Data Mining

Schlüsseltechniken im Data Mining

Beim Data Mining werden verschiedene Techniken eingesetzt, um unterschiedliche Arten von Informationen zu extrahieren:

• Klassifizierung: Die Zuordnung von Elementen in einer Sammlung zu Zielkategorien oder -klassen. Das Ziel ist es, die Zielklasse für jeden Fall in den Daten genau vorherzusagen (z. B. Vorhersage der Kundenabwanderung). Dazu werden oft Methoden des überwachten Lernens eingesetzt.
• Clustering: Das Zusammenfassen ähnlicher Datenpunkte ohne vorherige Kenntnis der Gruppen. Algorithmen wie K-Means oder DBSCAN helfen dabei, natürliche Gruppierungen in den Daten zu erkennen - ein Beispiel für unüberwachtes Lernen.
• Regression: Vorhersage eines kontinuierlichen Wertes (z. B. Vorhersage von Hauspreisen anhand von Merkmalen wie Größe und Lage). Sie modelliert die Beziehung zwischen Variablen.
• Association Rule Mining: Entdeckung von Beziehungen zwischen Variablen in großen Datenbanken, die oft für Warenkorbanalysen verwendet werden (z. B. um herauszufinden, dass Kunden, die Brot kaufen, auch dazu neigen, Milch zu kaufen).
• Anomalie-Erkennung: Die Erkennung von Datenpunkten oder Ereignissen, die erheblich von der Norm abweichen, ist entscheidend für Anwendungen wie die Aufdeckung von Betrug oder die Identifizierung von Fehlern in der Produktion.

Data Mining vs. verwandte Begriffe

Data Mining ist zwar verwandt, unterscheidet sich aber von anderen Disziplinen, die sich mit Daten befassen:

• Datenanalyse: Konzentriert sich mehr auf deskriptive Statistiken, Berichte und Datenvisualisierung, um vergangene Leistungen und aktuelle Trends zu verstehen. Data Mining geht oft noch weiter und legt den Schwerpunkt auf prädiktive Modellierung und Mustererkennung.
• Maschinelles Lernen (ML): Stellt die Algorithmen und Werkzeuge bereit, die beim Data Mining verwendet werden, um Muster zu finden und Modelle zu erstellen. Data Mining ist der umfassendere Prozess der Anwendung dieser (und anderer) Methoden, um Wissen aus Daten zu gewinnen. Viele ML-Aufgaben, wie z. B. die Bildklassifizierung, sind Anwendungen, die durch die Anwendung von Data-Mining-Prinzipien auf visuelle Daten ermöglicht werden.
• Big Data: Bezieht sich auf extrem große Datensätze, für deren Verarbeitung spezielle Tools und Techniken erforderlich sind. Data-Mining-Techniken werden oft auf Big Data angewandt, um Erkenntnisse zu gewinnen, aber Data-Mining selbst kann auf Datensätzen jeder Größe durchgeführt werden. Die CRISP-DM-Methodik bietet ein Standardprozessmodell für Data-Mining-Projekte.

Reale Anwendungen von Data Mining

Data-Mining-Techniken sorgen in zahlreichen Branchen für Innovation und Effizienz. Hier sind zwei Beispiele:

1. Warenkorbanalyse im Einzelhandel: Supermärkte nutzen das Assoziationsregelverfahren für Transaktionsdaten, um die Kaufgewohnheiten zu verstehen. Wenn man herausfindet, dass Kunden häufig Chips und Limonade zusammen kaufen, könnte man diese Artikel in der Nähe voneinander platzieren oder gebündelte Aktionen anbieten, wie in Strategien für KI im Einzelhandel beschrieben.
2. Prädiktive Diagnose im Gesundheitswesen: Krankenhäuser und Forscher wenden Klassifizierungs- und Clustering-Techniken auf Patientendaten (Symptome, Vorgeschichte, Testergebnisse) an, um die Wahrscheinlichkeit von Krankheiten wie Diabetes oder Herzerkrankungen vorherzusagen. Dies ermöglicht eine frühzeitige Erkennung und personalisierte Behandlungspläne, ein wichtiger Aspekt der KI im Gesundheitswesen. Techniken, wie sie zum Beispiel bei der Tumorerkennung in der medizinischen Bildgebung eingesetzt werden, stützen sich stark auf gesammelte Muster aus großen medizinischen Datensätzen.

Data Mining und Ultralytics

Bei Ultralytics untermauern Data-Mining-Prinzipien viele Aspekte der Entwicklung und des Einsatzes modernster Computer-Vision-Modelle (CV) wie Ultralytics YOLO. Um robuste Modelle für Aufgaben wie die Objekterkennung oder die Bildsegmentierung zu trainieren, sind hochwertige, gut verstandene Daten erforderlich. Data-Mining-Techniken sind bei der Datenvorverarbeitung, der Datenerfassung und -beschriftung unerlässlich, um Daten zu bereinigen, Verzerrungen zu erkennen(Dataset Bias) und relevante Merkmale auszuwählen, was letztendlich die Modellgenauigkeit verbessert.

Darüber hinaus bietet Ultralytics HUB eine Plattform, auf der Nutzer Datensätze verwalten und Modelle trainieren können. Die Tools im HUB-Ökosystem erleichtern die Erkundung und das Verständnis von Datensätzen und ermöglichen es den Nutzern, Data-Mining-Konzepte anzuwenden, um ihre eigenen ML-Workflows zu optimieren und Techniken wie die Datenerweiterung effektiv zu nutzen. Das Verständnis von Daten durch Mining ist entscheidend, bevor Schritte wie das Tuning von Hyperparametern unternommen werden. In unserem Blog erfährst du mehr über die Rolle von maschinellem Lernen und Data Mining im Bereich Computer Vision.