Supervised learning
Maschinelles Lernen ist eine revolutionäre Technologie, die es Maschinen ermöglicht, von Daten zu lernen und präzise Vorhersagen zu treffen. Unter den verschiedenen Ansätzen des maschinellen Lernens sind „Supervised Learning“ und „Unsupervised Learning“ zwei prominente Methoden. Während Supervised Learning darauf abzielt, von gelabelten Daten zu lernen und genaue Vorhersagen zu treffen, erkennt Unsupervised Learning Muster in ungelabelten Daten und zielt darauf ab, neue Einsichten zu gewinnen. Beide Ansätze bieten ihre eigenen Vorteile und Herausforderungen und werden in verschiedenen Bereichen angewendet. Dieser Artikel wird einen tieferen Einblick in die Funktionsweise, Beispiele, Herausforderungen und den Unterschied zwischen diesen beiden Ansätzen geben.
Was ist supervised learning?
Supervised learning oder supervised machine learning ist ein essentieller Teil des machine learning, bei der es ermöglicht wird aus vorhandenen Data zu lernen und präzise Entscheidungen oder Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. In diesem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und data science können Computer mithilfe von Algorithmen aus Training Data Muster und Gesetzmäßigkeiten erkennen.
Dabei wird ein Algorithmus mit Training Data gespeist und abhängig von diesen Data kann eines der Unterarten des machine learnings angewendet werden, um diese zu analysieren und Werte auszugeben. Under das deep learning von KI fallen supervised learning, unsupervised learning und semi supervised learning.
Wie funktioniert supervised learning (überwachtes Lernen)?
Beim supervised learning wird dem Algorithmus ein Trainings Dataset gegeben (unabhängige Variablen) und die Ausgangsvariablen (abhängige Variables) zur Verfügung gestellt. Anhand dieser Data lernt der Algorithmus Beziehungen zwischen den Eingangs- und Ausgangsvariablen zu erkennen und aus diesen gelernten Mustern dann für unbekannte Data neue Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen. Sie lernt also unter Supervision.
Schritte beim supervised learning
1. Training Data auswählen und sammeln: Dabei müssen Eingangsvariable (Input Variable) und Zielvariable (Output Variable) bekannt und repräsentativ für die Verwendung in der realen Welt sein.
2. Training Dataset bereiningen und anpassen: Das Training Dataset müssen zu dem im nächsten Schritt ausgewählten Algorithmus passen und qualitativ angemessen sein. Danach werden sie in training set, test dataset und validation dataset eingeteilt.
3. Auswahl des passenden Algorithmus: Dabei gibt es keinen Algorithmus, der auf jedes Problem passt. Der passende muss anhand der vorhandenen Informationen bestimmt werden.
4. Training des Algorithms: Mithilfe des Test Set lernt der Supervised Learning Algorithm die Gesetzmäßigkeiten innerhalb der input data und output data zu erkennen, um so für andere test data später eine Entscheidung oder Vorhersage zu treffen.
5. Auswertung der Ergebnisse: Der Algorithmus wird nach dem Lernen mit Validierungsdaten gespeist und mithilfe von Bewertungsmetriken (Accuracy, Recall, F1 Score oder Precision) auf die Genauigkeit überprüft.
Types of supervised machine learning algorithms
Die am häufigsten angewendeten supervised machine learning algorithms sind:
-
Neuronale Netzwerke
-
Naive Bayes
-
Linear regression:
-
Logistische regression (Logistic regression)
-
Support vector machine
-
K-nearest neighbour
-
random forest
-
decision trees
Die Auswahl der supervised learning algorithms hängt dabei von den Daten ab.
Arten des supervised learning
Die beiden Hauptarten von supervised learning models sind Regression und Klassifikation, die sich jeweils in ihrem Ziel und Vorgehensweise unterscheiden.
classification machine learning
Bei der Klassifikation, der ersten der beiden supervised learning models, werden data in Klassen oder Kategorien eingeteilt (z.B. Ja-Nein, Wahr-Falsch, Männlich-weiblich). Der Algorithmus erkennt die Variablen und versucht diese dann der vordefinierten Kategorie zuzuordnen. Klassifikation findet vor allem in der Spam-Filterung zur Erkennung von unerwünschten oder möglicherweise gefährlichen E-Mails, Bilderkennung, oder Betrugserkennung (fraud detection) Einsatz.
Die classification algorithms, die am häufigsten angewendet werden, sind:
-
decision tree
-
künstliche neuronale netzwerke
-
support vector machine
-
k-nearest neighbors
-
naive bayer
-
linear regression
Regression machine learning
Im Gegensatz dazu wird die Regression, das zweite supervised learning model, im supervised learning für die Vorhersage von Werten verwendet. Sie untersucht die Beziehung zwischen den data points (input features und output features) und versucht eine passende Funktion zu finden, die diese Beziehung beschreibt. So können zum Beispiel im Sales-Business Werte oder das Wetter vorhergesagt werden. Die Verwendung der Regression ermöglicht prädikative Modelle zu entwicklen, die es ermöglichen Trends oder Werte vorherzusagen.
