Arten des maschinellen Lernens: 3 Arten des maschinellen Lernens, die Sie kennen müssen

Veröffentlicht: 2019-11-14

Wenn Sie anfangen, KI zu lernen, stoßen Sie häufig auf einen Begriff – maschinelles Lernen. Was ist es? Arten des maschinellen Lernens, falls es welche gibt?

In diesem Artikel werden wir uns genau mit denselben Fragen befassen.

Lass uns anfangen.

Inhaltsverzeichnis

Was ist maschinelles Lernen?

Haben Sie sich jemals gefragt, wie Facebook Ihnen Freunde empfiehlt?

Oder wie empfiehlt Amazon Ihre Produkte zum Kauf?

Sie alle verwenden maschinelle Lernalgorithmen.

Maschinelles Lernen bezieht sich auf das Forschungsgebiet, das es Maschinen ermöglicht, ihre Leistung ohne Programmierung ständig zu verbessern.

Durch maschinelles Lernen können Ihre Software und Bots immer neue Dinge lernen und bessere Ergebnisse liefern.

Diese Maschinen erfordern am Anfang viel Programmierung. Aber sobald sie mit dem Prozess beginnen, lernen sie selbst verschiedene Aspekte der Aufgabe kennen. Da maschinelles Lernen so vielen Branchen helfen kann, ist der zukünftige Umfang des maschinellen Lernens hell.

Maschinelles Lernen ist ein wesentlicher Zweig der KI und findet seine Anwendung in mehreren Sektoren, darunter:

  • E-Commerce
  • Gesundheitswesen ( Lesen : Maschinelles Lernen im Gesundheitswesen)
  • Sozialen Medien
  • Finanzen
  • Automobil

Und viele mehr.

Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Beim maschinellen Lernen geben Sie einige Trainingsdaten ein, die den Computer trainieren. Es verwendet die Daten zum Erstellen eines Modells, und wenn es neue Eingaben erhält, verwendet es sie, um Vorhersagen zu treffen.

Wenn sich die Vorhersage als falsch herausstellt, startet der Computer den Prozess erneut, bis er eine richtige Vorhersage trifft.

Wie Sie sicherlich bemerkt haben, lernt das System, wann immer es eine Vorhersage trifft. Es war nur ein einfaches Beispiel.

Algorithmen für maschinelles Lernen sind recht komplex und erfordern viele weitere Schritte. Verschiedene Tools für maschinelles Lernen ermöglichen es Ihnen, die Tiefen der Data Science-Domänen zu erkunden, mit ihnen zu experimentieren und voll funktionsfähige KI/ML-Lösungen zu entwickeln. Verschiedene Tools sind für unterschiedliche Anforderungen ausgelegt. Die Wahl der Tools für maschinelles Lernen hängt also weitgehend vom jeweiligen Projekt, dem erwarteten Ergebnis und manchmal von Ihrem Fachwissen ab.

Verschiedene Arten des maschinellen Lernens

Hier sind die folgenden Arten von maschinellem Lernen:

Überwachtes Lernen

Überwachtes Lernen ist, wenn Sie der Maschine viele Trainingsdaten zur Verfügung stellen, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen.

Um einem Kind beispielsweise die Farbe Rot beizubringen, würdest du ihm einen Haufen roter Dinge zeigen, wie einen Apfel, einen roten Ball, richtig?

Nachdem Sie ihm einen Haufen roter Dinge gezeigt haben, zeigen Sie ihm ein rotes Ding und fragen ihn, welche Farbe es hat, um herauszufinden, ob das Kind es gelernt hat oder nicht.

Beim überwachten Lernen lehren Sie die Maschine auf ähnliche Weise.

Es ist die am einfachsten zu implementierende Art von ML, und es ist auch die gebräuchlichste.

In den Trainingsdaten würden Sie die Maschine mit vielen ähnlichen Beispielen füttern, und der Computer würde die Antwort vorhersagen. Sie würden dann dem Computer Feedback geben, ob er die richtige Vorhersage getroffen hat oder nicht.

