Ein Überblick über maschinelle Lernalgorithmen | von Jessic Akushey | Juni 2023

Maschinelles Lernen hat sich zu einem leistungsstarken Bereich entwickelt, der es Computern ermöglicht, auf der Grundlage von Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Bei Anwendungen, die von der Bilderkennung bis zur Betrugserkennung reichen, spielt maschinelles Lernen in verschiedenen Bereichen eine entscheidende Rolle. Dieser Artikel bietet ein detailliertes Verständnis der Algorithmen des maschinellen Lernens, einschließlich überwachter Lernalgorithmen wie lineare Regression, logistische Regression und Entscheidungsbäume sowie unüberwachter Lernalgorithmen wie Ok-Means-Clustering, hierarchisches Clustering und Hauptkomponentenanalyse (PCA). ).

Algorithmen für maschinelles Lernen können grob in vier Hauptkategorien eingeteilt werden: überwachte Lernalgorithmen, unüberwachte Lernalgorithmen, halbüberwachte Lernalgorithmen und verstärkendes Lernen. Dieser Artikel konzentriert sich hauptsächlich auf überwachte und unbeaufsichtigte Lernalgorithmen.

1. Algorithmen für überwachtes Lernen: Beim überwachten Lernen werden Modelle anhand gekennzeichneter Daten trainiert, wobei Eingabemerkmale und ihre entsprechenden Zielwerte bekannt sind. Diese Algorithmen lernen die Zuordnung zwischen Eingabemerkmalen und Zielwerten und können so Vorhersagen zu unsichtbaren Daten treffen. Zu den wichtigsten überwachten Lernalgorithmen gehören Regressions- und Klassifizierungsmodelle.
2. Unüberwachte Lernalgorithmen: Unüberwachtes Lernen konzentriert sich auf die Suche nach Mustern und Strukturen in unbeschrifteten Daten. Diese Algorithmen zielen darauf ab, verborgene Erkenntnisse aufzudecken, Beziehungen aufzudecken oder ähnliche Instanzen ohne vordefinierte Zielvariable zu gruppieren. Zu den gängigen Algorithmen für unbeaufsichtigtes Lernen gehören Clustering- und Dimensionsreduktionstechniken.

Überwachte Lernalgorithmen

Algorithmen für überwachtes Lernen werden verwendet, wenn die Zielvariable bekannt ist oder durch gekennzeichnete Daten ermittelt werden kann. Hier sind sieben beliebte Algorithmen für überwachtes Lernen und ihre Anwendungsfälle:

1. Lineare Regression: Die lineare Regression wird zur Vorhersage eines kontinuierlichen numerischen Werts basierend auf Eingabemerkmalen verwendet. Es geht von einer linearen Beziehung zwischen den Eingabemerkmalen und der Zielvariablen aus. Es eignet sich für Aufgaben wie Umsatzprognosen oder Börsenanalysen.
2. Logistische Regression: Die logistische Regression wird für binäre oder Multiklassen-Klassifizierungsprobleme eingesetzt. Es modelliert die Beziehung zwischen Eingabemerkmalen und der Wahrscheinlichkeit der Zugehörigkeit zu einer bestimmten Klasse. Es findet Anwendungen in der Stimmungsanalyse, der Spam-Erkennung oder der Krankheitsdiagnose.
3. Entscheidungsbäume: Entscheidungsbäume sind vielseitige Algorithmen, die sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben verwendet werden können. Sie erstellen ein baumartiges Modell, indem sie Entscheidungen auf der Grundlage von Eingabemerkmalen treffen. Entscheidungsbäume eignen sich für Aufgaben wie Kundensegmentierung oder Bonitätsbewertung.
4. Random Forest: Random Forest ist eine Ensemble-Methode, die mehrere Entscheidungsbäume kombiniert, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Es ist effektiv für Aufgaben wie Betrugserkennung, Empfehlungssysteme oder medizinische Diagnose.
5. Assist Vector Machines (SVM): SVM ist ein leistungsstarker Algorithmus, der sowohl für die Klassifizierung als auch für die Regression verwendet wird. Es erstellt eine Hyperebene oder einen Satz von Hyperebenen, um Instanzen verschiedener Klassen zu trennen. SVM eignet sich für Aufgaben wie Bildklassifizierung, Textkategorisierung oder Genexpressionsanalyse.
6. Naive Bayes: Naive Bayes ist ein probabilistischer Algorithmus, der auf dem Satz von Bayes basiert. Es geht von der Unabhängigkeit zwischen Merkmalen aus und berechnet die Wahrscheinlichkeit, dass eine Instanz zu einer bestimmten Klasse gehört. Naive Bayes wird häufig zur Textklassifizierung, Spam-Filterung oder Stimmungsanalyse verwendet.
7. Gradient Boosting: Gradient Boosting ist eine Ensemble-Methode, die schwache Lernende nacheinander kombiniert, wobei jedes neue Modell die Fehler der vorherigen Modelle korrigiert. Es ist effektiv für Aufgaben wie die Vorhersage der Klickrate, das Rating oder die Erkennung von Anomalien.

