Was ist maschinelles Lernen? Diese Frage öffnet die Tür zu einem neuen Zeitalter der Technologie – einem Zeitalter, in dem Computer ähnlich wie Menschen selbstständig lernen und sich verbessern können. Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Computer nicht nur strengen Regeln folgen, sondern aus Daten und Erfahrungen lernen können. Dies ist die Essenz des maschinellen Lernens.

Von der Empfehlung neuer Sendungen auf Streaming-Diensten basierend auf Ihrem Sehverlauf bis hin zur sicheren Navigation selbstfahrender Autos – maschinelles Lernen steht hinter diesen Fortschritten. Es geht nicht nur um Technologie; Es geht darum, die Art und Weise neu zu gestalten, wie Computer mit uns interagieren und die Welt um sie herum verstehen. Während sich die künstliche Intelligenz weiterentwickelt, bleibt maschinelles Lernen ihr Kernstück, das unsere Beziehung zur Technologie revolutioniert und den Weg für eine vernetztere Zukunft ebnet.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist maschinelles Lernen?
• Unterschied zwischen maschinellem Lernen und traditioneller Programmierung
• Wie Algorithmen für maschinelles Lernen funktionieren
• Lebenszyklus des maschinellen Lernens:
• Arten des maschinellen Lernens
• Bedarf an maschinellem Lernen:
• Verschiedene Anwendungen des maschinellen Lernens
• Einschränkungen des maschinellen Lernens

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der es Algorithmen ermöglicht, verborgene Muster in Datensätzen aufzudecken und so Vorhersagen zu neuen, ähnlichen Daten zu treffen, ohne dass für jede Aufgabe eine explizite Programmierung erforderlich ist. Traditionelles maschinelles Lernen kombiniert Daten mit statistischen Tools, um Ergebnisse vorherzusagen und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. Diese Technologie findet Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Empfehlungssystemen, Betrugserkennung, Portfoliooptimierung und Automatisierungsaufgaben.

Empfehlungssysteme nutzen beispielsweise historische Daten, um Vorschläge zu personalisieren. Netflix verwendet beispielsweise kollaborative und inhaltsbasierte Filterung, um Filme und Fernsehsendungen basierend auf dem Sehverlauf, den Bewertungen und den Genrepräferenzen der Benutzer zu empfehlen. Reinforcement Learning verbessert diese Systeme weiter, indem es Agenten ermöglicht, Entscheidungen auf der Grundlage von Umgebungsrückmeldungen zu treffen und Empfehlungen kontinuierlich zu verfeinern.

Die Auswirkungen des maschinellen Lernens erstrecken sich auf autonome Fahrzeuge, Drohnen und Roboter und verbessern deren Anpassungsfähigkeit in dynamischen Umgebungen. Dieser Ansatz stellt einen Durchbruch dar, bei dem Maschinen aus Datenbeispielen lernen, um genaue Ergebnisse zu generieren, eng verknüpft mit Data Mining und Data Science.

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Maschinelles Lernen

Unterschied zwischen maschinellem Lernen und traditioneller Programmierung

Der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und traditioneller Programmierung ist wie folgt:

Wie Algorithmen für maschinelles Lernen funktionieren

Maschinelles Lernen funktioniert auf folgende Weise.

Ein Algorithmus für maschinelles Lernen funktioniert, indem er Muster und Beziehungen aus Daten lernt, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne dass er für jede Aufgabe explizit programmiert werden muss. Hier ist eine vereinfachte Übersicht über die Funktionsweise eines typischen Algorithmus für maschinelles Lernen:

Bevor die Daten in den Algorithmus eingespeist werden, müssen sie häufig vorverarbeitet werden. Dieser Schritt kann das Bereinigen der Daten (Behandlung fehlender Werte, Ausreißer), das Transformieren der Daten (Normalisierung, Skalierung) und die Aufteilung in Trainings- und Testsätze umfassen.

