Supervised vs Unsupervised Learning

Beim Supervised learning wird ein Modell anhand von gelabelten Daten trainiert, wobei die gewünschten Ergebnisse explizit angegeben werden. Durch das Lernen aus diesen markierten Beispielen kann das Modell verallgemeinern und Vorhersagen für neue, ungesehene Daten treffen. Dieses Lernparadigma kann mit einem Lernprozess verglichen werden, der in Anwesenheit eines Betreuers oder Lehrers stattfindet. Anhand der gelabelten Trainingsdaten kann der überwachte Lernalgorithmus Muster und Beziehungen erlernen, so dass er schließlich in der Lage ist, Vorhersagen zu treffen oder neue, noch nicht gesehene Daten genau zu klassifizieren.

Während die Eingabedaten in das Modell eingespeist werden, werden seine internen Parameter oder Gewichte in einem iterativen Prozess, der als Modellanpassung bezeichnet wird, angepasst. Diese Anpassung erfolgt während der Kreuzvalidierung, bei der das Modell bewertet und fine-tuned wird, um Fehler zu minimieren.

Beim supervised learning haben wir einen Datensatz, der aus Eingabe-Beispielen und den entsprechenden Ausgabebezeichnungen besteht. Ziel ist es, ein Modell zu trainieren, das aus den bereitgestellten Beispielen verallgemeinern und die Kennzeichnungen für unbekannte Eingaben genau vorhersagen kann. Der Prozess kann in die folgenden 5 Schlüsselschritte unterteilt werden:

1. Vorbereitung des Datensatzes: Der markierte Datensatz wird in zwei Teile unterteilt: den Trainingssatz und den Testsatz. Der Trainingsdatensatz wird verwendet, um das Modell zu trainieren, während der Testdatensatz verwendet wird, um die Leistung des Modells bei ungesehenen Daten zu bewerten.

2. Auswahl des Modells: Auf der Grundlage der Art des Problems und der verfügbaren Daten wird eine geeignete Modellarchitektur oder ein geeigneter Algorithmus ausgewählt. Es stehen verschiedene Algorithmen zur Auswahl, darunter decision trees, Support Vector Machines, neuronale Netze und viele andere.

3. Modell-Training: Das ausgewählte Modell wird anhand der gelabelten Daten aus dem Trainingssatz trainiert. Während des Trainings lernt das Modell, die Eingangsmerkmale den entsprechenden Ausgangsbezeichnungen zuzuordnen, indem es seine internen Parameter anpasst. Diese Anpassung erfolgt in der Regel durch einen Optimierungsalgorithmus, der eine vordefinierte Verlust- oder Fehlerfunktion minimiert.

4. Bewertung des Modells: Sobald das Modell trainiert ist, wird seine Leistung anhand des Testdatensatzes bewertet. Zur Messung der Genauigkeit des Modells werden verschiedene Bewertungsmetriken verwendet, wie z. B. Genauigkeit, Präzision, Wiedererkennung und F1-Score. Diese Metriken geben Aufschluss darüber, wie gut das Modell auf ungesehene Daten verallgemeinert werden kann.

5. Deployment: Wenn das Modell die gewünschten Leistungskriterien erfüllt, kann es deployt werden, um Vorhersagen für neue, nicht gelabelte Daten zu treffen. Das Modell kann in reale Anwendungen integriert werden, um bei der Entscheidungsfindung zu helfen oder bestimmte Aufgaben zu automatisieren.

Unsupervised Machine Learning ermöglicht es Modellen, verborgene Muster und Erkenntnisse aus nicht gelabelten Daten zu entdecken. Im Gegensatz zum Supervised Learning, bei dem Modelle anhand von gelabelten Daten lernen, können Modelle beim Unsupervised Machine Strukturen und Beziehungen innerhalb des Datensatzes ohne ausdrückliche Anleitung oder Überwachung selbstständig erkennen. 

Beim Unsupervised Learning besteht das Ziel darin, die zugrunde liegende Struktur der Daten zu erkunden, inhärente Muster zu entdecken und den Datensatz in einem komprimierten oder vereinfachten Format darzustellen. Diese Art des Lernens kann mit der Art und Weise verglichen werden, wie Menschen lernen und die Welt um sie herum wahrnehmen. Unsupervised Machine erhalten einen nicht gelabelten Datensatz und haben die Aufgabe, sinnvolle Darstellungen und Cluster in den Daten zu finden.

Beim Supervised learning liegt der Schwerpunkt auf dem Training von Modellen, die vorhandenes Wissen nutzen, um genaue Vorhersagen oder Klassifizierungen zu treffen. Es stützt sich auf gelabelte Daten, um Muster und Beziehungen zwischen Eingangsmerkmalen und Zielergebnissen zu lernen. Im Gegensatz dazu arbeitet das Unsupervised learning mit nicht gelabelten Daten, so dass die Modelle verborgene Strukturen und Beziehungen selbstständig entdecken können. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Erkundung der zugrunde liegenden Muster und Ähnlichkeiten in den Daten ohne vordefinierte Vorgaben. Während sich das Supervised learning durch präzise Vorhersagen auszeichnet, bietet das Unsupervised learning wertvolle Einblicke in komplexe Datensätze und ermöglicht Datenexploration, Clustering und die Erkennung von Anomalien.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Supervised learning und Unsupervised learning zwei grundlegende Säulen des maschinellen Lernens sind. Das Supervised learning stützt sich auf gelabelte Daten, um Modelle für genaue Vorhersagen oder Klassifizierungen zu trainieren, während das Unsupervised learning versteckte Muster in nicht markierten Daten ohne ausdrückliche Anleitung entdeckt. Beide Ansätze haben ihre jeweiligen Anwendungen und Algorithmen, wie z. B. Decision Trees, Support Vector Machines und Clustering-Techniken. Supervised learning ist nützlich für Aufgaben wie Bilderkennung und Betrugserkennung, während Unsupervised learning Lernen für Mustererkennung und Empfehlungssysteme nützlich ist. Das Verständnis und die Nutzung von Techniken des Supervised learning und Unsupervised learning ermöglichen es Forschern und Praktikern, eine breite Palette von realen Herausforderungen zu bewältigen und wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.

Was ist ein beispiel für unsupervised learning?

Ein Beispiel für Unsupervised learning ist das Clustering. Clustering-Algorithmen zielen darauf ab, ähnliche Datenpunkte auf der Grundlage ihrer inhärenten Merkmale oder Muster zu gruppieren, ohne dass ihre Kennzeichnungen oder Kategorien vorher bekannt sind. Das Ziel besteht darin, inhärente Strukturen oder Beziehungen innerhalb der Daten zu entdecken.

Was ist einfacher supervised or unsupervised learning?

Die Entscheidung, ob Supervised learning und Unsupervised learning einfacher ist, hängt von den spezifischen Problem- und Datenmerkmalen ab. Beim Supervised learning bieten gelabelte Daten explizite Anleitungen und vereinfachen den Lernprozess, was ihn relativ einfach macht. Im Gegensatz dazu beruht Unsupervised learning auf der Entdeckung von Mustern und Strukturen in nicht gelabelten Daten, was aufgrund des Fehlens einer direkten Überwachung eine größere Herausforderung darstellen kann.