Unüberwachtes Lernen

Wie unüberwachtes Lernen funktioniert

Beim unüberwachten Lernen untersucht der Algorithmus die eingegebenen Datenpunkte und versucht, Ähnlichkeiten, Unterschiede oder Korrelationen zwischen ihnen zu erkennen. In der Trainingsphase gibt es keine "richtigen" Antworten oder Zielwerte. Die Algorithmen müssen die inhärente Struktur der Daten ableiten. Dabei geht es oft darum, Datenpunkte in Gruppen zu organisieren(Clustering), die Komplexität der Daten zu reduzieren(Dimensionalitätsreduktion) oder ungewöhnliche Datenpunkte zu erkennen(Anomalieerkennung). Der Erfolg von unüberwachten Methoden hängt oft davon ab, wie gut der Algorithmus die inhärenten Eigenschaften des Datensatzes ohne externe Anleitung erfassen kann.

Schlüsseltechniken und Konzepte

Mehrere Techniken fallen unter den Begriff des unüberwachten Lernens:

• Clustering: Dabei werden ähnliche Datenpunkte anhand bestimmter Merkmale in Gruppen zusammengefasst. Das Ziel ist die Bildung von Clustern, in denen sich die Datenpunkte innerhalb eines Clusters stark ähneln und die Datenpunkte in verschiedenen Clustern unähnlich sind. Zu den gängigen Algorithmen gehören K-Means Clustering und DBSCAN. Dies ist nützlich für Aufgaben wie die Kundensegmentierung oder das Organisieren großer Dokumentensammlungen.
• Dimensionalitätsreduktion: Diese Techniken zielen darauf ab, die Anzahl der Eingabevariablen (Merkmale) in einem Datensatz zu reduzieren und dabei die wesentlichen Informationen zu erhalten. Das vereinfacht die Modelle, senkt die Rechenkosten und kann bei der Datenvisualisierung helfen. Beliebte Methoden sind die Hauptkomponentenanalyse (PCA) und die t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE).
• Association Rule Learning: Damit werden interessante Beziehungen oder Assoziationsregeln zwischen Variablen in großen Datenbeständen entdeckt. Ein klassisches Beispiel ist die Warenkorbanalyse, bei der häufig zusammen gekaufte Artikel identifiziert werden. Algorithmen wie Apriori werden hier häufig eingesetzt. Erfahre mehr über das Assoziationsregel-Lernen.
• Anomalie-Erkennung: Diese Technik konzentriert sich auf die Identifizierung von Datenpunkten, die erheblich von der Mehrheit der Daten abweichen. Sie wird häufig zur Aufdeckung von Betrug, zur Netzwerksicherheit und zur Erkennung von Fehlern in der Produktion eingesetzt.
• Generative Modelle: Einige unüberwachte Modelle wie Generative Adversarial Networks (GANs) oder Autoencoder können die zugrundeliegende Datenverteilung erlernen, um neue Datenproben zu erzeugen, die den ursprünglichen Daten ähneln.

Anwendungen in der realen Welt

Unüberwachtes Lernen hat vielfältige Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen:

• Kundensegmentierung: Unternehmen nutzen Clustering, um Kunden mit ähnlichen Verhaltensweisen oder demografischen Merkmalen zu gruppieren und so gezielte Marketingkampagnen und personalisierte Erlebnisse zu ermöglichen. Lies mehr über KI in der Kundensegmentierung.
• Empfehlungssysteme: Unüberwachtes Lernen hilft dabei, Muster im Nutzerverhalten zu erkennen (z. B. angesehene oder gekaufte Produkte), um relevante Artikel oder Inhalte vorzuschlagen, wie man sie häufig auf Plattformen wie Netflix oder Amazon findet.
• Bioinformatik: Clustering-Algorithmen gruppieren Gene mit ähnlichen Expressionsmustern und helfen Forschern dabei, genetische Funktionen und Krankheiten zu verstehen. Erforsche das Clustering in der Genexpressionsanalyse.
• Vorverarbeitung von Daten: Techniken wie PCA werden zur Merkmalsextraktion oder zur Rauschunterdrückung eingesetzt, bevor die Daten in überwachte Modelle eingespeist werden, was die Leistung verbessern kann. Siehe die Tools für unüberwachtes Lernen von Scikit-learn.

Vergleich mit anderen Lernparadigmen

Unüberwachtes Lernen unterscheidet sich deutlich von anderen ML-Ansätzen:

• Überwachtes Lernen: Bezieht sich auf gelabelte Daten (Eingabe-Ausgabe-Paare), um Modelle für Aufgaben wie Klassifizierung oder Regression zu trainieren. Das Ziel ist es, Eingaben auf bekannte Ausgaben abzubilden. Vergleich zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen.
• Verstärkungslernen: Ein Agent lernt, Entscheidungen zu treffen, indem er Aktionen in einer Umgebung ausführt, um eine kumulative Belohnung zu maximieren. Er lernt durch Versuch und Irrtum, angeleitet durch Rückmeldungen (Belohnungen oder Strafen). Hier findest du einen Überblick über das Reinforcement Learning.
• Semi-überwachtes Lernen: Verwendet eine Kombination aus einer kleinen Menge gekennzeichneter Daten und einer großen Menge nicht gekennzeichneter Daten und schließt damit die Lücke zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen.
• Selbstüberwachtes Lernen: Eine Untergruppe des unüberwachten Lernens, bei der die Bezeichnungen automatisch aus den Eingabedaten selbst generiert werden. Sie wird oft für das Vortraining großer Modelle verwendet, z. B. in den Bereichen NLP oder Computer Vision (CV).

Unüberwachtes Lernen ist ein leistungsfähiges Werkzeug, um Daten zu erforschen, verborgene Strukturen zu entdecken und wertvolle Merkmale zu extrahieren. Es dient oft als entscheidender erster Schritt in komplexen Datenanalyse-Pipelines oder als Ergänzung zu anderen ML-Techniken. Plattformen wie Ultralytics HUB bieten Umgebungen, in denen verschiedene ML-Modelle entwickelt und verwaltet werden können, die möglicherweise unüberwachte Techniken zur Datenaufbereitung oder -analyse beinhalten. Frameworks wie PyTorch und TensorFlow bieten umfangreiche Bibliotheken, die die Implementierung unüberwachter Algorithmen unterstützen.