Die Definition
Unüberwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Algorithmus Muster und Strukturen in Daten identifiziert, ohne dass diese zuvor kategorisiert oder beschriftet wurden. Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem der Algorithmus mit Daten trainiert wird, die bereits mit einer Zielvariable versehen sind, und dem verstärkten Lernen, bei dem der Algorithmus durch Feedback aus seiner Umgebung lernt, hat das unüberwachte Lernen keine klare Zielvariable oder Feedback-Schleife.
Mustersuche
Bei unüberwachtem Lernen sucht der Algorithmus nach Mustern in den Daten, indem er versucht, Ähnlichkeiten oder Unterschiede zwischen den Datenpunkten zu erkennen. Der Algorithmus kann verschiedene Methoden zur Erkennung von Mustern verwenden, wie zum Beispiel Clusteranalyse, Dimensionsreduktion oder Anomalieerkennung.
Methode 1: Clusteranalyse
Clusteranalyse ist eine Methode, bei der der Algorithmus versucht, Gruppen von ähnlichen Datenpunkten in einem Datensatz zu identifizieren. Zum Beispiel könnte ein Algorithmus verwendet werden, um die Kunden in einer Datenbank in Gruppen zu unterteilen, basierend auf Ähnlichkeiten in ihren Kaufgewohnheiten.
Methode 2: Dimensionsreduktion
Dimensionsreduktion ist eine Methode, bei der der Algorithmus versucht, die Anzahl der Merkmale in einem Datensatz zu reduzieren, indem er korrelierte Merkmale identifiziert und zu einem einzelnen Merkmal zusammenfasst. Zum Beispiel könnte ein Algorithmus verwendet werden, um die verschiedenen Eigenschaften eines Produkts zu reduzieren, um die Hauptmerkmale zu identifizieren, die den Kunden am wichtigsten sind.
Methode 3: Anomalieerkennung
Anomalieerkennung ist eine Methode, bei der der Algorithmus versucht, ungewöhnliche oder abnormale Datenpunkte in einem Datensatz zu identifizieren. Zum Beispiel könnte ein Algorithmus verwendet werden, um betrügerische Transaktionen in einem Bankdatensatz zu identifizieren.
Die Anwendungsgebiete
Das unüberwachte Lernen kann in vielen Bereichen der KI eingesetzt werden, wie zum Beispiel in der Bilderkennung, der Sprachverarbeitung, der Datenanalyse und der Robotik. Unüberwachtes Lernen ermöglicht es Algorithmen, Muster in Daten zu identifizieren und zu nutzen, um Entscheidungen zu treffen oder Vorhersagen zu treffen, ohne dass explizit definierte Regeln oder Zielvariablen vorhanden sind.