Dementsprechend sind die lineare, logarithmische oder polynominale Regression vielfach angewendete regression algorithms bzw. learning algorithms in dem Anwendungsgebiet.
Supervised learning Beispiele
Supervised learning kann für viele Prozesse sinnvoll sein, um komplexe Probleme zu lösen. Einige davon sind:
Bilderkennung (image classification): Die Algorithmen lernen verschiedene Bilder zu analysieren und kategorisieren. So kann dies zur Bild- oder Videoanalyse angewendet werden. Beispielsweise ist dies in der Diagnose von Krankheiten mithilfe von Röntgenaufnahmen oder MRT-Scans hilfreich. Das Modell kann Veränderungen identifizieren und so als hilfreiche Assistenz für Ärztinnen dienen. Gleichzeitig kann es auch für die Gesichtserkennung eingesetzt werden.
Spamerkennung: Supervised machine learning kann auch zur Spamerkennung in E-Mails eingesetzt werden. Es kann durch die Erkennung von Muster und Unregelmäßigkeiten lernen, die Spam- und Nicht-Spam-E-Mails zuordnen.
Betrugserkennung: Ähnlich wie bei der Spamerkennung kann der Algorithmus lernen betrügerische Aktivitäten zu identifizieren und zu zuordnen. Das kann bei Krediskarteninteraktionen hilfreich sein, um betrügerische Aktivitäten aufzudecken.
Herausforderungen beim supervised learning
Während supervised learning eine Vielzahl von Möglichkeiten und Vorteilen bietet, gibt es auch Grenzen und Herausforderungen, die im Modell berücksichtigt werden müssen. Einige davon sind:
Bias: Da die data von Menschen bereitgestellt werden, können menschliche Fehler und Vorurteile in den Datensätzen auftreten. Wenn diese Fehler nicht erkannt und korrigiert werden, kann der KI diese Verzerrungen übernehmen und falsche Vorhersagen oder Entscheidungen treffen. Es ist wichtig, auf eine ausgewogene und repräsentative Datenbasis zu achten, um solche Bias-Effekte zu minimieren.
Datenmenge und Datensammlung: Um eine genaue und zuverlässige Vorhersage zu erzielen, erfordert supervised learning oft eine große Menge an gelabelten Trainingsdaten. Das Sammeln und Labeln solcher data kann sehr zeit- und ressourcenintensiv sein. Es kann auch schwierig sein, genügend data für seltene Ereignisse oder spezifische Untergruppen zu finden, was die Leistung des Modells beeinträchtigen kann.
Datenqualität und Vorverarbeitung: Die Qualität hat einen direkten Einfluss auf die Leistung des Modells. Wenn die Daten fehlerhaft, unvollständig oder uneinheitlich sind, kann dies zu ungenauen oder verzerrten Vorhersagen führen. Die Vorverarbeitung der Daten, wie das Entfernen von Ausreißern oder das Füllen von fehlenden Werten ist ein wichtiger Schritt, um sicherzustellen, dass das Modell auf qualitativ hochwertigen Daten trainiert wird.
Expertise und Domänenwissen: Um supervised learning effektiv anzuwenden, ist ein gewisses Maß an Expertise und Domänenwissen erforderlich. Dies umfasst das Verständnis der zugrunde liegenden Algorithmen, die Auswahl der richtigen Features und die Interpretation der Ergebnisse. Ohne das erforderliche Fachwissen kann es schwierig sein, das Modell korrekt zu trainieren, zu validieren und zu interpretieren.
Unüberwachtes lernen Beispiele
Dieser Ansatz von machine learning kann für viele Prozesse sinnvoll sein, um komplexe Probleme zu lösen. Einige davon sind:
Fraud detection: In einem großen Strom von Information kann die künstliche Intelligenz ohne viel Aufwand Abweichungen der Inhalte feststellen und direkt in Echtzeit im Prozess eingreifen.
Herausforderungen beim unsupervised learning
-
Da die Zielvariablen nicht vorgegeben sind, ist das Ergebnis oftmals nicht intuitiv verständlich.
-
Aufgrund des eigenständigen Erkennens von Mustern und Gesetzmäßigkeiten ist es auch möglich, dass die Algorithmen falsche Ergebnisse liefern.
