Beaufsichtigt vs. Unüberwachtes Lernen: Was ist der Unterschied?

Maschinelles Lernen ist die Wissenschaft, die es Maschinen ermöglicht, Wissen zu erwerben, Vorhersagen zu treffen und Muster in großen Datensätzen aufzudecken. Ähnlich wie Menschen aus täglichen Erfahrungen lernen, verbessern maschinelle Lernalgorithmen ihre Vorhersagen schrittweise über mehrere Iterationen.

Überwachtes und unüberwachtes Lernen sind zwei primäre Lernansätze, die zum Trainieren von Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet werden. Jede Methode hat Stärken und Grenzen und ist für bestimmte Aufgaben besser geeignet.

Was sind also einige Unterschiede und Anwendungen dieser beiden Methoden des maschinellen Lernens?

Was ist überwachtes Lernen?

Überwachtes Lernen ist ein beliebter Ansatz des maschinellen Lernens, bei dem ein Modell anhand gekennzeichneter Daten trainiert wird. Die beschrifteten Daten bestehen aus Eingabevariablen und ihren entsprechenden Ausgabevariablen. Das Modell sucht nach Beziehungen zwischen den Eingabe- und den gewünschten Ausgabevariablen und nutzt diese, um Vorhersagen zu neuen, unsichtbaren Daten zu treffen.

Ein einfaches Beispiel für einen überwachten Lernansatz ist ein E-Mail-Spamfilter. Hier wird das Modell anhand eines Datensatzes mit Tausenden von E-Mails trainiert, die jeweils mit „Spam“ oder „kein Spam“ gekennzeichnet sind. Das Modell identifiziert E-Mail-Muster und lernt, Spam von legitimen E-Mails zu unterscheiden.

Überwachtes Lernen ermöglicht es KI-Modellen, Ergebnisse basierend auf gekennzeichnetem Training präzise vorherzusagen.

Trainingsprozess

Der Trainingsprozess im überwachten maschinellen Lernen erfordert die Erfassung und Kennzeichnung von Daten. Die Daten werden häufig unter der Aufsicht eines Datenwissenschaftlers gekennzeichnet, um sicherzustellen, dass sie genau den Eingaben entsprechen. Sobald das Modell die Beziehung zwischen Eingaben und Ausgaben lernt, wird es zur Klassifizierung unsichtbarer Daten und zur Erstellung von Vorhersagen verwendet.

Algorithmen für überwachtes Lernen umfassen zwei Arten von Aufgaben:

• Einstufung: Die Klassifizierung wird verwendet, wenn das Modell klassifizieren soll, ob Daten zu einer bestimmten Gruppe oder Klasse gehören. Im Beispiel für Spam-E-Mails fällt die Bestimmung von E-Mails als „Spam“ oder „Kein Spam“ unter die Klassifizierung.
• Regression: Bei Regressionsaufgaben ist die Algorithmus für maschinelles Lernen prognostiziert Ergebnisse aus sich ständig ändernden Daten. Dabei handelt es sich um Beziehungen zwischen zwei oder mehr Variablen, sodass eine Änderung einer Variablen eine andere Variable verändert. Ein Beispiel für eine Regressionsaufgabe könnte die Vorhersage von Immobilienpreisen basierend auf Merkmalen wie der Anzahl der Zimmer, der Lage und der Quadratmeterzahl sein. Durch das Training des Modells anhand gekennzeichneter Daten lernt es die Muster und Beziehungen zwischen diesen Variablen und kann einen angemessenen Verkaufspreis vorhersagen.

Die Kombination der beiden Aufgaben bildet typischerweise die Grundlage für überwachtes Lernen, obwohl der Prozess noch andere Aspekte umfasst.

Allgemeine Anwendungen

Algorithmen für überwachtes Lernen finden weit verbreitete Anwendungen in verschiedenen Branchen. Zu den beliebten Anwendungen gehören:

• Bild- und Objekterkennung
• Sprach- und Textklassifizierung
• Stimmungsanalyse
• Erkennung von Betrug und Anomalien
• Risikoabschätzung

Aber es gibt noch viele andere Einsatzmöglichkeiten und Implementierungen des überwachten Lernens.

