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Modelle des maschinellen Lernens sind 蹿眉谤 alle Bereiche von entscheidender Bedeutung, von der Datenwissenschaft 眉ber Marketing, Finanzen und Einzelhandel bis hin zu vielen weiteren Bereichen. Die Revolution des maschinellen Lernens hat nicht nur die Arbeitsweise von Unternehmen, sondern auch ganze Branchen ver盲ndert.

Aber was sind Machine Learning Modelle? Und wie werden sie erstellt?

Um Machine Learning Modelle zu verstehen, sollten Sie sich damit vertraut machen, was sie sind, wie sie erstellt werden und welche g盲ngigen Algorithmen ihnen zugrunde liegen. Als Einstieg bieten sich empfohlene Kurse und Artikel an, die Ihnen helfen, Machine Learning zu meistern.聽

Was sind Machine Learning Models?

Modelle des maschinellen Lernens sind Computerprogramme, die dazu dienen, Muster in Daten zu erkennen oder Vorhersagen zu treffen.

Sie erstellen Machine Learning Modelle mithilfe von Machine Learning Algorithmen, die einen Trainingsprozess mit beschrifteten, unbeschrifteten oder gemischten Daten durchlaufen. Verschiedene Machine Learning Algorithmen eignen sich 蹿眉谤 unterschiedliche Ziele, wie z. B. Klassifizierung oder Vorhersagemodellierung. Daher verwenden Datenwissenschaftler unterschiedliche Algorithmen als Grundlage 蹿眉谤 verschiedene Modelle. Wenn Sie einem bestimmten Algorithmus Daten zuf眉hren, wird dieser angepasst, um eine bestimmte Aufgabe besser zu bew盲ltigen und wird zu einem Machine Learning Modell.

Ein Entscheidungsbaum ist beispielsweise ein g盲ngiger Algorithmus, der sowohl 蹿眉谤 die Klassifizierung als auch 蹿眉谤 die Vorhersagemodellierung verwendet wird. Ein Datenwissenschaftler, der ein maschinelles Lernmodell zur Identifizierung verschiedener Tierarten erstellen m枚chte, k枚nnte einen Entscheidungsbaumalgorithmus mit verschiedenen Tierbildern trainieren. Mit der Zeit wird der Algorithmus durch die Daten modifiziert und kann Tierbilder immer besser klassifizieren. Dies wiederum w眉rde schlie脽lich zu einem maschinellen Lernmodell werden.聽

Arten des maschinellen Lernens: Modelle vs. Algorithmen

Trotz ihrer Unterschiede werden diese beiden Begriffe oft synonym verwendet. Machine Learning Algorithmen sind Programmierverfahren. Sie sind Methoden, die entwickelt wurden, um ein Problem zu l枚sen oder eine Aufgabe zu erledigen. Machine Learning Modelle sind das Ergebnis dieser Verfahren und enthalten die Daten und die Verfahrensrichtlinien 蹿眉谤 die Verwendung dieser Daten zur Vorhersage neuer Daten.

Wie wird ein Machine Learning Modell aufgebaut?

Sie k枚nnen Machine Learning Modelle erstellen, indem Sie Algorithmen mit beschrifteten, unbeschriftetenoder einer Mischung aus beiden Daten trainieren. Es gibt vier prim盲re Machine Learning Algorithmen:

• 脺berwachtes Lernen: 脺berwachtes Lernen findet statt, wenn das Training eines Algorithmus beschriftete聽Daten verwendet, also Daten, die mit einem Etikett versehen sind, damit ein Algorithmus erfolgreich daraus lernen kann. Trainingsetiketten helfen dem sp盲teren Machine Learning Modell, die Daten nach den W眉nschen des Forschers zu klassifizieren.

