Gängige ML-Modelle. Algorithmen für maschinelles Lernen können… | von Jessic Akushey | Juni 2023

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.

1. Lineare Regression: Die lineare Regression ist ein einfacher, aber leistungsstarker Algorithmus zur Vorhersage eines kontinuierlichen numerischen Werts basierend auf Eingabemerkmalen. Es geht von einer linearen Beziehung zwischen den Eingabemerkmalen und der Zielvariablen aus. Das Modell schätzt die Koeffizienten für jedes Merkmal und die Vorhersage erfolgt durch Berechnung einer gewichteten Summe der Merkmale. Die lineare Regression wird häufig bei Aufgaben wie Umsatzprognosen, Börsenanalysen oder Immobilienpreisvorhersagen verwendet.
2. Logistische Regression: Die logistische Regression ist ein beliebter Algorithmus für binäre oder Multiklassen-Klassifizierungsprobleme. Es modelliert die Beziehung zwischen den Eingabemerkmalen und der Wahrscheinlichkeit, dass eine Instanz zu einer bestimmten Klasse gehört. Die logistische Regression verwendet eine logistische Funktion (Sigmoid), um die Eingabemerkmale den Wahrscheinlichkeitswerten zuzuordnen. Die Entscheidungsgrenze kann angepasst werden, um Instanzen basierend auf einem Schwellenwert zu klassifizieren. Es wird häufig zur Stimmungsanalyse, Spam-Erkennung oder Krankheitsdiagnose verwendet.
3. Entscheidungsbäume: Entscheidungsbäume sind vielseitige Algorithmen, die sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben verwendet werden können. Sie erstellen ein baumartiges Modell, indem sie eine Reihe von Entscheidungen auf der Grundlage der Eingabemerkmale treffen. Jeder interne Knoten repräsentiert eine Entscheidung basierend auf einem Merkmal, und jeder Blattknoten repräsentiert eine Klasse oder einen vorhergesagten Wert. Entscheidungsbäume können sowohl kategoriale als auch numerische Merkmale verarbeiten und sind interpretierbar. Sie eignen sich für Aufgaben wie Kundensegmentierung, Bonitätsbewertung oder die Vorhersage von Patientenergebnissen.
4. Random Forest: Random Forest ist eine Ensemble-Methode, die mehrere Entscheidungsbäume kombiniert, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Es reduziert die Überanpassung, indem es Vorhersagen aus verschiedenen Bäumen aggregiert. Jeder Baum wird anhand einer Teilmenge der Daten mit Bootstrapping (Zufallsstichprobe mit Ersetzung) trainiert, und an jedem Knoten wird eine zufällige Teilmenge von Merkmalen berücksichtigt. Random Forest ist effektiv für Aufgaben wie Betrugserkennung, Empfehlungssysteme oder medizinische Diagnose.
5. Assist Vector Machines (SVM): Assist Vector Machines sind leistungsstarke Algorithmen, die sowohl für die Klassifizierung als auch für die Regression verwendet werden. Sie erstellen eine Hyperebene oder einen Satz von Hyperebenen, um Instanzen verschiedener Klassen zu trennen. SVM zielt darauf ab, den Spielraum (Abstand) zwischen der Hyperebene und den nächstgelegenen Instanzen jeder Klasse zu maximieren. Mithilfe von Kernelfunktionen kann es lineare und nichtlineare Entscheidungsgrenzen verarbeiten. SVM eignet sich für Aufgaben wie Bildklassifizierung, Textkategorisierung oder Genexpressionsanalyse.
6. Naive Bayes: Naive Bayes ist ein probabilistischer Algorithmus, der auf dem Bayes-Theorem basiert und von der Merkmalsunabhängigkeit angesichts der Klasse ausgeht. Es berechnet die Wahrscheinlichkeit, dass eine Instanz zu einer bestimmten Klasse gehört, und weist die Klassenbezeichnung mit der höchsten Wahrscheinlichkeit zu. Naive Bayes ist recheneffizient und eignet sich intestine für Textklassifizierungsaufgaben. Es wird häufig zur Spam-Filterung, Stimmungsanalyse oder Dokumentenklassifizierung verwendet.
7. Gradient Boosting: Gradient Boosting ist eine Ensemble-Methode, die schwache Lernende (normalerweise Entscheidungsbäume) nacheinander kombiniert, wobei jedes neue Modell die Fehler der vorherigen Modelle korrigiert. Es minimiert die Verlustfunktion, indem es die Gewichte der Instanzen bei jeder Iteration anpasst. Gradient Boosting ist für seine hohe Vorhersagegenauigkeit bekannt und eignet sich effektiv für Aufgaben wie die Vorhersage der Klickrate, das Rating oder die Erkennung von Anomalien.