Einschränkungen

Modelle des überwachten Lernens bieten wertvolle Möglichkeiten, weisen jedoch auch bestimmte Einschränkungen auf. Diese Modelle stützen sich stark auf gekennzeichnete Daten, um Muster effektiv zu lernen und zu verallgemeinern, was teuer, zeitaufwändig und arbeitsintensiv sein kann. Diese Einschränkung tritt jedoch häufig in Spezialbereichen auf, in denen eine fachmännische Kennzeichnung erforderlich ist.

Der Umgang mit großen, komplexen und verrauschten Datensätzen ist eine weitere Herausforderung, die sich auf die Leistung des Modells auswirken kann. Modelle des überwachten Lernens gehen davon aus, dass die gekennzeichneten Daten tatsächlich die zugrunde liegenden Muster in der realen Welt widerspiegeln. Wenn die Daten jedoch Rauschen, komplizierte Beziehungen oder andere Komplexitäten enthalten, kann es für das Modell schwierig sein, ein genaues Ergebnis vorherzusagen.

Darüber hinaus kann die Interpretierbarkeit in manchen Fällen eine Herausforderung darstellen. Modelle des überwachten Lernens liefern möglicherweise genaue Ergebnisse, liefern jedoch keine klaren Einblicke in die zugrunde liegende Argumentation. Der Mangel an Interpretierbarkeit kann in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, in denen Transparenz von entscheidender Bedeutung ist, von entscheidender Bedeutung sein.

Was ist unüberwachtes Lernen?

Unüberwachtes Lernen ist ein maschineller Lernansatz, der unbeschriftete Daten nutzt und ohne Aufsicht lernt. Im Gegensatz zu überwachten Lernmodellen, die sich mit gekennzeichneten Daten befassen, konzentrieren sich unüberwachte Lernmodelle auf die Identifizierung von Mustern und Beziehungen innerhalb von Daten ohne vorgegebene Ergebnisse. Daher sind solche Modelle äußerst wertvoll, wenn es um große Datensätze geht, bei denen die Kennzeichnung schwierig oder unpraktisch ist.

Die Kundensegmentierung ist ein einfaches Beispiel für unbeaufsichtigtes Lernen. Mithilfe eines unüberwachten Lernansatzes können Modelle Kundensegmente anhand ihres Verhaltens und ihrer Vorlieben identifizieren und Unternehmen dabei helfen, ihre Marketingstrategien zu personalisieren.

Techniken und Algorithmen

Beim unüberwachten Lernen kommen verschiedene Methoden zum Einsatz, die folgenden zwei Techniken sind jedoch weit verbreitet:

• Clustering: Clustering ist eine Technik, die natürliche Gruppierungen innerhalb von Datenpunkten anhand ihrer Ähnlichkeiten oder Unterschiede identifiziert. Clustering-Algorithmen wie k-means und DBSCAN können versteckte Muster in Daten aufdecken, ohne dass zuvor Etiketten vorhanden sind.
• Assoziationsregel: Assoziationsregeln helfen dabei, Abhängigkeiten und inhärente Verbindungen in verschiedenen Datensätzen aufzudecken. Durch die Untersuchung von Beziehungen zwischen Variablen helfen Modelle wie Apriori dabei, Assoziationsregeln für Elemente abzuleiten, die häufig zusammen vorkommen, und erleichtern die Entscheidungsfindung.

Es gibt andere Techniken, aber Clustering und Assoziationsregeln sind zwei der häufigsten unbeaufsichtigten Lerntechniken.

Allgemeine Anwendungen

Unüberwachte Lernalgorithmen finden Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Zu den beliebtesten Anwendungsfällen gehören:

• Marktanalyse
• Kundensegmentierung
• Verarbeitung natürlicher Sprache
• Genetische Analyse
• Netzwerkanalyse

Einschränkungen

Trotz seiner vielen Vorteile hat unüberwachtes Lernen auch seine Grenzen. Die subjektive Natur der Bewertung und Validierung ist eine häufige Herausforderung beim unbeaufsichtigten Lernen. Da es keine vordefinierten Bezeichnungen gibt, ist die Bestimmung der Qualität erkannter Muster nicht immer einfach.

