Überwachtes lernen
Beim überwachten Lernen (auch als "supervised learning" bezeichnet) handelt es sich um eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Modell anhand von Eingabedaten trainiert wird, die mit entsprechenden Ausgabedaten gekennzeichnet sind. Das bedeutet, dass dem Algorithmus sowohl Eingaben als auch die richtigen Antworten für diese Eingaben bereitgestellt werden, um ihn zu lehren, wie er aus den Eingaben die richtigen Ausgaben ableiten kann.
Beispielsweise könnte ein Modell darauf trainiert werden, Bilder von Hunden und Katzen zu erkennen, indem es mit einer großen Menge von Bildern trainiert wird, die als "Hund" oder "Katze" gekennzeichnet sind. Überwachtes Lernen ist einer der wichtigsten Ansätze im maschinellen Lernen und wird in vielen Anwendungsgebieten wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung, medizinischer Diagnose, Finanzanalyse und vielem mehr eingesetzt.
Unüberwachtes lernen
Unüberwachtes Lernen (auch "unsupervised learning" genannt) ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Algorithmus Muster und Strukturen in Eingabedaten entdeckt, ohne dass ihm die entsprechenden Ausgabedaten vorgegeben werden. Anders als beim überwachten Lernen werden die Daten nicht mit vordefinierten Labels versehen.
Bei unüberwachtem Lernen versucht der Algorithmus, natürliche Strukturen oder Gruppierungen in den Daten zu erkennen, ohne dabei auf externe Anweisungen angewiesen zu sein. Es kann beispielsweise versuchen, Ähnlichkeiten zwischen Datensätzen zu finden, Cluster von ähnlichen Datenpunkten zu bilden oder die Verteilung der Daten im Raum zu modellieren.
Unüberwachtes Lernen wird oft verwendet, um Einblicke in die Struktur und Verteilung von Daten zu gewinnen, um Muster zu entdecken, neue Merkmale zu extrahieren oder Daten für weitere Analysen vorzubereiten. Es findet Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Anomalieerkennung, Mustererkennung, Empfehlungssystemen und mehr.
Bestärkendes Lernen
Bestärkendes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent durch Interaktion mit seiner Umgebung lernt, um eine bestimmte Zielfunktion zu maximieren. Anders als beim überwachten Lernen gibt es keine expliziten Eingabe-Ausgabe-Paare, sondern der Agent muss durch Versuch und Irrtum lernen, wie er durch Handlungen in seiner Umgebung belohnt wird.
Bestärkendes Lernen wird in vielen Bereichen eingesetzt, darunter Robotik, Automatisierung, Spieltheorie, Finanzwesen und mehr. Es ist besonders nützlich in Situationen, in denen es schwierig oder unmöglich ist, eine große Menge von Trainingsdaten mit klaren Labels zu sammeln, wie es beim überwachten Lernen der Fall ist.
Neuronale Netwerke
Neuronale Netzwerke sind eine spezifische Art von Modell oder Algorithmen im maschinellen Lernen, die von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind.
Die Funktionsweise eines neuronalen Netzwerks beruht auf dem Durchführen von Berechnungen auf den Eingabedaten und der Weitergabe dieser Informationen durch die Schichten des Netzwerks, wobei die Gewichte der Verbindungen zwischen den Neuronen angepasst werden, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Dieser Prozess wird als "Feedforward" bezeichnet.
Beim Training wird ein Fehler oder eine Verlustfunktion berechnet, die die Differenz zwischen den tatsächlichen und den vorhergesagten Ausgaben misst. Dann wird ein Optimierungsverfahren wie Gradientenabstieg verwendet, um die Gewichte des Netzwerks schrittweise anzupassen, um den Fehler zu minimieren.
Neronale Netzwerke werden in verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens eingesetzt, darunter Bilderkennung, Sprachverarbeitung, natürliche Sprachverarbeitung, Spieltheorie, Robotik und mehr. Sie sind bekannt für ihre Fähigkeit, komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen und leistungsstarke Modelle zu erstellen, die in der Lage sind, hochdimensionale Daten zu verarbeiten und nützliche Vorhersagen zu treffen.
Deep Learning
