Alles, was Sie über Algorithmen für unüberwachtes Lernen wissen sollten

Unüberwachte Lernalgorithmen

Maschinelles Lernen hat sich in den letzten Jahren stark weiterentwickelt, und unüberwachtes Lernen ist ein Teil davon. Maschinelles Lernen ist ein breites Thema und wird deshalb in drei Kategorien unterteilt. Von diesen dreien werden wir in diesem Artikel das unbeaufsichtigte Lernen besprechen. Unsupervised Learning ist eines der relativ neuen Themen im Tech-Bereich.

Es hat viele Herausforderungen, aber auch eine riesige Liste von Vorteilen. In diesem Artikel erfahren Sie, was unüberwachtes Lernen ist, wie es funktioniert, welche Probleme es hat, welche Vorteile es hat und welche Algorithmen darin enthalten sind. Wir haben es so umfassend wie möglich gehalten.

Also lasst uns anfangen.

Was ist unüberwachtes Lernen?

Wenn Sie dem Lernalgorithmus keine Bezeichnungen geben und ihn selbst die Struktur in der Eingabe finden lassen, spricht man von unüberwachtem Lernen. Unüberwachtes Lernen ist eine von drei Arten des maschinellen Lernens. Die anderen beiden sind halbüberwachtes Lernen und überwachtes Lernen. Unüberwachtes Lernen kann ein Mittel zum Zweck oder ein Ziel an sich sein.

Um unbeaufsichtigtes Lernen zu verstehen, stellen Sie es sich als einen Test vor, bei dem der Prüfer keinen Antwortschlüssel hat, mit dem er Ihre Antworten vergleichen kann. Was für ein spannender Test wäre das, oder? Nun, unüberwachtes Lernen ermöglicht es Ihnen, mit dem Input zu arbeiten und die Antworten zu finden, nach denen Sie gesucht haben. Vielleicht wollten Sie ein Muster in der Eingabe finden, das Ihnen vorher nicht aufgefallen ist. Oder vielleicht möchten Sie verstehen, wie die Daten in einem bestimmten Bereich verteilt sind.

Probleme des unüberwachten Lernens

Unüberwachtes Lernen mag sehr beliebt sein, aber das bedeutet nicht, dass es keine Probleme hat. Aufgrund dieser Algorithmen gibt es mehrere Herausforderungen, denen Sie sich stellen können. Erstens können Sie nicht herausfinden, ob Sie die Aufgabe erledigen oder nicht, wenn Sie unüberwachtes Lernen verwenden.

Das liegt daran, dass Sie beim überwachten Lernen einen Standard haben, mit dem Sie Ihre Ergebnisse vergleichen können. Sie definieren Metriken, die eine Entscheidungsfindung auf Basis von Modelltuning ermöglichen. Recall, Precision und andere ähnliche Maße helfen Ihnen zu sehen, wie genau Ihr Modell ist. Und Sie können die Parameter dieses Modells optimieren, um die Genauigkeit desselben zu verbessern. Wenn Ihre Genauigkeit nicht hoch wäre, würden Sie eine entsprechende Punktzahl erhalten, was bedeuten würde, dass Sie Ihr Modell verbessern müssen.

Unüberwachtes Lernen hat keine Labels. Daher ist es fast unmöglich, ein objektives Maß für die Genauigkeit Ihres Modells zu erhalten. Wie können Sie sicher sein, dass Ihr k-Means-Clustering-Algorithmus den richtigen Cluster gefunden hat? Wie würden Sie die Genauigkeit der Ausgabe bestimmen? Überwachtes Lernen liefert Ihnen Genauigkeitswerte, anhand derer Sie feststellen können, ob Ihre Ausgabe korrekt ist oder nicht. Aber beim unbeaufsichtigten Lernen haben Sie diesen Luxus nicht. Erfahren Sie mehr über die Arten des überwachten Lernens.

Ob unüberwachtes Lernen nun für die Lösung eines Problems sinnvoll ist oder nicht, hängt von vielen Faktoren ab. Unüberwachtes Lernen wäre nicht so weit verbreitet, wenn es keine Anwendungen gäbe. Wir haben seine Bedeutung im nächsten Abschnitt besprochen.

