Unüberwachtes Lernen

Unüberwachtes Lernen ist eine Kategorie des maschinellen Lernens (ML), bei der Algorithmen auf Daten trainiert werden, für die es keine vordefinierten Bezeichnungen oder Kategorien gibt. Im Gegensatz zum überwachten Lernen besteht das Ziel nicht darin, eine bekannte Ausgabe auf der Grundlage von Eingangsmerkmalen vorherzusagen. Stattdessen versucht das System, die zugrunde liegende Struktur, die Muster und Beziehungen in den Daten selbst zu erlernen. Es ist so, als würde man einem Computer eine große Sammlung unsortierter Objekte geben und ihn bitten, natürliche Gruppierungen oder interessante Merkmale zu finden, ohne ihm zu sagen, wonach er suchen soll. Dieser Ansatz ist von entscheidender Bedeutung für die Erforschung komplexer Datensätze und die Entdeckung von Erkenntnissen, die zuvor nicht offensichtlich waren, und bildet einen wichtigen Teil der modernen künstlichen Intelligenz (KI).

Wie unüberwachtes Lernen funktioniert

Beim unüberwachten Lernen untersucht der Algorithmus die Eingabedatenpunkte und versucht, Ähnlichkeiten, Unterschiede oder Korrelationen zwischen ihnen zu erkennen. In der Trainingsphase gibt es keine "richtigen" Antworten oder Zielausgaben. Die Algorithmen müssen die inhärente Struktur der Daten ableiten. Dabei geht es oft darum, Datenpunkte in Gruppen zu organisieren(Clustering), die Komplexität der Daten zu reduzieren(Dimensionalitätsreduktion) oder ungewöhnliche Datenpunkte zu identifizieren(Anomalieerkennung). Der Erfolg von unüberwachten Methoden hängt oft davon ab, wie gut der Algorithmus die inhärenten Eigenschaften des Datensatzes ohne externe Anleitung erfassen kann.

Schlüsseltechniken und -konzepte

Mehrere Techniken fallen unter den Begriff des unüberwachten Lernens:

• Clustering: Hierbei werden ähnliche Datenpunkte anhand bestimmter Merkmale gruppiert. Das Ziel ist die Bildung von Clustern, bei denen die Elemente innerhalb eines Clusters sehr ähnlich und die Elemente in verschiedenen Clustern unähnlich sind. Zu den gängigen Algorithmen gehören K-Means Clustering und DBSCAN. Dies ist nützlich für Aufgaben wie Kundensegmentierung oder die Organisation großer Dokumentensammlungen.
• Dimensionalitätsreduktion: Diese Techniken zielen darauf ab, die Anzahl der Eingabevariablen (Merkmale) in einem Datensatz zu reduzieren, wobei wesentliche Informationen erhalten bleiben. Dies vereinfacht die Modelle, reduziert die Rechenkosten und kann bei der Datenvisualisierung helfen. Beliebte Methoden sind die Hauptkomponentenanalyse (PCA) und t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE).
• Lernen von Assoziationsregeln: Hierbei werden interessante Beziehungen oder Assoziationsregeln zwischen Variablen in großen Datenbeständen entdeckt. Ein klassisches Beispiel ist die Warenkorbanalyse, bei der häufig zusammen gekaufte Artikel identifiziert werden. Algorithmen wie Apriori werden hier häufig eingesetzt. Erfahren Sie mehr über das Assoziationsregel-Lernen.
• Erkennung von Anomalien: Diese Technik konzentriert sich auf die Identifizierung von Datenpunkten, die erheblich von der Mehrheit der Daten abweichen. Sie wird häufig für die Erkennung von Betrug, die Netzwerksicherheit und die Identifizierung von Fehlern in der Produktion eingesetzt.
• Generative Modelle: Einige unüberwachte Modelle, wie Generative Adversarial Networks (GANs) oder Autoencoder, können die zugrunde liegende Datenverteilung erlernen, um neue Datenproben zu erzeugen, die den ursprünglichen Daten ähneln.

Anwendungen in der realen Welt

Unüberwachtes Lernen hat vielfältige Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen:

• Kundensegmentierung: Unternehmen nutzen Clustering, um Kunden mit ähnlichen Verhaltensweisen oder demografischen Merkmalen zu gruppieren und so gezielte Marketingkampagnen und personalisierte Erlebnisse zu ermöglichen. Lesen Sie mehr über KI in der Kundensegmentierung.
• Empfehlungssysteme: Unüberwachtes Lernen hilft bei der Erkennung von Mustern im Nutzerverhalten (z. B. angesehene oder gekaufte Produkte), um relevante Artikel oder Inhalte vorzuschlagen, wie sie häufig auf Plattformen wie Netflix oder Amazon zu finden sind.
• Bioinformatik: Clustering-Algorithmen gruppieren Gene mit ähnlichen Expressionsmustern und helfen den Forschern, genetische Funktionen und Krankheiten zu verstehen. Erforschen Sie Clustering in der Genexpressionsanalyse.
• Vorverarbeitung von Daten: Techniken wie PCA werden zur Merkmalsextraktion oder Rauschunterdrückung verwendet, bevor die Daten in überwachte Modelle eingespeist werden, was die Leistung verbessern kann. Siehe Scikit-learns Tools für unüberwachtes Lernen.

Vergleich mit anderen Lernparadigmen

Unüberwachtes Lernen unterscheidet sich erheblich von anderen ML-Ansätzen:

• Überwachtes Lernen: Stützt sich auf markierte Daten (Eingabe-Ausgabe-Paare), um Modelle für Aufgaben wie Klassifizierung oder Regression zu trainieren. Das Ziel ist die Zuordnung von Eingaben zu bekannten Ausgaben. Vergleich zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen.
• Verstärkungslernen: Ein Agent lernt, Entscheidungen zu treffen, indem er Aktionen in einer Umgebung ausführt, um eine kumulative Belohnung zu maximieren. Er lernt durch Versuch und Irrtum, angeleitet durch Rückmeldungen (Belohnungen oder Strafen). Siehe einen Überblick über das Verstärkungslernen.
• Semi-überwachtes Lernen: Verwendet eine Kombination aus einer kleinen Menge gekennzeichneter Daten und einer großen Menge nicht gekennzeichneter Daten und überbrückt so die Lücke zwischen überwachtem und nicht überwachtem Lernen.
• Selbst-überwachtes Lernen: Eine Untergruppe des unüberwachten Lernens, bei der die Bezeichnungen automatisch aus den Eingabedaten selbst generiert werden. Sie wird häufig zum Vortraining großer Modelle verwendet, z. B. in den Bereichen NLP oder Computer Vision (CV).

Unüberwachtes Lernen ist ein leistungsfähiges Werkzeug für die Untersuchung von Daten, die Entdeckung verborgener Strukturen und die Extraktion wertvoller Merkmale, das oft als entscheidender erster Schritt in komplexen Datenanalyse-Pipelines dient oder andere ML-Techniken ergänzt. Plattformen wie Ultralytics HUB bieten Umgebungen, in denen verschiedene ML-Modelle entwickelt und verwaltet werden können, die möglicherweise nicht überwachte Techniken zur Datenaufbereitung oder -analyse enthalten. Frameworks wie PyTorch und TensorFlow bieten umfangreiche Bibliotheken, die die Implementierung unüberwachter Algorithmen unterstützen.