen kann, gibt es keine Möglichkeit, die Datenpunkte linear zu trennen, ohne Fehler zu machen. Wenn man dies dennoch tut, führt der Algorithmus eine sogenannte „soft margin“ Klassifizierung durch, wodurch falsch kategorisierte Datenpunkte in Abhängigkeit von ihrer Entfernung von der trennenden Hyperebene bestraft werden. Sie haben noch Fragen, wie Sie mit Konfuzio die Dokumentenverarbeitung in Ihrem Unternehmen optimieren und automatisieren können?

Zweites Beispiel Überwachtes Lernen: Support Vector Machine

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.

So werden beispielsweise moderne Kamerasysteme durch KI-Module unterstützt, um optimale Voreinstellungen für das Bild zu treffen oder Personen und Objekte im Bild zu erkennen und zu tracken. Auch das Schreiben von Texten und die Erstellung von Grafiken kann von digitalen Assistenten wie ChatGPT oder Dall-E übernommen werden. Der Unterschied besteht darin, dass für den Lernprozess nur eine kleine Datenmenge mit einer bekannten Zielvariablen verwendet wird und eine große Datenmenge, für die diese Zielvariable noch nicht vorliegt. Dies hat den Vorteil, dass bereits mit einer geringeren Menge bekannter Daten trainiert werden kann.

• So können Unternehmen durch maschinelles Lernen die richtigen Entscheidungen treffen und ihre Prozesse deutlich verbessern.
• Dies trägt dazu bei, den Energieverbrauch zu reduzieren, Kosten zu senken und die ökologische Nachhaltigkeit zu fördern.
• In diesem Artikel erklären wir Ihnen die Grundlagen des maschinellen Lernens und zeigen, welche verschiedenen Arten und Algorithmen es gibt.
• Diese soll Ihnen einen Überblick von Machine Learning Algorithmen geben und helfen, sich im Artikel zurechtzufinden.
• Sie wird in Bildkompression, Mustererkennung und Visualisierung von Hochdimensionaldaten eingesetzt.

Data Mining: Algorithmen, Definition, Methoden und Anwendungsbeispiele

Solche Data Science Tools sind Beispiele für die in einem früheren Artikel vorgestellten Lernmethoden. Viele dieser Anwendungen finden sich auch im Angebot von Python Machine Learning und Azure Machine Learning. Wir zeigen weiters konkrete Beispiele mit der umfangreichen Python Machine Learning Bibliothek scikit-learn und erklären die erfolgreichsten Data Science Tools im Detail. Zu jeder Methode gibt es verschiedene Machine Learning Algorithmen und Anwendungsbereiche, die wir beispielhaft vorgestellen.

Dies ermöglicht es Banken, fundierte Entscheidungen bei der Kreditvergabe zu treffen und das Kreditrisiko zu minimieren. Unternehmen nutzen einen Machine Learning Algorithmus in der Sprachverarbeitung, um natürliche Sprache zu verstehen. Chatbots nutzen diese Technologie, um Benutzeranfragen einzuordnen und angemessen darauf zu reagieren.

Machine Learning (ML) ist eine Technologie der künstlichen Intelligenz, die Muster aus Daten erlernt und darauf basierend Vorhersagen abgibt und Entscheidungen trifft – ohne dafür programmiert zu sein. Es ist daher kein Wunder, dass seit Jahren Unternehmen und Einrichtungen aus Wirtschaft, Industrie und Forschung maschinelles Lernen für ihre Prozesse einsetzen. ChatGPT basiert auf Machine Learning, genauer gesagt auf einem speziellen Modelltyp namens Transformer, das auf Deep Learning-Techniken basiert. Es wurde mit großen Mengen an Textdaten trainiert, um Muster in der Sprache zu lernen und darauf basierend menschenähnliche Texte zu generieren. Der Hauptunterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning liegt in der Fähigkeit, durch künstliche neuronale Netzwerke (KNN), unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Deep Learning durch künstliche Neuronale Netze ist in der Lage unstrukturierte Informationen wie Texte, Bilder, Töne und Videos in numerische Werte umzuwandeln und zu verarbeiten.

„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.

Das bedeutet, dass kinbet Datenmanager ihm sowohl Daten mit als auch ohne Labels zur Verfügung stellen. Der Algorithmus nutzt die gelabelten Daten, um Muster zu lernen, und versucht dann, diese Muster auf die ungelabelten Daten anzuwenden. Data Engineers nutzen unüberwachtes Lernen häufig zur Identifizierung von Gruppierungen (Clustering) oder zur Dimensionsreduktion, wodurch sie riesige Mengen an Daten effizienter verarbeiten können. Beim überwachten Lernen, oder auch Supervised Learning, nutzen ML Algorithmen bekannte, also gelabelte Daten, um darin Muster und Zusammenhänge zu identifizieren. Auf Grundlage dieser Erkenntnisse treffen die Algorithmen dann Vorhersagen für nicht-gelabelte Daten. Beim maschinellen Lernen geht es darum, Computern beizubringen, Muster in Daten zu erkennen und aufgrund von Erfahrungen Vorhersagen zu treffen.

Klassische Machine Learning Algorithmen für Supervised Learning sind die Lineare Regression, Decision Trees und Klassifikation. In Rahmen dieses Artikels stellen wir die spannende und äusserst praktische Anwendung eines Entscheidungsbaumes (Decision Tree) aus der Python Machine Learning Bibliothek scikit-learn vor. Für das Beispiel beschränken wir uns darauf, drei Eigenschaften zu betrachten und erstellen ein Featureset „X“ daraus. Wir teilen die von 0 bis 10 bewerteten Weine in „Gute Weine“ und „Schlechte Weine“ (0 respektive 1). Anschliessend benutzen wir den DecisionTreeClassifier um die Daten zu analysieren und stellen das Ergebnis graphisch dar. Um die Methoden des maschinellen Lernens umzusetzen, können Datenmanager aus verschiedenen Arten von ML Algorithmen wählen.

Deep Learning ist ein Unterfeld des maschinellen Lernens, und neuronale Netze bilden das Rückgrat von Deep-Learning-Algorithmen. Die Tiefe der neuronalen Netze unterscheidet ein einzelnes neuronales Netz von einem Deep-Learning-Algorithmus, der mehr als drei Schichten haben muss. Ein vollständiges Beispiel eines neuronalen Netzwerks würde hier die Grenzen des Artikels sprengen, dazu verweisen wir Sie auf unsere Dienste im Bereich Big Data Analytics.

Anstatt die Architektur und die Modellauswahl akribisch von Data Science Teams herausfinden zu lassen, automatisiert AutoML diesen Prozess und reduziert die menschliche Arbeitszeit. Auch die Feuerwehr setzt mittlerweile autonome Löschfahrzeuge wie Drohnen oder Kleinlöschfahrzeuge ein, die durch maschinelles Lernen Personen und Objekte auch in dichtem Rauch und Dunkelheit erkennen können. Diese Fahrzeuge können in Räumen oder Gebieten eingesetzt werden, die für Menschen lebensgefährlich sind, und sind daher ein sehr wertvolles Werkzeug für die Einsatzkräfte. Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning) oder auch bestärkendes Lernen ist eine besondere Form des maschinellen Lernens. Diese Algorithmen interagieren mit der Umgebung und werden durch eine Kostenfunktion oder ein Belohnungssystem bewertet, um so selbständig eine Strategie zur Lösung des Problems zu erlernen und die Belohnung zu maximieren. Beispiele für unüberwachtes maschinelles Lernen sind Dimensions Reduktion und Clusteringverfahren.

Sie findet klare Trennlinien zwischen normalen und verdächtigen Transaktionsmustern. Der Algorithmus wird belohnt oder bestraft, basierend auf den getroffenen Entscheidungen, was ihm hilft, optimale Handlungsstrategien zu entwickeln. Hier trainieren Datenanalysten den Algorithmus auf Daten, ohne dass sie spezifische Labels vorgeben.

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.

Auf Grundlage der ML-Ergebnisse können dann optimiert Entscheidungen getroffen werden. Das Hauptziel ist, es ohne menschliche Eingriffe automatisch zu lernen und die Aktionen entsprechend anzupassen. In diesem Fall findet das Lernen statt, wenn nur ein Teil der gegebenen Eingabedaten gekennzeichnet wurde – was dem Algorithmus einen gewissen „Vorsprung“ verschafft. Deep Learning ist eine spezifische Anwendung der fortgeschrittenen Funktionen von Algorithmen des maschinellen Lernens.