Was ist der Unterschied? • BUOM

14. April 2022

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz und Informatik, der sich auf die Verwendung von Daten und Algorithmen zur Nachahmung menschlichen Lernens bezieht. Unternehmen können diesen Prozess nutzen, um das Benutzererlebnis zu verbessern, die Effizienz zu steigern, Daten zu schützen und Produkte und Dienstleistungen auf vielfältige Weise zu verbessern. Wenn Sie in der Informatik, Datenwissenschaft, Wirtschaft oder verwandten Bereichen arbeiten, kann es für Sie von Vorteil sein, etwas über überwachte und unbeaufsichtigte Ansätze des maschinellen Lernens zu lernen. In diesem Artikel definieren wir diese maschinellen Lernprozesse und diskutieren die wichtigsten Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen.

Was ist überwachtes Lernen?

Überwachtes Lernen ist ein Prozess, bei dem eine Maschine gekennzeichnete Datensätze und frühere Ausgaben verwendet, um die Ergebnisse im Voraus vorherzusagen. Diese Tags helfen oder „überwachen“ die Maschine bei der Organisation von Daten, der genauen Vorhersage von Ergebnissen und dem „Lernen“ im Laufe der Zeit. Stellen Sie sich beispielsweise ein überwachtes Lernszenario vor, in dem Sie einer Maschine beibringen möchten, zu schätzen, wie lange es dauern wird, bis sie mit der Arbeit beginnt. Der Trainingsdatensatz enthält Beschriftungen wie Tageszeit, Wetterbedingungen, Route und Feiertage. Der Computer kann nun Zusammenhänge zwischen Faktoren wie Schnee und Reisezeit erkennen und mit der Erstellung eines Modells der Daten beginnen.

Zwei Arten des überwachten maschinellen Lernens sind Regression und Klassifizierung. Regression ist eine Methode zur Vorhersage von Ergebnissen anhand von Eingabedaten. Diese Modelle werden häufig verwendet, um anhand vieler Datenpunkte eine spezifische numerische Projektion zu finden. Beispiele hierfür sind das Schätzen von Hauspreisen basierend auf Alter, Lage und Größe oder das Schätzen der Verkaufserlöse für das kommende Quartal. Im Gegensatz dazu ist die Klassifizierung eine Methode zur Kategorisierung von Datenpunkten in verschiedene Kategorien. Beispiele hierfür sind die Segmentierung von E-Mails im Spam-Ordner, die Bestimmung der Hunderasse oder die Vorhersage, ob Menschen wahrscheinlich mit Krediten in Verzug geraten.

Was ist unüberwachtes Lernen?

Unüberwachtes Lernen ist ein Prozess, bei dem eine Maschine unbeschriftete Datensätze verwendet, um Ergebnisse vorherzusagen oder Daten zu klassifizieren. Bei dieser Art des maschinellen Lernens wertet ein Computer Eingabedaten aus, um versteckte Muster zu finden, analysiert und organisiert Datensätze und „lernt“ im Laufe der Zeit, alles ohne menschliches Eingreifen oder „Aufsicht“. Stellen Sie sich beispielsweise ein unbeaufsichtigtes Lernszenario vor, in dem die Maschine auf das Bild einer Katze stößt. Später stößt er auf ein Bild einer anderen Katze, kann diese jedoch anhand von Merkmalen wie Ohren, Augen, Gesichtsstruktur, Schwanz und Beinen erkennen.

Die drei Haupttypen des unbeaufsichtigten maschinellen Lernens sind Clustering, Assoziation und Dimensionsreduktion. Beim Clustering werden Datenpunkte aufgrund ihrer Unterschiede oder Ähnlichkeiten kombiniert. Ein Beispiel wäre die Segmentierung von Kunden in verschiedene demografische Gruppen. Unter Assoziation versteht man den Prozess, eindeutige Beziehungen zwischen Variablen zu finden. Ein Beispiel ist die Suche nach dem, was Kunden, die ein Produkt gekauft haben, auch gekauft haben. Unter Dimensionalitätsreduzierung versteht man den Prozess der Umwandlung eines großen Datensatzes in eine kleinere, besser verwaltbare Größe unter Wahrung der Datenintegrität.

Überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen

Hier sind die Hauptunterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen:

Datentyp

Der Hauptunterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen besteht darin, ob die Daten Etiketten haben. Wenn die Person, die das Computerprogramm entwickelt, die Daten beschriftet, hilft sie der Maschine oder „beobachtet“ sie beim Lernen. Beim überwachten Lernen werden gekennzeichnete Eingaben und Ausgaben verwendet, um Ergebnisse vorherzusagen. Dieser Prozess verwendet einen iterativen Ansatz, bei dem Vorhersagen auf der Grundlage des Trainingsdatensatzes getroffen und die richtige Lösung angepasst werden. Wenn ein Programmierer dagegen auf die Kennzeichnung von Daten verzichtet, erstellt er einen Algorithmus, mit dem die Maschine selbstständiger lernen kann. Der unüberwachte Lernalgorithmus verwendet keine Etiketten für seinen Lernprozess.

Menschliches Eingreifen

Beim Erstellen eines überwachten Lernalgorithmus ist es notwendig, dass ein Mensch die Daten korrekt beschriftet, damit der Algorithmus funktioniert. Sie trainieren die Maschine, die Beziehungen zwischen Daten zu verstehen, um Ergebnisse zu erzielen. Im Gegensatz dazu arbeiten unüberwachte Lernalgorithmen selbstständig und ohne großen menschlichen Eingriff, um die Struktur unbeschrifteter Datensätze herauszufinden. In diesen Fällen ist immer noch ein gewisser menschlicher Eingriff erforderlich, um die Ausgabe zu validieren und die Ergebnisse für echte Entscheidungen zu nutzen.

Genauigkeit

Da sie Vorhersagen iterativ treffen, sind überwachte Lernalgorithmen in der Regel genauer als unbeaufsichtigte Modelle. Unüberwachtes Lernen kann ungenauer und unvorhersehbarer sein als verstärkendes oder natürliches Lernen. Dies liegt daran, dass Maschinen in unbeaufsichtigten Lernmodellen ohne Vorkenntnisse aus Rohdaten lernen und nicht aus gekennzeichneten Trainingsdaten.

Komplexität

Obwohl unbeaufsichtigte Methoden möglicherweise weniger genau sind, sind sie beliebte Plattformen für die Durchführung komplexer Rechenprozesse, bei denen Programmierer möglicherweise nicht wissen, was das richtige Ergebnis ist. Unüberwachte Lernalgorithmen können die interne Organisation chaotischer Datensätze analysieren und bestimmen. Im Gegensatz dazu sind überwachte Lernmodelle häufiger anzutreffen, wenn mit einfachen und verständlichen Datensätzen gearbeitet wird.

Ziel

Bei der Arbeit mit überwachtem Lernen besteht das Ziel darin, zukünftige Ereignisse vorherzusagen. In solchen Situationen können Programmierer wissen, welche Ergebnisse zu erwarten sind. Bei der Arbeit mit einem unüberwachten Lernalgorithmus besteht das Ziel normalerweise darin, wertvolle Informationen aus einer großen Gruppe unbekannter Daten zu extrahieren. Der Computer kann dann aus diesem Datensatz ermitteln, was nützlich ist.

Tipps zur Auswahl des richtigen Ansatzes

Hier sind einige Tipps zur Auswahl von überwachtem oder unbeaufsichtigtem Lernen für ein Projekt:

• Überlegen Sie, wie Sie es nutzen möchten. Denken Sie bei der Entscheidung, welche Form des maschinellen Lernens Sie verwenden möchten, an die Anwendung, den Datensatz und Ihre Ziele. Während sich überwachte Lernmodelle hervorragend für Problemlösungsprozesse wie Wettervorhersagen und Spam-Erkennung eignen, eignen sich unüberwachte Lernalgorithmen besser für die Erkennung von Anomalien in Daten, die Abgabe von Kundenempfehlungen und die Segmentierung von Verbrauchergruppen.

• Bewerten Sie die Werkzeuge, die Sie haben. Da überwachtes Lernen für ein Modell des maschinellen Lernens relativ einfach ist, können Sie solche Programme normalerweise mit gängigen, gängigen Programmiersprachen erstellen. Da unüberwachtes Lernen ein komplexerer Lernprozess zur Verarbeitung nicht klassifizierter Informationen ist, sind möglicherweise effizientere und leistungsfähigere Programmierwerkzeuge erforderlich.

• Überlegen Sie, wie viel Zeit Sie haben. Überwachte Modelle erfordern mehr menschliches Eingreifen, um Datensätze zu kennzeichnen und die Maschine zu trainieren, sodass die Ausführung, Implementierung und Vervollständigung länger dauern kann. Obwohl unbeaufsichtigte Lernmethoden möglicherweise erfahrene Programmierer erfordern, können sie weniger Zeit in Anspruch nehmen und Sie können sie in Echtzeit durchführen.