Warum unüberwachtes Lernen notwendig ist

Nachdem Sie die Herausforderungen gelesen haben, die diese Methode mit sich bringt, fragen Sie sich vielleicht, ob sie überhaupt nützlich ist. Nun, unbeaufsichtigtes Lernen hat viele Vorteile, und einige der Gründe, warum es so weit verbreitet ist, sind unten aufgeführt:

• Es ermöglicht Maschinen, Probleme zu lösen, die der menschliche Verstand aufgrund von Voreingenommenheit oder Kapazität nicht lösen kann.
• Unüberwachtes Lernen eignet sich zum Erkunden unbekannter Daten. Wenn Sie nicht wissen, was Sie finden müssen, dann ist dies die perfekte Methode für Sie.
• Es ist ziemlich kostspielig, große Datensätze zu kommentieren. Infolgedessen stützen sich Experten auf einige Beispiele, um an dem Problem zu arbeiten.
• Wenn Sie nicht wissen, wie viele Klassen die Daten haben, müssen Sie unüberwachte Lernalgorithmen verwenden. Ein gutes Beispiel dafür ist Data Mining.

Ein großartiges Beispiel für unüberwachtes Lernen sind Empfehlungssysteme. Empfehlungssysteme arbeiten, indem sie die historischen Daten einer Person sammeln und ihre Empfehlungen entsprechend vorschlagen. Diese Empfehlungssysteme verwenden unüberwachtes Lernen, um solche Vorschläge zu machen. Beispiele für diese Systeme sind Netflix und YouTube.

Sie können also sehen, dass unüberwachtes Lernen sehr effektiv ist, um eine bestimmte Art von Problem zu lösen. Jetzt, da Sie seine Bedeutung erkennen, können wir zu detaillierteren Abschnitten übergehen und einen Blick auf die Kategorien werfen.

Kategorien des unbeaufsichtigten Lernens

Wir können unüberwachtes Lernen in zwei Kategorien einteilen:

Parametrisch

Wenn Sie von einer parametrischen Datenverteilung ausgehen, verwenden Sie diese Algorithmen für unüberwachtes Lernen. In diesem Fall denken Sie, dass der Mittelwert und die Standardabweichung alle Mitglieder einer typischen Verteilungsfamilie parametrisieren. Sie gehen außerdem davon aus, dass die Daten aus einer Population stammen, die einer Wahrscheinlichkeitsverteilung folgt, die auf einem bestimmten Satz von Parametern basiert.

Das bedeutet, dass Sie die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Beobachtungen ermitteln können, indem Sie lediglich den Mittelwert und die Standardabweichung kennen. Sie werden den Erwartungsmaximierungsalgorithmus und die Konstruktion von Gaußschen Mischungsmodellen verwenden, um die Klasse der Stichprobe vorherzusagen, die Sie haben. Da Sie mit Antwortetiketten arbeiten müssen, ist es etwas schwieriger und herausfordernder, solche Probleme zu lösen. Sie hätten keine Korrekturmaßnahmen, mit denen Sie Ihre Ergebnisse vergleichen könnten.

Nicht parametrisch

In dieser Kategorie gruppieren Sie die Daten in Clustern. Jeder Cluster der Daten weist auf etwas über die Klassen und Typen derselben hin. Dies ist eine Standardmethode zum Modellieren und Analysieren von Daten bei kleinen Stichproben. Bei nichtparametrischen Modellen müssen Sie keine Annahmen über die Populationsverteilung der Daten treffen. Aus diesem Grund ist ein weiterer beliebter Name für nichtparametrisches unüberwachtes Lernen verteilungsfreies unüberwachtes Lernen.

Wesentliche Konzepte in Algorithmen für unüberwachtes Lernen

Datenkompression

Aufgrund hoher Speicherkosten und der Einschränkungen unserer Rechenleistung suchen wir ständig nach Möglichkeiten, die Effizienz unserer Datenoperationen zu verbessern. Und eine großartige Lösung in dieser Hinsicht ist die Dimensionsreduktion. Dimensionalitätsreduktion ist ein Prozess des unbeaufsichtigten Lernens und funktioniert auf der Grundlage verschiedener Konzepte, die der Informationstheorie ähneln.

Bei der Dimensionsreduktion wird davon ausgegangen, dass die meisten Daten redundant sind und dass Sie fast alle Informationen in einem Datensatz darstellen können, indem Sie nur einen Bruchteil der vorhandenen Daten verwenden.

Zwei der beliebtesten Algorithmen, die Experten zu diesem Zweck verwenden, sind die Singulärwertzerlegung und die Hauptkomponentenanalyse. Ersteres faktorisiert Ihre Daten im Produkt drei andere, während letzteres die linearen Kombinationen findet, die den größten Teil der in Ihren Daten vorhandenen Varianz oder Differenz wiedergeben. Beim unbeaufsichtigten Lernen gibt es viele verschiedene Algorithmen, die eine Vielzahl von Aufgaben erfüllen.

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Indem Sie die Dimensionalität Ihrer Daten reduzieren, können Sie die Pipeline für maschinelles Lernen verbessern . Wenn Sie die Datenmenge um eine Größenordnung reduzieren können, können Sie die erforderliche Rechenleistung und den Speicherplatz erheblich reduzieren. Dies wird Ihnen auch dabei helfen, die Betriebskosten zu senken. Ein großartiges Beispiel für unbeaufsichtigtes Lernen ist in diesem Fall Computer Vision. SVD und PCA sind sehr nützlich bei der Datenkomprimierung von Bildern. Und Experten verwenden eine davon in der Vorverarbeitungsphase von Pipelines für maschinelles Lernen.

Clustering

Beim Clustering organisieren Sie die Datenpunkte so in Gruppen, dass die Mitglieder einer Gruppe in gewisser Weise ähnlich sind. Dies ist wahrscheinlich das wichtigste Problem beim unbeaufsichtigten Lernen. Beim Clustering erstellen Sie Gruppen ähnlicher Datenpunkte und trennen sie von Datenpunkten, die ihnen nicht ähnlich sind.

Clustering konzentriert sich auf die Bestimmung der internen Gruppierung der Eingabe. Da es sich um ein Konzept des unüberwachten Lernens handelt, arbeitet es mit unbeschrifteten Daten. Es bildet Gruppen von Datenpunkten entsprechend der Ähnlichkeit, die es in ihren Merkmalen feststellt. Ob ein Cluster korrekt ist oder nicht, hängt jedoch vom Benutzer ab.

Es gibt vier Arten von Clustering-Algorithmen, und zwar wie folgt:

• Probabilistische Clustering-Algorithmen
• Hierarchische Clustering-Algorithmen
• Überlappende Clustering-Algorithmen
• Exklusive Clustering-Algorithmen

Der Name der ersten Art ist selbsterklärend. Der zweite konzentriert sich auf die Vereinigung zweier nächstgelegener Cluster, während die überlappenden Algorithmen Fuzzy-Sets verwenden, sodass ein Punkt zu mehreren Clustern gehören kann. Die letzte Gruppe gruppiert die Daten so, dass ein Datenpunkt eines Clusters nicht zu anderen Gruppen gehören kann.

Generative Modelle

In generativen Modellen erhält man die Trainingsdaten, um daraus neue Samples zu generieren. Solche Modelle haben die Aufgabe, Daten zu erstellen, die denen ähneln, die Sie ihnen geben. Und sie tun dies, indem sie die Essenz ihrer Daten effizient lernen. Generative Modelle können die Merkmale der Daten lernen, die Sie ihnen zur Verfügung stellen, und das ist ein erheblicher langfristiger Vorteil. Bilddatensätze sind ein hervorragendes Beispiel für generative Modelle. Mit Hilfe eines Bilddatensatzes können Sie viele ähnliche Bilder erstellen.

Was als nächstes ?

Unüberwachtes Lernen ist ein breites Konzept des maschinellen Lernens. Es gibt viele Algorithmen in dieser Kategorie, und Sie müssen bemerkt haben, wie vielfältig sie sind. Wenn Sie mehr zu diesem Thema erfahren möchten, besuchen Sie unseren Blog. Hier finden Sie viele nützliche Artikel zu unüberwachtem Lernen und maschinellem Lernen.

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