3. Ein Modell auswählen :

Je nach Aufgabenstellung (z. B. Klassifizierung, Regression, Clustering) wird ein geeignetes Machine-Learning-Modell ausgewählt. Beispiele hierfür sind Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Support-Vektor-Maschinen und fortgeschrittenere Modelle wie Deep-Learning-Architekturen.

4. Trainieren des Modells :

Das ausgewählte Modell wird anhand der Trainingsdaten trainiert. Während des Trainings lernt der Algorithmus Muster und Zusammenhänge in den Daten. Dazu gehört die iterative Anpassung der Modellparameter, um den Unterschied zwischen vorhergesagten Ausgaben und tatsächlichen Ausgaben (Bezeichnungen oder Zielen) in den Trainingsdaten zu minimieren.

5. Bewertung des Modells :

Nach dem Training wird das Modell anhand der Testdaten bewertet, um seine Leistung zu bewerten. Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf oder mittlerer quadratischer Fehler werden verwendet, um zu bewerten, wie gut sich das Modell auf neue, unsichtbare Daten verallgemeinern lässt.

6. Feinabstimmung :

Modelle können durch Anpassen von Hyperparametern (Parameter, die nicht direkt während des Trainings gelernt werden, wie z. B. Lernrate oder Anzahl verborgener Schichten in einem neuronalen Netzwerk) optimiert werden, um die Leistung zu verbessern.

7. Vorhersage oder Schlussfolgerung :

Schließlich wird das trainierte Modell verwendet, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage neuer Daten zu treffen. Bei diesem Prozess werden die erlernten Muster auf neue Eingaben angewendet, um Ausgaben zu generieren, beispielsweise Klassenbezeichnungen in Klassifizierungsaufgaben oder numerische Werte in Regressionsaufgaben.

Lebenszyklus des maschinellen Lernens:

Der Lebenszyklus eines maschinellen Lernprojekts umfasst eine Reihe von Schritten, darunter:

1. Studieren Sie die Probleme:

Der erste Schritt besteht darin, das Problem zu untersuchen. In diesem Schritt geht es darum, das Geschäftsproblem zu verstehen und die Ziele des Modells zu definieren.

Wenn unsere problembezogenen Daten erfasst werden. Dann ist es eine gute Idee, die Daten ordnungsgemäß zu überprüfen und sie in das gewünschte Format zu bringen, damit sie vom Modell zum Auffinden der verborgenen Muster verwendet werden können. Dies kann in den folgenden Schritten erfolgen:

• Datenreinigung
• Datentransformation
• Erklärende Datenanalyse und Feature Engineering
• Teilen Sie den Datensatz für Training und Tests auf.

4. Modellauswahl:

Der nächste Schritt besteht darin, den geeigneten Algorithmus für maschinelles Lernen auszuwählen, der für unser Problem geeignet ist. Dieser Schritt erfordert Kenntnisse über die Stärken und Schwächen verschiedener Algorithmen. Manchmal verwenden wir mehrere Modelle, vergleichen deren Ergebnisse und wählen das beste Modell gemäß unseren Anforderungen aus.

5. Modellbau und Training:

• Nachdem wir den Algorithmus ausgewählt haben, müssen wir das Modell erstellen.
• Im Falle des herkömmlichen maschinellen Lernens ist der Aufbaumodus einfach, es sind nur ein paar Hyperparameter-Tunings erforderlich.
• Im Fall von Deep Learning müssen wir eine schichtweise Architektur zusammen mit der Eingabe- und Ausgabegröße, der Anzahl der Knoten in jeder Schicht, der Verlustfunktion, dem Gradientenabstiegsoptimierer usw. definieren.
• Anschließend wird das Modell mithilfe des vorverarbeiteten Datensatzes trainiert.