• Un眉berwachtes Lernen: Un眉berwachte Algorithmen trainieren einen Algorithmus mithilfe unbeschrifteter聽Daten. Dabei findet der Algorithmus selbst Muster in den Daten und erstellt eigene Datencluster. Un眉berwachtes Lernen und Mustererkennung sind hilfreich 蹿眉谤 Forscher, die nach Mustern in ihnen unbekannten Daten suchen.

• Halb眉berwachtes Lernen: Beim halb眉berwachten Lernen werden sowohl beschriftete als auch unbeschriftete Daten zum Trainieren eines Algorithmus verwendet. Dabei wird der Algorithmus zun盲chst mit einer kleinen Menge beschrifteter Daten trainiert, bevor er mit einer deutlich gr枚脽eren Menge unbeschrifteter Daten trainiert wird.聽

• Reinforcement Learning: Reinforcement Learning ist eine maschinelle Lerntechnik, die erw眉nschten und unerw眉nschten Aktionen positive und negative Werte zuweist. Ziel ist es, Programme zu ermutigen, negative Trainingsbeispiele zu vermeiden und positive zu suchen. Durch Ausprobieren lernen sie, die Belohnungen zu maximieren. Sie k枚nnen Reinforcement Learning nutzen, um un眉berwachtes maschinelles Lernen zu steuern.

Was sind Parameter in Modellen des maschinellen Lernens?

Bevor Machine Learning Ingenieure einen Machine Learning Algorithmus trainieren, m眉ssen sie zun盲chst die Hyperparameter 蹿眉谤 den Algorithmus festlegen. Diese dienen als externe Leitf盲den, die den Entscheidungsprozess beeinflussen und den Lernprozess des Algorithmus steuern. Beispiele 蹿眉谤 Hyperparameter sind beispielsweise die Anzahl der Verzweigungen eines Regressionsbaums, die Lernrate und die Anzahl der Cluster in einem Clustering Algorithmus.聽

W盲hrend der Algorithmus trainiert und durch die Hyperparameter gesteuert wird, bilden sich Parameter als Reaktion auf die Trainingsdaten. Zu diesen Parametern geh枚ren die Gewichtungen und Bias, die der Algorithmus w盲hrend des Trainings bildet. Die endg眉ltigen Parameter 蹿眉谤 ein Machine Learning Modell sind die Modellparameter, die idealerweise zu einem Datensatz passen, ohne ihn zu 眉berschreiten oder zu unterschreiten.聽

Sie k枚nnen zwar die Parameter eines maschinellen Lernmodells identifizieren, nicht jedoch die Hyperparameter, die zu seiner Erstellung verwendet wurden.

Arten von Machine Learning Modellen

Zwei Arten von Problemen dominieren das maschinelle Lernen: Klassifizierung und Vorhersage.聽

Sie k枚nnen diese Probleme mithilfe von Modellen angehen, die von Algorithmen abgeleitet sind, die entweder 蹿眉谤 die Klassifizierung oder Regression (eine Methode zur pr盲diktiven Modellierung) entwickelt wurden. Je nach Training kann derselbe Algorithmus gelegentlich 蹿眉谤 Klassifizierungs- oder Regressionsmodelle n眉tzlich sein.聽

Sehen Sie sich die folgende Liste beliebter Algorithmen 蹿眉谤 Klassifizierungs- und Regressionsmodelle an.聽

Klassifizierungsmodelle 蹿眉谤 maschinelles Lernen

• Logistische Regression聽

• Naive Bayes聽

• 贰苍迟蝉肠丑别颈诲耻苍驳蝉产盲耻尘别听

• 窜耻蹿补濒濒蝉飞补濒诲听

• K-N盲chster-Nachbar (KNN)

• Support-Vektor-Maschine

Regressionsmodelle 蹿眉谤 maschinelles Lernen聽

• Lineare Regression

• 搁颈诲驳别-搁别驳谤别蝉蝉颈辞苍听

• 贰苍迟蝉肠丑别颈诲耻苍驳蝉产盲耻尘别

• Zufallswald

• K-N盲chster-Nachbar (KNN)

• Regression neuronaler Netze

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