Überwachtes Lernen.
Überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, bei der ein Algorithmus mithilfe von markierten Trainingsdaten lernt. Diese Daten sind explizit mit dem korrekten Ergebnis versehen. Das bedeutet, dass dem Algorithmus Eingabe-Ausgabe-Paare zur Verfügung gestellt werden und er daraus lernt, Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu fällen.
Wie Überwachtes Lernen funktioniert
Überwachtes Lernen folgt einem spezifischen Prozess, um ein Modell zu trainieren und Vorhersagen zu machen. Hier ist eine schrittweise Erklärung, wie überwachte Lernverfahren funktionieren:
Sammeln von Trainingsdaten: Im überwachten Lernen werden markierte Daten gesammelt, bei denen die Eingabevariablen (Merkmale) mit dem korrekten Ergebnis verbunden sind. Zum Beispiel würden in einem Spam-E-Mail-Erkennungssystem die Trainingsdaten aus E-Mails bestehen, die entweder als Spam oder Nicht-Spam markiert sind.
Modelltraining: Der Algorithmus verwendet die markierten Trainingsdaten, um die Zuordnung zwischen Eingabe und Ausgabe zu lernen. Er identifiziert Muster, Beziehungen und Abhängigkeiten innerhalb der Daten. Während des Trainingsprozesses passt der Algorithmus seine internen Parameter an, um den Unterschied zwischen der vorhergesagten und der tatsächlichen Ausgabe zu minimieren. Dies wird typischerweise mit Optimierungstechniken wie Gradientenabstieg durchgeführt.
Vorhersage: Sobald das Modell trainiert ist, kann es für Vorhersagen oder Entscheidungen auf neuen, unbeaufsichtigten Daten verwendet werden. Wenn ihm ein neuer Satz von Eingabemerkmalen präsentiert wird, wendet das Modell die erlernten Muster und Beziehungen an, um die entsprechende Ausgabe vorherzusagen. Ein trainiertes Modell des überwachten Lernens kann beispielsweise vorhersagen, ob eine E-Mail Spam ist oder nicht, basierend auf ihren Merkmalen.
Beispiele für Algorithmen des Überwachten Lernens
Es gibt verschiedene Algorithmen für das überwachtes Lernen, die je nach Art des Problems und der gewünschten Ausgabe verwendet werden können. Hier sind einige gängige Beispiele:
Lineare Regression: Lineare Regression ist ein Algorithmus des überwachten Lernens, der verwendet wird, um eine kontinuierliche Ausgabevariable basierend auf einem oder mehreren Eingabemerkmalen vorherzusagen. Er nimmt an, dass eine lineare Beziehung zwischen den Eingabevariablen und der Ausgabe besteht.
Klassifikation: Klassifikationsalgorithmen werden verwendet, um zu identifizieren, zu welcher Kategorie eine neue Beobachtung gehört. Einige bekannte Klassifikationsalgorithmen sind logistische Regression, Zufallswälder und k-Nächste-Nachbarn. Ein Klassifikationsalgorithmus kann zum Beispiel vorhersagen, ob eine E-Mail Spam ist oder nicht, basierend auf ihrem Inhalt und anderen Merkmalen.
Entscheidungsbäume: Entscheidungsbäume sind ein Typ von Algorithmen des überwachten Lernens, die Entscheidungen treffen, indem sie die Daten basierend auf Merkmalen in kleinere Teilmengen aufteilen. Jedes interne Knoten des Baumes stellt eine Entscheidung basierend auf einem bestimmten Merkmal dar, während jedes Blattknoten eine Vorhersage oder eine Klassenbezeichnung repräsentiert. Entscheidungsbäume können sowohl kategorische als auch numerische Eingabemerkmale verarbeiten.
Support Vector Machines: Support Vector Machines (SVM) sind ein Algorithmus des überwachten Lernens, der die beste Entscheidungsgrenze zwischen Datenpunkten verschiedener Kategorien findet. Das Ziel von SVM ist es, den Abstand zwischen der Entscheidungsgrenze und den nächstgelegenen Datenpunkten jeder Kategorie zu maximieren. SVM kann sowohl lineare als auch nichtlineare Klassifikationsaufgaben handhaben.
Dies sind nur einige Beispiele der vielen verfügbaren Algorithmen des überwachten Lernens. Die Wahl des Algorithmus hängt vom spezifischen Problem und der Art der Daten ab.
Präventionstipps
Beim Arbeiten mit überwachten Lernverfahren ist es wichtig, die folgenden Tipps zu berücksichtigen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit Ihrer Modelle sicherzustellen:
Hochwertige markierte Daten sicherstellen: Die Genauigkeit eines Modells des überwachten Lernens hängt stark von der Qualität der markierten Daten ab. Es ist entscheidend, die Trainingsdaten sorgfältig zu kennzeichnen, sodass sie die gewünschte Ausgabe genau widerspiegeln. Voreingenommene oder falsche Markierungen können zu ungenauen Modellen führen.
Regelmäßige Validierung und Aktualisierung des Modells: Die Welt ändert sich ständig und die Muster und Beziehungen in den Daten können sich im Laufe der Zeit entwickeln. Es ist wichtig, die Leistung des Modells regelmäßig mit neuen Daten zu validieren und es entsprechend zu aktualisieren. Dies stellt sicher, dass das Modell relevant und zuverlässig bleibt.
Verwendung geeigneter Evaluationsmetriken: Die Bewertung der Leistung eines überwachten Lernmodells erfordert geeignete Evaluationsmetriken. Übliche Metriken sind Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score. Die Wahl der richtigen Evaluationsmetrik ist entscheidend, um zu verstehen, wie gut das Modell arbeitet und um Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.
Indem Sie diese Präventionstipps befolgen, können Sie die Effektivität und Zuverlässigkeit Ihrer Modelle des überwachten Lernens verbessern.
Verwandte Begriffe
Unüberwachtes Lernen: Unüberwachtes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, bei der der Algorithmus aus unmarkierten Daten ohne explizites Feedback lernt. Im Gegensatz zum überwachten Lernen gibt es im unüberwachten Lernen keine vorgegebene Ausgabemarken. Stattdessen versucht der Algorithmus, Muster, Beziehungen oder Cluster innerhalb der Daten zu identifizieren.
Overfitting: Overfitting tritt auf, wenn ein Modell lernt, auf den Trainingsdaten gut zu performen, aber nicht in der Lage ist, auf neuen, vorher ungesehenen Daten zu generalisieren. Mit anderen Worten, das Modell wird zu spezialisiert darauf, Rauschen oder zufällige Schwankungen in den Trainingsdaten zu erfassen, was es weniger effektiv macht, genaue Vorhersagen auf neuen Daten zu treffen.
Naive Bayes Classifier: Der Naive Bayes Classifier ist eine Klassifikationstechnik basierend auf Bayes’ Theorem mit der Annahme einer Unabhängigkeit zwischen den Prädiktoren. Er wird häufig für Textklassifikationsaufgaben verwendet, wie z.B. Spamerkennung oder Sentimentanalyse. Naive Bayes Classifier arbeiten, indem sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, dass eine bestimmte Eingabe zu einer spezifischen Klasse gehört, basierend auf den a-priori Wahrscheinlichkeiten und den bedingten Wahrscheinlichkeiten der einzelnen Merkmale.