6. Modellbewertung:

Sobald das Modell trainiert ist, kann es anhand des Testdatensatzes ausgewertet werden, um seine Genauigkeit und Leistung mithilfe verschiedener Techniken zu bestimmen. wie Klassifizierungsbericht, F1-Score, Präzision, Rückruf, ROC-Kurve, mittlerer quadratischer Fehler, absoluter Fehler usw.

7. Modelltuning:

Basierend auf den Bewertungsergebnissen muss das Modell möglicherweise angepasst oder optimiert werden, um seine Leistung zu verbessern. Dies beinhaltet die Optimierung der Hyperparameter des Modells.

8. Bereitstellung:

Sobald das Modell trainiert und abgestimmt ist, kann es in einer Produktionsumgebung bereitgestellt werden, um Vorhersagen zu neuen Daten zu treffen. Dieser Schritt erfordert die Integration des Modells in ein bestehendes Softwaresystem oder die Erstellung eines neuen Systems für das Modell.

9. Überwachung und Wartung:

Schließlich ist es wichtig, die Leistung des Modells in der Produktionsumgebung zu überwachen und bei Bedarf Wartungsaufgaben durchzuführen. Dazu gehört die Überwachung auf Datendrift, die Neuschulung des Modells nach Bedarf und die Aktualisierung des Modells, sobald neue Daten verfügbar sind.

Arten des maschinellen Lernens

• Umwelt Überwachtes maschinelles Lernen
• Unüberwachtes maschinelles Lernen
• Verstärkung des maschinellen Lernens

1. Überwachtes maschinelles Lernen:

Überwachtes Lernen ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem der Algorithmus anhand des gekennzeichneten Datensatzes trainiert wird. Es lernt, Eingabemerkmale anhand gekennzeichneter Trainingsdaten Zielen zuzuordnen. Beim überwachten Lernen werden dem Algorithmus Eingabemerkmale und entsprechende Ausgabebezeichnungen bereitgestellt und er lernt, diese Daten zu verallgemeinern, um Vorhersagen über neue, unsichtbare Daten zu treffen.

Es gibt zwei Haupttypen des überwachten Lernens:

• Rückschritt : Regression ist eine Art überwachtes Lernen, bei dem der Algorithmus lernt, kontinuierliche Werte basierend auf Eingabemerkmalen vorherzusagen. Die Ausgabebezeichnungen in der Regression sind kontinuierliche Werte wie Aktienpreise und Immobilienpreise. Die verschiedenen Regressionsalgorithmen beim maschinellen Lernen sind: Lineare Regression, Polynomregression, Ridge-Regression, Entscheidungsbaum-Regression, Random Forest-Regression, Support-Vektor-Regression usw
• 2. Unüberwachtes maschinelles Lernen:

  Unüberwachtes Lernen ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem der Algorithmus lernt, Muster in Daten zu erkennen, ohne explizit anhand gekennzeichneter Beispiele trainiert zu werden. Das Ziel des unbeaufsichtigten Lernens besteht darin, die zugrunde liegende Struktur oder Verteilung in den Daten zu entdecken.

  Es gibt zwei Haupttypen des unbeaufsichtigten Lernens:

  • Clustering : Clustering-Algorithmen gruppieren ähnliche Datenpunkte basierend auf ihren Eigenschaften. Das Ziel besteht darin, Gruppen oder Cluster von Datenpunkten zu identifizieren, die einander ähnlich sind, sich aber dennoch von anderen Gruppen unterscheiden. Zu den beliebten Clustering-Algorithmen gehören K-Means, hierarchisches Clustering und DBSCAN.
  • Dimensionsreduktion: Algorithmen zur Dimensionsreduktion reduzieren die Anzahl der Eingabevariablen in einem Datensatz und bewahren gleichzeitig so viele Originalinformationen wie möglich. Dies ist nützlich, um die Komplexität eines Datensatzes zu reduzieren und dessen Visualisierung und Analyse zu erleichtern. Zu den beliebten Algorithmen zur Dimensionsreduktion gehören die Hauptkomponentenanalyse (PCA), t-SNE und Autoencoder.