Unüberwachte Lernalgorithmen

Unüberwachte Lernalgorithmen werden verwendet, wenn die Daten unbeschriftet sind oder wenn das Ziel darin besteht, verborgene Muster oder Strukturen zu erforschen und zu entdecken. Hier sind sieben beliebte Algorithmen für unbeaufsichtigtes Lernen und ihre Anwendungsfälle:

1. Ok-Means-Clustering: Ok-Means-Clustering gruppiert Datenpunkte basierend auf ihrer Ähnlichkeit in okay Cluster. Es ist nützlich für Aufgaben wie Kundensegmentierung, Bildkomprimierung oder Dokumenten-Clustering.
2. Hierarchisches Clustering: Hierarchisches Clustering baut eine Hierarchie von Clustern auf, indem diese basierend auf ihrer Ähnlichkeit sukzessive zusammengeführt oder aufgeteilt werden. Es eignet sich für Aufgaben wie Genexpressionsanalyse, Kundenverhaltensanalyse oder Analyse sozialer Netzwerke.
3. Hauptkomponentenanalyse (PCA): PCA ist eine Technik zur Dimensionsreduktion, mit der hochdimensionale Daten in eine niedrigerdimensionale Darstellung umgewandelt werden. Es ist effektiv für Aufgaben wie Datenvisualisierung, Rauschunterdrückung oder Merkmalsextraktion.
4. DBSCAN: DBSCAN (Density-Based mostly Spatial Clustering of Purposes with Noise) gruppiert Datenpunkte basierend auf der Dichte in Cluster. Es ist nützlich für Aufgaben wie Ausreißererkennung, Betrugserkennung oder Bildsegmentierung.
5. Lernen von Assoziationsregeln: Lernen von Assoziationsregeln entdeckt interessante Beziehungen oder Muster in Daten. Es wird häufig in Warenkorbanalysen, Empfehlungssystemen oder Net-Clickstream-Analysen verwendet.
6. t-SNE: t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) ist eine Technik zur Dimensionsreduktion, die zur Visualisierung hochdimensionaler Daten verwendet wird. Es wird häufig bei Aufgaben wie der Visualisierung von Worteinbettungen, der Bildähnlichkeitsanalyse oder der Datenexploration eingesetzt.
7. Autoencoder: Autoencoder sind auf neuronalen Netzwerken basierende Modelle, die für unbeaufsichtigtes Lernen und Dimensionsreduzierung verwendet werden. Sie sind effektiv für Aufgaben wie die Erkennung von Anomalien, das Entrauschen von Bildern oder das Lernen von Merkmalen.

Eine ausführlichere Erläuterung der oben genannten Modelle finden Sie hier Hier.

Regression vs. Klassifizierung: Regression und Klassifizierung sind zwei grundlegende Aufgaben beim überwachten Lernen:

1. Regression: Regression wird verwendet, wenn das Ziel darin besteht, einen kontinuierlichen numerischen Wert vorherzusagen. Ziel ist es, die Beziehung zwischen Eingabemerkmalen und der Zielvariablen zu ermitteln. Lineare Regression, Entscheidungsbäume und Random Forest sind häufig verwendete Regressionsalgorithmen.
2. Klassifizierung: Die Klassifizierung wird eingesetzt, wenn das Ziel darin besteht, Instanzen bestimmten Klassen oder Kategorien zuzuordnen. Es sagt die Klassenbezeichnung basierend auf Eingabemerkmalen voraus. Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Assist Vector Machines, Naive Bayes und Gradient Boosting sind beliebte Klassifizierungsalgorithmen.

Abschluss

Algorithmen für maschinelles Lernen sind wesentliche Werkzeuge zum Erstellen von Vorhersagemodellen und zum Aufdecken von Mustern in Daten. Das Verständnis der Kategorien von Algorithmen für maschinelles Lernen, insbesondere des überwachten und unüberwachten Lernens, sowie der Unterscheidung zwischen Regression und Klassifizierung ist entscheidend für die Auswahl des geeigneten Algorithmus für eine bestimmte Aufgabe. Durch die Berücksichtigung der besprochenen sieben Modelle für jede Kategorie und ihrer jeweiligen Anwendungsfälle können Praktiker fundierte Entscheidungen treffen, wenn sie maschinelles Lernen in verschiedenen Bereichen anwenden.