Beispiel für überwachtes Lernen

Sie geben der Maschine folgende Informationen:

2,7 = 9

5,6 = 11

9,10 = 19

Nun stellen Sie der Maschine folgende Fragen:

9,1 = ?

8,9 = ?

20,4 = ?

Abhängig von den Antworten der Maschine geben Sie ihr mehr Trainingsdaten oder komplexere Aufgaben.

Überwachtes Lernen ist aufgabenspezifisch und daher weit verbreitet.

Unbeaufsichtigtes Lernen

Wie der Name schon sagt, ist unüberwachtes Lernen das Gegenteil von überwachtem Lernen. In diesem Fall stellen Sie der Maschine keine Trainingsdaten zur Verfügung.

Die Maschine muss ohne gekennzeichnete Daten zu Schlussfolgerungen kommen. Es ist ein wenig schwieriger zu implementieren als überwachtes Lernen.

Es wird zum Clustern von Daten und zum Auffinden von Anomalien verwendet.

Nehmen wir nach dem oben besprochenen Beispiel an, Sie hätten dem Kind am Anfang nicht verschiedene rote Dinge gezeigt.

Stattdessen hast du einen Haufen roter und grüner Dinge vor ihn gelegt und ihn gebeten, sie zu trennen.

Unüberwachtes Lernen ähnelt diesem Beispiel.

Beispiel für unüberwachtes Lernen

Angenommen, Sie haben verschiedene Nachrichtenartikel und möchten diese in verschiedene Kategorien einsortieren. Sie würden die Artikel der Maschine geben, und sie wird Gemeinsamkeiten zwischen ihnen erkennen.

Anschließend teilt es die Artikel anhand der gefundenen Daten in verschiedene Kategorien ein.

Wenn Sie der Maschine jetzt einen neuen Artikel geben, wird dieser automatisch kategorisiert.

Genau wie andere Arten des maschinellen Lernens ist es auch sehr beliebt, da es datengesteuert ist.

Verstärkungslernen

Reinforcement Learning unterscheidet sich deutlich von anderen Arten des maschinellen Lernens (überwacht und unüberwacht).

Die Beziehung zwischen Daten und Maschine ist auch ganz anders als bei anderen Arten des maschinellen Lernens.

Beim Reinforcement Learning lernt die Maschine aus ihren Fehlern. Sie geben der Maschine eine bestimmte Umgebung, in der sie bestimmte Aktionen ausführen kann. Jetzt lernt es durch Versuch und Irrtum.

Nehmen wir in dem oben besprochenen Beispiel an, Sie zeigen dem Kind einen Apfel und eine Banane und fragen ihn dann, welche rot ist.

Wenn das Kind richtig antwortet, geben Sie ihm Süßigkeiten (oder Schokolade), und wenn das Kind eine falsche Antwort gibt, geben Sie ihm nicht dasselbe.

Beim Reinforcement Learning lernt die Maschine ähnlich.

Beispiel für Reinforcement Learning

Du gibst der Maschine ein Labyrinth zum Lösen. Die Maschine wird versuchen, das Labyrinth zu entziffern und dabei Fehler machen. Immer wenn es beim Lösen des Labyrinths fehlschlägt, wird es erneut versucht. Und mit jedem Fehler lernt die Maschine, was zu vermeiden ist.

Durch Wiederholen dieser Aktivität lernt die Maschine immer mehr Informationen über das Labyrinth. Durch die Verwendung dieser Informationen wird es auch das Labyrinth in einiger Zeit lösen.

Obwohl Reinforcement Learning ziemlich schwierig zu implementieren ist, findet es in vielen Branchen Anwendung.