  3. Verstärkung des maschinellen Lernens

  Reinforcement Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der ein Agent lernt, mit einer Umgebung zu interagieren, indem er Aktionen ausführt und auf der Grundlage seiner Aktionen Belohnungen oder Strafen erhält. Das Ziel des verstärkenden Lernens besteht darin, eine Richtlinie zu erlernen, bei der es sich um eine Zuordnung von Zuständen zu Aktionen handelt, die die erwartete kumulative Belohnung im Laufe der Zeit maximiert.

  Es gibt zwei Haupttypen des verstärkenden Lernens:

  • Modellbasiertes Verstärkungslernen: Beim modellbasierten Verstärkungslernen lernt der Agent ein Modell der Umgebung, einschließlich der Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen Zuständen und der mit jedem Zustands-Aktionspaar verbundenen Belohnungen. Der Agent verwendet dann dieses Modell, um seine Aktionen zu planen, um die erwartete Belohnung zu maximieren. Zu den beliebten modellbasierten Reinforcement-Learning-Algorithmen gehören Value Iteration und Policy Iteration.
  • Modellfreies Verstärkungslernen : Beim modellfreien Verstärkungslernen lernt der Agent eine Richtlinie direkt aus Erfahrung, ohne explizit ein Modell der Umgebung zu erstellen. Der Agent interagiert mit der Umgebung und aktualisiert seine Richtlinien basierend auf den erhaltenen Belohnungen. Zu den beliebten modellfreien Reinforcement-Learning-Algorithmen gehören Q-Learning, SARSA und Deep Reinforcement Learning.

  Bedarf an maschinellem Lernen:

  Maschinelles Lernen ist wichtig, weil es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und ihre Leistung bei bestimmten Aufgaben zu verbessern, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Diese Fähigkeit, aus Daten zu lernen und sich an neue Situationen anzupassen, macht maschinelles Lernen besonders nützlich für Aufgaben, die große Datenmengen, komplexe Entscheidungen und dynamische Umgebungen erfordern.

  Hier sind einige spezifische Bereiche, in denen maschinelles Lernen eingesetzt wird:

  • Vorhersagemodellierung: Mit maschinellem Lernen können Vorhersagemodelle erstellt werden, die Unternehmen dabei helfen können, bessere Entscheidungen zu treffen. Mithilfe von maschinellem Lernen lässt sich beispielsweise vorhersagen, welche Kunden ein bestimmtes Produkt am ehesten kaufen oder bei welchen Patienten am wahrscheinlichsten eine bestimmte Krankheit auftritt.
  • Verarbeitung natürlicher Sprache: Mithilfe maschinellen Lernens werden Systeme aufgebaut, die menschliche Sprache verstehen und interpretieren können. Dies ist wichtig für Anwendungen wie Spracherkennung, Chatbots und Sprachübersetzung.
  • Computer Vision: Durch maschinelles Lernen werden Systeme aufgebaut, die Bilder und Videos erkennen und interpretieren können. Dies ist wichtig für Anwendungen wie selbstfahrende Autos, Überwachungssysteme und medizinische Bildgebung.
  • Entdeckung eines Betruges: Durch maschinelles Lernen kann betrügerisches Verhalten bei Finanztransaktionen, Online-Werbung und anderen Bereichen erkannt werden.
  • Empfehlungssysteme: Mithilfe von maschinellem Lernen können Empfehlungssysteme erstellt werden, die Benutzern Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte auf der Grundlage ihres bisherigen Verhaltens und ihrer Vorlieben vorschlagen.

  Insgesamt ist maschinelles Lernen für viele Unternehmen und Branchen zu einem unverzichtbaren Werkzeug geworden, da es ihnen ermöglicht, Daten besser zu nutzen, ihre Entscheidungsprozesse zu verbessern und ihren Kunden personalisiertere Erlebnisse zu bieten.

