Als Informatikstudent bin ich immer auf der Suche nach den effizientesten Möglichkeiten, Anomalien in Daten zu erkennen. Denn welchen Sinn haben Daten, wenn wir sie nicht verstehen können? Eine der interessantesten und leistungsstärksten Methoden zur Anomalieerkennung ist das unüberwachte Lernen. In diesem Weblog erkläre ich, was unüberwachtes Lernen ist und warum es ein großartiges Werkzeug zur Anomalieerkennung ist.
Was ist unüberwachtes Lernen?
Unüberwachtes Lernen ist eine Artwork maschineller Lernalgorithmus, der aus unbeschrifteten Daten lernt. Es sucht ohne explizite Anweisungen nach Mustern und Korrelationen in Daten. Es unterscheidet sich vom überwachten Lernen, bei dem zum Lernen gekennzeichnete Daten und eine Reihe von Anweisungen erforderlich sind. Unüberwachtes Lernen ist ein großartiges Werkzeug, um verborgene Muster und Zusammenhänge in Daten zu entdecken.
Wie funktioniert unüberwachtes Lernen?
Unüberwachtes Lernen funktioniert durch die Gruppierung von Daten in Clustern. Es sucht nach Ähnlichkeiten zwischen Datenpunkten und gruppiert sie basierend auf diesen Ähnlichkeiten in Clustern. Wenn Sie beispielsweise über einen Datensatz mit Kundendaten verfügen, kann unüberwachtes Lernen Kunden anhand ihrer Kaufhistorie, ihres Alters, ihres Standorts usw. in Cluster gruppieren. Sobald die Daten in Cluster gruppiert sind, kann der Algorithmus nach Ausreißern oder Anomalien in den Clustern suchen Daten.
Warum eignet sich unüberwachtes Lernen hervorragend zur Erkennung von Anomalien?
Unüberwachtes Lernen eignet sich hervorragend zur Erkennung von Anomalien, da es Ausreißer oder Anomalien erkennen kann, die für Menschen nicht leicht zu erkennen sind. Wenn Sie beispielsweise über einen Datensatz mit Kreditkartentransaktionen verfügen, kann unüberwachtes Lernen betrügerische Transaktionen erkennen, die nicht zum Muster der übrigen Daten passen. Es kann auch Anomalien in großen Datensätzen schnell und genau erkennen.
Beispiele für die Erkennung von unüberwachten Lernanomalien
Eines der häufigsten Beispiele für die Erkennung von Anomalien beim unüberwachten Lernen ist das Gesundheitswesen. Unüberwachtes Lernen kann beispielsweise genutzt werden, um Anomalien in Patientendaten zu erkennen, etwa ungewöhnliche Symptome oder ungewöhnliche Medikamente. Es kann auch verwendet werden, um betrügerische Versicherungsansprüche oder verdächtige Abrechnungspraktiken aufzudecken. Unüberwachtes Lernen kann auch genutzt werden, um Anomalien in Finanzdaten zu erkennen, etwa ungewöhnliche Aktiengeschäfte oder verdächtige Banktransaktionen.
Abschluss
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass unüberwachtes Lernen ein leistungsstarkes Werkzeug zur Erkennung von Anomalien ist. Es kann Ausreißer oder Anomalien erkennen, die für den Menschen nicht leicht zu erkennen sind, und zwar schnell und genau. Unüberwachtes Lernen ist ein großartiges Werkzeug für Datenwissenschaftler, die ihre Daten verstehen und Anomalien erkennen möchten. Wenn Sie additionally nach einer leistungsstarken und effizienten Möglichkeit suchen, Anomalien in Daten zu erkennen, ist unüberwachtes Lernen die richtige Wahl.