1. Ok-Means-Clustering: Ok-Means-Clustering ist ein Algorithmus, der Datenpunkte basierend auf ihrer Ähnlichkeit in ok Cluster gruppiert. Ziel ist es, den Abstand zwischen den Datenpunkten innerhalb eines Clusters zu minimieren und den Abstand zwischen verschiedenen Clustern zu maximieren. Der Algorithmus weist Datenpunkte iterativ dem nächstgelegenen Clusterschwerpunkt zu und aktualisiert die Schwerpunkte bis zur Konvergenz. Ok-Means-Clustering 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 ist nicht erforderlich, die Anzahl der Cluster im Voraus anzugeben. Das Ergebnis wird häufig als Dendrogramm visualisiert, das den Verschmelzungsprozess zeigt und die Auswahl der gewünschten Anzahl von Clustern ermöglicht. Hierarchisches Clustering eignet sich für Aufgaben wie die Erstellung von Taxonomien, die Analyse der Genexpression oder die Analyse sozialer Netzwerke.
3. Hauptkomponentenanalyse (PCA): PCA ist eine Technik zur Dimensionsreduktion, die verwendet wird, um hochdimensionale Daten in eine niedrigerdimensionale Darstellung umzuwandeln und dabei die meisten Originalinformationen beizubehalten. Dies wird erreicht, indem die Hauptkomponenten ermittelt werden, bei denen es sich um lineare Kombinationen der ursprünglichen Merkmale handelt, die die maximale Varianz in den Daten erfassen. PCA wird häufig zur Datenvisualisierung, Rauschunterdrückung und Merkmalsextraktion verwendet. Es wird bei Aufgaben wie Gesichtserkennung, Börsenanalyse oder Bioinformatik eingesetzt.
4. DBSCAN: DBSCAN (Density-Based mostly Spatial Clustering of Purposes with Noise) gruppiert Datenpunkte basierend auf der Dichte in Cluster. Es ist effektiv bei der Identifizierung von Clustern beliebiger Kind und kann mit verrauschten Daten umgehen. DBSCAN definiert dichte Regionen als Cluster und trennt spärliche Regionen als Rauschen. Es ist nützlich für Aufgaben wie die Erkennung von Anomalien, die Identifizierung von Hotspots in Geodaten oder die Bildsegmentierung.
5. Lernen von Assoziationsregeln: Lernen von Assoziationsregeln entdeckt interessante Beziehungen oder Muster in Daten. Es identifiziert Assoziationen zwischen Elementen auf der Grundlage ihres gemeinsamen Vorkommens und berechnet Kennzahlen wie Unterstützung, Vertrauen und Auftrieb. Assoziationsregeln werden häufig in der Warenkorbanalyse (z. B. „Wenn ein Kunde Produkt A kauft, kauft er wahrscheinlich auch Produkt B“), Empfehlungssystemen oder Net-Clickstream-Analysen verwendet.
6. t-SNE: t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) ist eine Dimensionsreduktionstechnik, die zur Visualisierung hochdimensionaler Daten in zwei oder drei Dimensionen verwendet wird. Es bewahrt die lokale und globale Struktur der Daten und eignet sich daher zur Visualisierung von Clustern oder Ähnlichkeiten. t-SNE wird häufig bei Aufgaben wie der Visualisierung von Worteinbettungen, der Analyse von Genexpressionsdaten oder der Untersuchung hochdimensionaler Daten im Allgemeinen eingesetzt.
7. Autoencoder: Autoencoder sind auf neuronalen Netzwerken basierende Modelle, die für unbeaufsichtigtes Lernen und Dimensionsreduzierung verwendet werden. Sie bestehen aus einem Encoder- und einem Decoder-Netzwerk, das die Eingangsdaten rekonstruiert. Indem Autoencoder lernen, die Daten zu komprimieren und zu rekonstruieren, können sie die zugrunde liegende Struktur erfassen und aussagekräftige Merkmale extrahieren. Autoencoder eignen sich effektiv für Aufgaben wie die Erkennung von Anomalien, das Entrauschen von Bildern oder das Lernen von Darstellungen in generativen Modellen.

Dies sind nur einige der häufig verwendeten Algorithmen für maschinelles Lernen in den Kategorien überwachtes und unüberwachtes Lernen. Jeder Algorithmus hat seine Stärken und Schwächen, und die Wahl des Algorithmus hängt vom spezifischen Downside, den Dateneigenschaften und dem gewünschten Ergebnis ab. Es ist wichtig, mit verschiedenen Algorithmen zu experimentieren und ihre Leistung zu bewerten, um den am besten geeigneten Ansatz für eine bestimmte Aufgabe zu ermitteln.