  Verschiedene Anwendungen des maschinellen Lernens

  Lassen Sie uns nun in diesem Tutorial zum maschinellen Lernen die Anwendungen des maschinellen Lernens kennenlernen:

  • Automatisierung : Maschinelles Lernen, das in jedem Bereich völlig autonom funktioniert, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Beispielsweise übernehmen Roboter in Fertigungsanlagen die wesentlichen Prozessschritte.
  • Finanzbranche : Maschinelles Lernen erfreut sich in der Finanzbranche wachsender Beliebtheit. Banken nutzen ML hauptsächlich, um Muster in den Daten zu finden, aber auch, um Betrug zu verhindern.
  • Regierungsorganisation : Die Regierung nutzt ML, um die öffentliche Sicherheit und Versorgungseinrichtungen zu verwalten. Nehmen Sie das Beispiel China mit seiner massiven Gesichtserkennung. Die Regierung nutzt künstliche Intelligenz, um Jaywalking zu verhindern.
  • Gesundheitsindustrie : Das Gesundheitswesen war eine der ersten Branchen, die maschinelles Lernen mit Bilderkennung einsetzte.
  • Marketing: Dank des umfassenden Zugriffs auf Daten wird KI im Marketing umfassend eingesetzt. Vor dem Zeitalter der Massendaten entwickelten Forscher fortschrittliche mathematische Werkzeuge wie die Bayes'sche Analyse, um den Wert eines Kunden abzuschätzen. Angesichts des Datenbooms setzt die Marketingabteilung auf KI, um Kundenbeziehungen und Marketingkampagnen zu optimieren.
  • Einzelhandelsindustrie : Maschinelles Lernen wird im Einzelhandel eingesetzt, um das Kundenverhalten zu analysieren, die Nachfrage vorherzusagen und den Lagerbestand zu verwalten. Darüber hinaus hilft es Einzelhändlern, das Einkaufserlebnis für jeden Kunden zu personalisieren, indem Produkte auf der Grundlage seiner früheren Einkäufe und Vorlieben empfohlen werden.
  • Transport : Maschinelles Lernen wird in der Transportbranche eingesetzt, um Routen zu optimieren, den Kraftstoffverbrauch zu senken und die Gesamteffizienz von Transportsystemen zu verbessern. Es spielt auch bei autonomen Fahrzeugen eine Rolle, wo ML-Algorithmen verwendet werden, um Entscheidungen über Navigation und Sicherheit zu treffen.

  Einschränkungen des maschinellen Lernens –

  1. Die größte Herausforderung beim maschinellen Lernen ist der Mangel an Daten oder die Vielfalt im Datensatz.
  2. Eine Maschine kann nicht lernen, wenn keine Daten verfügbar sind. Außerdem macht ein Datensatz mit mangelnder Diversität der Maschine zu schaffen.
  3. Eine Maschine muss über Heterogenität verfügen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
  4. Es kommt selten vor, dass ein Algorithmus Informationen extrahieren kann, wenn es keine oder nur wenige Variationen gibt.
  5. Es wird empfohlen, mindestens 20 Beobachtungen pro Gruppe durchzuführen, um das maschinelle Lernen zu unterstützen. Diese Einschränkung führt zu einer schlechten Bewertung und Vorhersage.

  Abschluss

  Fazit: Verständnis Was ist maschinelles Lernen? öffnet die Tür zu einer Welt, in der Computer Daten nicht nur verarbeiten, sondern daraus lernen, um Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen. Es stellt die Schnittstelle zwischen Informatik und Statistik dar und ermöglicht es Systemen, ihre Leistung im Laufe der Zeit ohne explizite Programmierung zu verbessern. Während sich maschinelles Lernen weiterentwickelt, versprechen seine branchenübergreifenden Anwendungen, die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, neu zu definieren und sie nicht nur zu einem Werkzeug, sondern zu einer transformativen Kraft in unserem täglichen Leben zu machen.