Unüberwachtes Lernen

Wie unüberwachtes Lernen funktioniert

Beim unüberwachten Lernen werden dem Algorithmus Eingabedaten ohne entsprechende Ausgabekennzeichnungen vorgelegt. Das System versucht dann, die inhärente Struktur der Daten zu lernen. Dies wird durch verschiedene Techniken erreicht, die darauf abzielen:

• Daten clustern: Fasse ähnliche Datenpunkte zusammen. Das K-Means-Clustering ist ein beliebter Algorithmus, der die Daten auf der Grundlage der Ähnlichkeit der Merkmale in verschiedene Cluster aufteilt.
• Reduziere die Dimensionalität: Vereinfache die Daten, indem du die Anzahl der Variablen reduzierst und dabei die wesentlichen Informationen erhältst. Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist eine gängige Methode zur Dimensionalitätsreduzierung, bei der hochdimensionale Daten in eine niedriger dimensionale Darstellung umgewandelt werden.
• Entdecke Zusammenhänge: Identifiziere Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen Variablen in den Daten. Mit Hilfe des Assoziationsregel-Minings können zum Beispiel Regeln aufgedeckt werden, die häufige Muster des gemeinsamen Auftretens beschreiben.
• Anomalie-Erkennung: Identifiziere ungewöhnliche Datenpunkte, die erheblich von der Norm abweichen. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) kann verwendet werden, um Ausreißer zu identifizieren, indem dünn besiedelte Regionen im Datenraum erkannt werden.

Anwendungen des unüberwachten Lernens

Unüberwachte Lerntechniken werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, um wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen:

• Kundensegmentierung: Unternehmen nutzen Clustering-Algorithmen, um Kunden anhand ihres Kaufverhaltens, ihrer demografischen Daten oder ihrer Website-Aktivitäten in verschiedene Gruppen einzuteilen. Dies ermöglicht gezielte Marketingstrategien und personalisierte Kundenerfahrungen. Ein Einzelhandelsunternehmen könnte z. B. unüberwachtes Lernen auf Basis von Kundentransaktionsdaten einsetzen, um verschiedene Kundensegmente zu identifizieren und so Produktempfehlungen und Werbeaktionen maßgeschneidert anbieten zu können.
• Anomalie-Erkennung bei der Betrugsaufdeckung: Im Finanzwesen ist die Erkennung von Anomalien entscheidend für die Identifizierung betrügerischer Transaktionen. Algorithmen des unüberwachten Lernens können normale Transaktionsmuster erlernen und Abweichungen erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten könnten. Dies hilft dabei, finanzielle Verluste proaktiv zu verhindern und die Datensicherheit zu erhöhen.
• Medizinische Bildanalyse: Unüberwachtes Lernen spielt in der medizinischen Bildanalyse eine wichtige Rolle. Techniken wie Dimensionalitätsreduktion und Clustering können dabei helfen, medizinische Bilder wie Röntgenbilder oder MRTs zu analysieren, um Muster zu erkennen, die auf Krankheiten oder Anomalien hindeuten, auch ohne explizite Kennzeichnung.
• Dokument-Clustering: Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache wird unüberwachtes Lernen für das Clustering von Dokumenten verwendet, bei dem ähnliche Dokumente auf der Grundlage ihres Inhalts gruppiert werden. Dies ist nützlich, um große Sammlungen von Textdaten zu organisieren, z. B. Nachrichtenartikel oder Forschungsarbeiten, und für Aufgaben wie Themenmodellierung und semantische Suche.

Unüberwachtes Lernen vs. überwachtes Lernen

Der Hauptunterschied zwischen unüberwachtem und überwachtem Lernen liegt in der Art der für das Training verwendeten Daten. Beim überwachten Lernen werden markierte Daten verwendet, bei denen jeder Eingabedatenpunkt mit einer entsprechenden Ausgabekennzeichnung gepaart ist. Der Algorithmus lernt, die Eingaben auf der Grundlage dieser beschrifteten Beispiele den Ausgaben zuzuordnen. Im Gegensatz dazu verwendet das unüberwachte Lernen unmarkierte Daten und zielt darauf ab, versteckte Strukturen oder Muster in den Daten selbst zu entdecken, ohne explizite Ausgabekennzeichnungen.

Sowohl überwachtes als auch unüberwachtes Lernen sind wichtige Instrumente des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI), und die Wahl zwischen beiden hängt von der spezifischen Problemstellung, der Verfügbarkeit von markierten Daten und dem gewünschten Ergebnis ab. Bei Projekten, die Ultralytics YOLO Während beim Training von Modellen für Aufgaben wie Objekterkennung und Bildsegmentierung in der Regel auf überwachtes Lernen zurückgegriffen wird, können unüberwachte Methoden bei der Vorverarbeitung von Daten, der explorativen Datenanalyse oder bei speziellen Anwendungen wie der Erkennung von Anomalien in der Qualitätskontrolle in der Produktion nützlich sein.