Ähnlich wie beim überwachten Lernen ist auch die Methode des unüberwachten Lernens auf die Qualität und Relevanz der Daten angewiesen. Verrauschte Datensätze mit irrelevanten Merkmalen können die Genauigkeit der entdeckten Beziehungen verringern und ungenaue Ergebnisse liefern. Eine sorgfältige Auswahl und Vorverarbeitungstechniken können dazu beitragen, diese Einschränkungen zu mildern.

3 Hauptunterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen

Überwachte und unüberwachte Lernmethoden unterscheiden sich hinsichtlich der Datenverfügbarkeit, des Trainingsprozesses und des gesamten Lernansatzes für die Modelle. Das Verständnis dieser Unterschiede ist für die Auswahl des richtigen Ansatzes für eine bestimmte Aufgabe von entscheidender Bedeutung.

1. Datenverfügbarkeit und -vorbereitung

Die Verfügbarkeit und Aufbereitung von Daten ist ein wesentlicher Unterschied zwischen den beiden Lernmethoden. Überwachtes Lernen basiert auf gekennzeichneten Daten, bei denen sowohl Eingabe- als auch Ausgabevariablen bereitgestellt werden. Unüberwachtes Lernen hingegen funktioniert nur mit Eingabevariablen. Es erforscht inhärente Strukturen und Muster in Daten, ohne sich auf vorgegebene Ergebnisse zu verlassen.

2. Lernansatz

Ein überwachtes Lernmodell lernt, Daten zu klassifizieren oder unsichtbare Daten anhand gekennzeichneter Beispiele genau vorherzusagen. Im Gegensatz dazu zielt unüberwachtes Lernen darauf ab, verborgene Muster, Gruppierungen und Abhängigkeiten in unbeschrifteten Daten zu entdecken und diese zur Vorhersage von Ergebnissen zu nutzen.

3. Rückkopplungsschleife

Überwachtes Lernen basiert auf einem iterativen Trainingsprozess mit einer Feedbackschleife. Es erhält direktes Feedback zu seinen Vorhersagen und kann so seine Antworten kontinuierlich verfeinern und verbessern. Die Rückkopplungsschleife hilft dabei, Parameter anzupassen und Vorhersagefehler zu minimieren. Im Gegensatz dazu fehlt beim unbeaufsichtigten Lernen explizites Feedback und es verlässt sich ausschließlich auf die inhärente Struktur der Daten.

Beaufsichtigt vs. Vergleichstabelle für unbeaufsichtigtes Lernen

Es kann schwierig sein, die Unterschiede zwischen überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen auf einmal zu erfassen. Deshalb haben wir eine praktische Vergleichstabelle erstellt.

Wie Sie oben sehen können, ergeben sich die Hauptunterschiede aus der Herangehensweise an den Umgang mit Daten und dem Lernen aus ihrer Klassifizierung, obwohl beide Methoden für den Erfolg des maschinellen Lernens eine Rolle spielen.

Den richtigen Ansatz für maschinelles Lernen wählen

Überwachtes und unüberwachtes Lernen sind zwei unterschiedliche Methoden des maschinellen Lernens, die Muster in gekennzeichneten und unbeschrifteten Daten ableiten. Beide Methoden haben ihre Vorteile, Einschränkungen und spezifischen Anwendungen.

Überwachtes Lernen eignet sich besser für Aufgaben, bei denen die Ergebnisse vordefiniert sind und beschriftete Daten leicht verfügbar sind. Andererseits ist unüberwachtes Lernen nützlich, um verborgene Erkenntnisse in großen Mengen unbeschrifteter Datensätze zu erforschen.

Indem Sie die Stärken der beiden Ansätze nutzen, können Sie das volle Potenzial von Algorithmen für maschinelles Lernen ausschöpfen und datengesteuerte Entscheidungen in verschiedenen Bereichen treffen.