Anwendungen verschiedener Arten des maschinellen Lernens

Jetzt wissen Sie, dass es drei Arten von maschinellem Lernen gibt, aber wo werden sie verwendet? Nun, die folgenden Punkte verdeutlichen dasselbe:

Überwachtes Lernen

  • Gesichtserkennung – Gesichter in Bildern erkennen (Facebook und Google Fotos)
  • Spam-Filter – Identifizieren Sie Spam-E-Mails, indem Sie deren Inhalt überprüfen

Unbeaufsichtigtes Lernen

  • Empfehlungssysteme – Empfehlen Sie Käufern Produkte (z. B. Amazon)
  • Datenkategorisierung – Kategorisieren Sie Daten für eine bessere Organisation
  • Kundensegmentierung – Klassifizieren Sie Kunden nach unterschiedlichen Qualitäten in verschiedene Kategorien

Verstärkungslernen

  • Fertigungsindustrie – Optimieren Sie den automatisierten Fertigungsprozess
  • Robotik – Bringen Sie Maschinen bei, Fehler zu vermeiden
  • Videospiele – Bessere KI für Videospielcharaktere und NPCs

Möchten Sie maschinelles Lernen nutzen?

Maschinelles Lernen ist eine der einflussreichsten Technologien der Welt. Das ist ein wichtiger Grund, warum es heutzutage so beliebt ist.

Viele Branchen setzen maschinelles Lernen für unterschiedliche Zwecke ein, sodass die Nachfrage von Tag zu Tag steigt. Wenn Sie mehr über Karrieren in maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz erfahren möchten, sehen Sie sich das PG-Diploma in maschinellem Lernen und KI-Programm von IIIT-B und upGrad an.

Welche Anwendungen gibt es für überwachtes Lernen?

Wenn wir Input-Labels auf Output-Labels abbilden wollen oder wenn wir einen Input auf einen kontinuierlichen Output abbilden wollen, wird oft überwachtes Lernen verwendet. In einfachen Worten, wenn eine Aufgabe eine Klassifizierung beinhaltet, wird überwachtes Lernen verwendet. Überwachte Lernalgorithmen haben mehrere Anwendungen, wie z. B. das Erkennen von Gesichtern in Bildern oder Videos, das Kategorisieren von Text in verschiedene Klassen und das Erkennen von Signaturen usw. Da überwachtes Lernen verwendet wird, um den Wert von Eingabedaten vorherzusagen, können Probleme wie die Vorhersage von Immobilienpreisen und Ernteverkäufen auftreten , Wettervorhersage und Aktienkursvorhersage sind einige seiner anderen Anwendungen.

Wie unterscheidet sich überwachtes Lernen von unüberwachtem Lernen?

Überwachtes Lernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der Modelle mit gekennzeichneten Daten trainiert werden. Um das Modell zu trainieren, erfordert überwachtes Lernen Supervision, ähnlich wie ein Schüler in Anwesenheit eines Lehrers lernt. Unüberwachtes Lernen hingegen ist eine maschinelle Lernmethode, die unbeschriftete Eingabedaten verwendet, um auf Muster zu schließen. Unüberwachtes Lernen zielt darauf ab, Strukturen und Muster aus unstrukturierten Daten zu extrahieren. Beim unüberwachten Lernen ist keine Überwachung erforderlich. Der Zweck des überwachten Lernens besteht darin, das Modell so zu trainieren, dass es das Ergebnis vorhersagt, wenn neue Daten bereitgestellt werden. Unüberwachtes Lernen zielt darauf ab, verborgene Muster und sinnvolle Erkenntnisse aus einem unbekannten Datensatz aufzudecken.

Was sind die Vorteile von Reinforcement Learning?

Reinforcement Learning kann verwendet werden, um extrem komplizierte Probleme zu lösen, die mit herkömmlichen Methoden nicht zu lösen sind. Dieser Ansatz wird bevorzugt, um schwer zu erreichende Langzeitergebnisse zu erzielen. Dieses Lernparadigma ist bemerkenswert vergleichbar mit menschlichem Lernen. Infolgedessen ist es kurz davor, Perfektion zu erreichen. Das Modell hat die Fähigkeit, Fehler zu beheben, die während der Trainingsphase gemacht wurden. Sobald ein Modell einen Fehler behoben hat, ist die Wahrscheinlichkeit, dass derselbe Fehler auftritt, ziemlich gering. Es kann das ideale Modell entwerfen, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Es findet ein vernünftiges Gleichgewicht zwischen Exploration und Exploitation.