Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der Systemen die Fähigkeit verleiht, aus Erfahrung zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu sein. Das Herzstück des maschinellen Lernens sind seine Algorithmen, die durch das Entdecken von Mustern und das Generieren von Erkenntnissen aus den Daten die Magie entstehen lassen. Dieser Artikel wird mehrere häufig verwendete Machine-Learning-Algorithmen im Detail untersuchen.
Überwachte Lernalgorithmen
Überwachte Lernalgorithmen sind darauf ausgelegt, durch Beispiele zu lernen. Der Name “überwachtes Lernen” stammt von der Idee, einen Aufseher als Lehrer zu haben, der dem Modell zeigt, was zu tun ist.
Lineare Regression
Die lineare Regression ist einer der einfachsten überwachten Machine-Learning-Algorithmen. Sie wird verwendet, um numerische Werte vorherzusagen. Der Algorithmus funktioniert, indem er die beste Linie anpasst, um die Ausgabe vorherzusagen.
Entscheidungsbäume
Entscheidungsbäume klassifizieren Instanzen, indem sie sie vom Wurzelknoten bis zu einem Blattknoten im Baum sortieren, wobei der Blattknoten die Klassifikation für die Instanz liefert. Sie sind leistungsstarke Algorithmen, die komplexe Datensätze verarbeiten können.
Support Vector Machines (SVM)
SVM ist eine Klassifikationsmethode. In diesem Algorithmus platzieren wir jedes Datenobjekt im Datensatz in einem n-dimensionalen Raum (wobei n die Anzahl der vorhandenen Merkmale ist), wobei der Wert jedes Merkmals dem Wert einer bestimmten Koordinate entspricht.
Unüberwachte Lernalgorithmen
Unüberwachtes Lernen ist eine maschinelle Lerntechnik, bei der Sie das Modell nicht überwachen müssen. Stattdessen müssen Sie dem Modell erlauben, selbstständig Informationen zu entdecken.
Clustering-Algorithmen
Clustering-Algorithmen werden verwendet, um Datenpunkte mit ähnlichen Merkmalen zu gruppieren. Beispiele für Clustering-Algorithmen sind K-Means, Mean-Shift und Gaussian Mixture Models.
Hauptkomponentenanalyse (PCA)
PCA ist ein Werkzeug zur Dimensionsreduktion, das verwendet werden kann, um eine große Menge von Variablen auf eine kleine Menge zu reduzieren, die immer noch die meisten Informationen aus der großen Menge enthält.
Verstärkungslernalgorithmen
Verstärkungslernen ist eine Art von Machine-Learning-Algorithmus, der es dem Modell ermöglicht, basierend auf seinem aktuellen Zustand die beste nächste Aktion zu entscheiden.
Q-Learning
Q-Learning ist ein wertebasierter Algorithmus im Verstärkungslernen. Er verwendet eine Tabelle, um den Agenten zur besten Aktion in jedem Zustand zu führen.
Deep Q Network (DQN)
DQN ist ein modellbasierter Ansatz im Verstärkungslernen. Anstelle einer Q-Tabelle verwendet er ein neuronales Netzwerk, um die Q-Tabelle zu approximieren und die Leistung des Agenten zu verbessern.
Abschließende Gedanken
Das Verständnis der verschiedenen Machine-Learning-Algorithmen ist in der KI-Branche von entscheidender Bedeutung. Jeder Algorithmus hat seine Stärken und Schwächen, daher hängt ihre Verwendung stark vom jeweiligen Problem ab. Wenn wir diese Algorithmen weiterentwickeln und an neue Herausforderungen anpassen, kommen wir dem Ziel einer echten künstlichen Intelligenz immer näher.
In den zukünftigen Artikeln werden wir tiefer in diese Algorithmen eintauchen, ihre Anwendungen in der Robotik, ethische Überlegungen und die neuesten Trends in diesem Bereich behandeln. Die Möglichkeiten, die mit maschinellem Lernen erreicht werden können, sind nahezu grenzenlos, und wir stehen erst am Anfang.
Denken Sie daran, im maschinellen Lernen gibt es kein “one size fits all”. Der richtige Algorithmus hängt wirklich von dem Problem ab, das Sie lösen möchten, den verfügbaren Rechenressourcen und der Art der Daten.