Techniken des maschinellen Lernens sind erforderlich, um die Genauigkeit von Vorhersagemodellen zu verbessern. Abhängig von der Art des Geschäftsproblems, das behandelt wird, gibt es verschiedene Ansätze, die auf der Art und dem Volumen der Daten basieren. In diesem Abschnitt diskutieren wir die Kategorien des maschinellen Lernens.
Überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen beginnt typischerweise mit einem etablierten Datensatz und einem gewissen Verständnis dafür, wie diese Daten klassifiziert werden. Überwachtes Lernen soll Muster in Daten finden, die auf einen Analyseprozess angewendet werden können. Diese Daten haben beschriftete Merkmale, die die Bedeutung von Daten definieren. Sie können beispielsweise eine Anwendung für maschinelles Lernen erstellen, die Millionen von Tieren basierend aufBilder und schriftliche Beschreibungen.
Unbeaufsichtigtes Lernen
Unbeaufsichtigtes Lernen wird verwendet, wenn das Problem eine große Menge unbeschrifteter Daten erfordert. Zum Beispiel haben Social-Media-Anwendungen wie Twitter, Instagram und Snapchat große Mengen an unbeschrifteten Daten. Um die Bedeutung dieser Daten zu verstehen, sind Algorithmen erforderlich, die die Daten anhand der gefundenen Muster oder Cluster klassifizieren.
Unüberwachtes Lernen führt einen iterativen Prozess durch und analysiert Daten ohne menschliches Eingreifen. Es wird mit E-Mail-Spam-Erkennungstechnologie verwendet. Es gibt viel zu viele Variablen in legitimen und Spam-E-Mails, als dass ein Analyst unerwünschte Massen-E-Mails markieren könnte. Stattdessen werden Klassifikatoren für maschinelles Lernen verwendet, die auf Clustering und Zuordnung basieren, um unerwünschte E-Mails zu identifizieren.
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning ist ein Verhaltenslernmodell. Der Algorithmus erhält Feedback von der Datenanalyse und führt den Benutzer zum besten Ergebnis. Reinforcement Learning unterscheidet sich von anderen Arten des überwachten Lernens, da das System nicht mit dem Beispieldatensatz trainiert wird. Vielmehr lernt das System durch Versuch und Irrtum. Daher führt eine Abfolge erfolgreicher Entscheidungen dazu, dass der Prozess verstärkt wird, da er das vorliegende Problem am besten löst.
Deep Learning
Deep Learning ist eine spezielle Methode des maschinellen Lernens, die neuronale Netze in aufeinanderfolgenden Schichten integriert, um iterativ aus Daten zu lernen. Deep Learning ist besonders nützlich, wenn Sie versuchen, Muster aus unstrukturierten Daten zu lernen.
Deep Learning Komplexe neuronale Netze wurden entwickelt, um die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu emulieren, sodass Computer trainiert werden können, mit schlecht definierten Abstraktionen und Problemen umzugehen. Das durchschnittliche fünfjährige Kind kann leicht den Unterschied zwischen dem Gesicht seines Lehrers und dem Gesicht des Grenzschutzes erkennen. Im Gegensatz dazu muss der Computer viel Arbeit leisten, um herauszufinden, wer wer ist. Neuronale Netze und Deep Learning werden häufig in Bilderkennungs-, Sprach- und Computer-Vision-Anwendungen eingesetzt.