-
Auch die Rechenkomplexität stellt eine große Herausforderung dar, da sie zeitintensiv und aufwendig ist.
supervised vs unsupervised learning – Der Unterschied zwischen den machine learning models in data science
Der Unterschied zwischen supervised learning und unsupervised learning model besteht in der Datenbeschaffenheit. Dem machine learning model werden beim supervised learning sowohl input data und die dazugehörigen output data geliefert, während das unsupervised learning model aus den Trainingsdaten allein Gesetzmäßigkeiten und Muster erkennen muss. Damit haben die zwei learning models auch unterschiedliche Ziele. Während das supervised learning model neue Vorhersagen für neue data geben kann, bezieht das unsupervised learning model neue Erkenntnisse anhand den Datenset. Zudem bietet es Möglichkeiten cluster-analysen zu betreiben und Anomalien zu erkennen. Dahingegen bietet das supervised learning Möglichkeiten zur Klassifikation und Regression.
Vor- und Nachteile
Die zwei Unterarten sind zwei Ansätze im maschinellen Lernen mit jeweils eigenen Vor- und Nachteilen.
Supervised Learning bietet den Vorteil präziser Vorhersagen und genauer Klassifikationen. Durch die Verwendung von gelabelten Trainingsdaten lernt das Modell, Muster und Beziehungen zwischen den Eingabevariablen und den zugehörigen Ausgabewerten zu erkennen. Dies ermöglicht eine gezielte Optimierung der Performance und liefert effektive Ergebnisse. Jedoch erfordert Supervised Learning große Mengen an gelabelten Daten, was manchmal schwierig zu beschaffen sein kann. Zudem ist das Modell auf die vordefinierten Ausgabewerte beschränkt und kann Schwierigkeiten haben, mit neuen oder ungewöhnlichen Daten umzugehen. Die Abhängigkeit von den gelabelten Daten kann auch zu Überanpassung führen.
Unsupervised Learning hingegen bietet den Vorteil, Muster und Strukturen in ungelabelten Daten zu entdecken. Es kann auf großen Mengen ungelabelter Daten angewendet werden und ermöglicht die Extraktion von bedeutsamen Informationen und Erkenntnissen. Allerdings ist die Bewertung der Ergebnisse schwieriger, da keine vorgegebenen Ausgabewerte existieren. Gleichzeitig ist auch anfällig für die Schwierigkeit der Interpretation der gelernten Strukturen, da diese oft nicht direkt mit vordefinierten Kategorien oder Labels in Verbindung stehen.
Insgesamt bieten beide unterschiedliche Möglichkeiten und Anwendungen. Die Wahl des Ansatzes hängt von den verfügbaren Daten, dem Problem und den gewünschten Ergebnissen ab. In einigen Fällen können beide Ansätze kombiniert werden, um die Vorteile beider Welten zu nutzen, wie es bei der Mischform Semi-Supervised Learning der Fall ist.
Self Supervised Learning: Das Training von Modellen ohne manuelles Labeling
Das Training von Modellen ohne manuelles Labeling stellt eine Zwischenform zwischen überwachtem und überwachtem Lernen dar. Hierbei lernt ein Modell ohne menschliche Benennung von Labels aus vorhandenen Daten und generiert so aus dem Input einen Output – daher hat dieses Teilgebiet auch seinen Namen: Self Supervised Learning.
Zusammenfassung und Schlussbetrachtung
Maschinelles Lernen, insbesondere überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen, sind zentrale Konzepte in der Welt der künstlichen Intelligenz und Data Science. Diese Ansätze bieten vielfältige Möglichkeiten zur Lösung komplexer Probleme in verschiedenen Anwendungsbereichen.
Überwachtes Lernen ermöglicht die präzise Vorhersage und Klassifikation von Daten, was in zahlreichen Anwendungen wie Bilderkennung, Spam- und Betrugserkennung von großer Bedeutung ist. Allerdings sind die Herausforderungen, wie die Qualität der Trainingsdaten und möglicher Bias, nicht zu unterschätzen.
Unbeaufsichtigtes Lernen eröffnet die Möglichkeit, Muster und Zusammenhänge in ungelabelten Daten zu entdecken und ist besonders nützlich, wenn es darum geht, neue Erkenntnisse zu gewinnen oder Daten zu strukturieren. Allerdings ist die Interpretation der Ergebnisse oft komplexer.
Die Wahl zwischen überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen hängt von den spezifischen Anforderungen eines Projekts ab. In vielen Fällen können sie auch miteinander kombiniert werden, um die Vorteile beider Ansätze zu nutzen. Selbstüberwachtes Lernen bietet eine interessante Möglichkeit, Modelle ohne manuelles Labeling zu trainieren und kann in zukünftigen Entwicklungen des maschinellen Lernens eine wichtige Rolle spielen. Insgesamt sind diese Konzepte zentral für die Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz.