Wie funktioniert unüberwachtes maschinelles Lernen?

Unüberwachtes Lernen bezieht sich auf das Training eines KI-Systems mit Informationen, die nicht klassifiziert oder gekennzeichnet sind. Im Idealfall bedeutet dies, dass der Algorithmus ohne vorherige Anleitung auf die Informationen reagieren muss.
Beim unüberwachten Lernen fasst die Maschine unsortierte/ungeordnete Informationen zu Ähnlichkeiten und Unterschieden zusammen. Dies erfolgt ohne die Bereitstellung von Kategorien, in die die Maschine die Daten kategorisieren kann. Die Systeme, die ein solches Lernen verwenden, werden im Allgemeinen mit generativen Lernmodellen in Verbindung gebracht.

Wie funktioniert unüberwachtes maschinelles Lernen?

Beim unüberwachten Lernen werden einem KI-System unbeschriftete, nicht kategorisierte Daten präsentiert, und die Algorithmen des Systems reagieren ohne vorheriges Training auf die Daten. Die Ausgabe ist abhängig von den codierten Algorithmen. Ein System unüberwachtem Lernen zu unterziehen ist eine etablierte Methode, um die Fähigkeiten dieses Systems zu testen.
Unüberwachte Lernalgorithmen können komplexere Verarbeitungsaufgaben ausführen als überwachte Lernsysteme. Unüberwachtes Lernen kann jedoch unvorhersehbarer sein als das alternative Modell. Ein System, das mit dem unüberwachten Modell trainiert wurde, könnte zum Beispiel selbst herausfinden, wie man Katzen und Hunde unterscheidet, es könnte auch unerwartete und unerwünschte Kategorien hinzufügen, um mit ungewöhnlichen Rassen umzugehen, was dazu führen könnte, dass die Dinge unübersichtlich werden, anstatt sie zu behalten Befehl.

Für unüberwachte Lernalgorithmen wird dem KI-System ein unbeschrifteter und nicht kategorisierter Datensatz präsentiert. Zu beachten ist, dass dieses System keiner vorherigen Schulung unterzogen wurde. Unüberwachtes Lernen kann man sich im Wesentlichen als Lernen ohne Lehrer vorstellen.
Beim überwachten Lernen hat das System sowohl die Eingänge als auch die Ausgänge. Abhängig von der Differenz zwischen der gewünschten Ausgabe und der beobachteten Ausgabe wird das System also lernen und sich verbessern. Beim unüberwachten Lernen hat das System jedoch nur Eingänge und keine Ausgänge.
Was ist maschinelles Lernen und warum ist es wichtig?

Unüberwachtes Lernen ist äußerst hilfreich bei Aufgaben im Zusammenhang mit Data Mining und Feature Extraction. Das ultimative Ziel des unüberwachten Lernens ist es, versteckte Trends und Muster in den Daten zu entdecken oder gewünschte Merkmale zu extrahieren. Wie wir bereits gesagt haben, befasst sich das unüberwachte Lernen nur mit dem Eingabedatensatz ohne Vorwissen oder Lernen. Daher gibt es zwei Arten von unüberwachtem Lernen:

Parametrisches unbeaufsichtigtes Lernen

Parametrisches unüberwachtes Lernen geht von einer parametrischen Verteilung von Daten aus. Dies bedeutet, dass diese Art des unüberwachten Lernens davon ausgeht, dass die Daten aus einer Population stammen, die einer bestimmten Wahrscheinlichkeitsverteilung auf der Grundlage einiger Parameter folgt. Wenn wir theoretisch eine Normalverteilung einer Familie von Objekten betrachten, werden wir sehen, dass alle Mitglieder ähnliche Eigenschaften haben und immer durch Mittelwert und Standardabweichung parametrisiert sind. Das heißt, wenn wir den Mittelwert und die Standardabweichung kennen und die Verteilung normal ist, können wir sehr einfach die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Beobachtungen herausfinden. Parametric Unsupervised Learning ist viel schwieriger als das standardmäßige überwachte Lernen, da keine Labels verfügbar sind; daher gibt es kein vordefiniertes Genauigkeitsmaß zum Testen der Ausgabe.

Nichtparametrisches unüberwachtes Lernen

Nichtparametrisches unüberwachtes Lernen bezieht sich auf das Clustering des Eingabedatensatzes. Jeder Cluster sagt im Wesentlichen etwas über die Kategorien und Klassen der in der Menge vorhandenen Datenelemente aus. Dies ist die am häufigsten verwendete Methode zur Datenmodellierung und Analyse von Daten mit kleinen Stichprobenumfängen. Diese Verfahren werden auch als verteilungsfreie Verfahren bezeichnet, da der Modellierer anders als beim parametrischen Lernen keine Annahmen über die Verteilung der Gesamtpopulation treffen muss.
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An dieser Stelle ist es wichtig, ein wenig darauf einzugehen, was wir unter Clustering verstehen.

Also, was ist Clustering?

Clustering ist eines der wichtigsten zugrunde liegenden Konzepte, wenn es um unüberwachtes Lernen geht. Es geht darum, eine Struktur oder ein Muster in einer Sammlung nicht kategorisierter Daten zu finden. Eine einfache Definition eines Clusters könnte „der Prozess des Gruppierens des Objekts in Klassen sein, sodass jedes Mitglied einer Klasse dem anderen auf die eine oder andere Weise ähnlich ist“.
Daher kann ein Cluster einfach als eine Sammlung von Datenobjekten definiert werden, die zwischen einem Cluster „ähnlich“ und den Objekten des anderen Clusters „unähnlich“ sind.

Anwendungen des unüberwachten maschinellen Lernens

Das Ziel des unüberwachten maschinellen Lernens ist es, bisher verborgene Muster und Trends in den Daten aufzudecken. Meistens sind die Datenmuster jedoch nur schlechte Annäherungen an das, was überwachtes maschinelles Lernen erreichen kann – sie segmentieren beispielsweise Kunden in große Gruppen, anstatt sie als Einzelpersonen zu behandeln und hochgradig personalisierte Kommunikation zu liefern. Im Fall von unüberwachtem Lernen wissen wir nicht, wie das Ergebnis aussehen wird, und daher ist überwachtes Lernen im realen Kontext sinnvoller, wenn wir ein Vorhersagemodell entwerfen müssen.
Der ideale Anwendungsfall für die Verwendung von unbeaufsichtigtem maschinellem Lernen ist, wenn Sie keine Daten zu den gewünschten Ergebnissen haben. Zum Beispiel, wenn Sie einen Zielmarkt für ein völlig neues Produkt bestimmen müssen. Wenn Sie Ihren Kundenstamm jedoch besser kategorisieren möchten, ist überwachtes Lernen die bessere Option.
5 bahnbrechende Anwendungen des maschinellen Lernens

Schauen wir uns einige Anwendungen von unüberwachten maschinellen Lerntechniken an:

1. Unüberwachtes Lernen ist äußerst hilfreich für die Erkennung von Anomalien aus Ihrem Datensatz. Anomalieerkennung bezieht sich auf das Auffinden signifikanter Datenpunkte in Ihrer Datensammlung. Dies ist sehr praktisch, um betrügerische Transaktionen aufzudecken, defekte Hardware zu entdecken oder Ausreißer zu identifizieren, die sich während der Dateneingabe eingeschlichen haben könnten.
2. Assoziations-Mining bedeutet, eine Reihe von Elementen zu identifizieren, die zusammen in einem Datensatz vorkommen. Dies ist eine sehr hilfreiche Technik für die Korbanalyse, da sie es Analysten ermöglicht, Waren zu entdecken, die oft zusammen gekauft werden. Association Mining ist ohne Clustering der Daten nicht möglich, und wenn Sie von Clustering sprechen, sprechen Sie von einem unüberwachten maschinellen Lernalgorithmus.
3. Ein weiterer Anwendungsfall des unüberwachten Lernens ist die Reduzierung der Dimensionalität. es bezieht sich darauf, die Anzahl der Merkmale in einem Datensatz zu reduzieren und dadurch eine bessere Datenvorverarbeitung zu ermöglichen. Latente Variablenmodelle werden üblicherweise für diesen Zweck verwendet und werden nur durch die Verwendung von unüberwachten Lernalgorithmen ermöglicht.

Die Muster und Trends, die durch unüberwachtes Lernen aufgedeckt werden, können sich auch als nützlich erweisen, wenn Sie später überwachte Lernalgorithmen anwenden – zum Beispiel kann unüberwachtes Lernen Ihnen helfen, eine Clusteranalyse auf einem Datensatz durchzuführen, und dann können Sie überwachtes Lernen auf jedem Cluster Ihrer Wahl anwenden/ brauchen.
Ingenieure für maschinelles Lernen: Mythen vs. Realitäten

Alles in allem sind maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz unglaublich komplexe Bereiche, und jedes ausgeklügelte KI-System, auf das Sie stoßen, wird höchstwahrscheinlich eine Kombination verschiedener Lernalgorithmen und -mechanismen verwenden. Wenn Sie jedoch ein Anfänger sind, ist es unerlässlich, dass Sie die wichtigsten Punkte kennen, die sich um alle primären Lerntechniken drehen.

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Wir hoffen, dass wir die subtileren Punkte eines unüberwachten Lernalgorithmus klären konnten. Wenn Sie Zweifel haben, schreiben Sie es bitte in die Kommentare unten!