Unsere Welt verändert sich durch den technologischen Fortschritt, und das maschinelle Lernen steht dabei an vorderster Front. Es ist einer der Faktoren, die beeinflussen, wie Maschinen Aufgaben ausführen. Durch maschinelles Lernen können wir verschiedene grundlegende und komplexe tägliche Aufgaben ausführen. Zu den Anwendungen des maschinellen Lernens gehören Spracherkennung, Bildüberprüfung usw. Dieses rechnergestützte Wissenschaftsgebiet hilft bei der Interpretation und Analyse der Struktur und des Musters der Daten zur Durchführung komplexer Aufgaben. Diese komplexen Aufgaben erfordern oft Entscheidungsfindung, logisches Denken und Lernen.

In einfachen Worten: Sie können zahlreiche Daten in den Algorithmus des Systems einfügen. Das System analysiert dann diese Daten und identifiziert das Muster und die Struktur der Daten, um Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus wird der Algorithmus neue Ergebnisse verwenden, um zukünftige Entscheidungen zu verbessern. Im Folgenden finden Sie verschiedene Arten des Algorithmus für maschinelles Lernen:

Typen des Algorithmus des maschinellen Lernens nach Lernstil

1. Betreutes Lernen

Mit dieser Methode des Lernalgorithmus trainieren Sie Ihre Maschine, indem Sie die richtigen Antworten für die Daten liefern. Das bedeutet, dass alle Daten genaue Antworten haben. Beim überwachten Lernen benötigen Sie einen Fachmann oder Supervisor mit hohen datenwissenschaftlichen Kenntnissen, um die Schulungsaufgaben durchzuführen. Sie können das Ergebnis der ungesehenen Daten vorhersagen, indem Sie dem Gerät während des Trainingsprozesses beschriftete Daten zur Verfügung stellen.

Dieser Lernalgorithmus ähnelt Lerninstitutionen, in denen ein Lehrer Ihnen das Wissen über ein Thema vermittelt. Und Sie beginnen, das Thema auf eigene Faust weiter zu erforschen.

Wie funktioniert das System?

Nehmen wir an, Sie möchten einen Algorithmus erstellen, der Ihnen sagt, wie lange Sie von Ihrem Büro zur Arbeit reisen werden. Sie müssen Ihrem System die folgenden Informationen zur Verfügung stellen:

• Wegbeschreibung
• Verkehr auf dieser Strecke
• Zeit des Tages
• Witterungsbedingungen

Sobald das System diese Informationen als Eingabe erhält, kann es Ihnen sagen, wie viel Zeit Sie benötigen werden, um nach Hause zu gelangen. Der Input wären die Daten, die Sie bereitstellen oder die das System über eine von Ihnen zugewiesene Quelle erhält. Ihr System wird die Informationen durch den Algorithmus berechnen und Ihnen die Ausgabe liefern. Beim betreuten Lernen muss die Maschine also Daten und Bedingungen sofort erfassen und das Ergebnis analysieren.

2. Unbeaufsichtigtes Lernen

Beim unbeaufsichtigten Lernen fehlt die Notwendigkeit menschlicher Intervention zur Bereitstellung von Referenzen und Daten. Das System sammelt die Daten aus unbekannten Quellen, analysiert sie und erzeugt den Output. Es ist unmöglich, diese Art von Maschinen zu trainieren – diese Art von Maschinen hilft, unbekannte Muster und Datenstrukturen zu entdecken. Das Ergebnis kann manchmal schlechter sein als überwachtes Lernen, aber es gibt keine Möglichkeit, die Genauigkeit der Ausgabe zu finden.

Wie funktioniert das System?

Da diese Art des maschinellen Lernens keine gekennzeichneten Daten erfordert, arbeiten die kodierten Daten und der Algorithmus für die Ausgabe zusammen. Der Zweck des unüberwachten Lernens besteht darin, die verborgenen Muster und Trends herauszufinden. Zum Beispiel, wenn Sie eine Fabrik betreiben, die Computerchips herstellt. Sie müssen verschiedene Faktoren wie Temperatur, Feuchtigkeit und Vibrationen aufrechterhalten, um Chipfehler zu vermeiden. Sie haben jedoch herausgefunden, dass weitere Chips ausfallen. Um den Grund und die Kombination der Faktoren zu finden, die Ihre Produktion beeinflussen, können Sie einen unüberwachten Clustering-Algorithmus verwenden.

Semi-überwachtes Lernen

Wie der Name schon sagt, handelt es sich bei dieser Art des maschinellen Lernens um eine Mischung aus überwachtem und unüberwachtem maschinellen Lernen. Bei dieser Lernmethode werden einige Daten aus dem System beschriftet, während einige Daten nicht beschriftet werden. Die Hauptaufgabe dieses Lernsystems besteht darin, die nicht gekennzeichneten Daten zu kategorisieren, indem die gekennzeichneten Daten analysiert werden.

Wie funktioniert das System?

Da gekennzeichnete Daten teuer sind, erstellen halbüberwachte Lernmaschinen mit minimalen Ressourcen gekennzeichnete Daten aus nicht gekennzeichneten Daten. Unternehmen wie Google verwenden SSL zur Kennzeichnung ihrer Daten. Das System analysiert das Muster der gelabelten Daten und verwendet dasselbe Muster, um die Daten zu etikettieren, die kein Label enthalten. Wenn Sie beispielsweise möchten, dass das System Vögel um Ihr Haus herum erkennt, fügen Sie Bilder von beschrifteten Vögeln hinzu. Anhand dieser beschrifteten Daten lernt das System die Merkmale der Vögel kennen und erkennt sie sofort. Mit neuen Bildern, die Sie dem System hinzufügen, identifiziert es die Vögel durch seinen Algorithmus.

Typen des Algorithmus für maschinelles Lernen nach Ähnlichkeiten

Nachfolgend finden Sie verschiedene andere Arten von Algorithmen des maschinellen Lernens, die häufig verwendet werden:

1. Regressions-Algorithmus

Ein Regressionsalgorithmus ist eine Art von überwachtem maschinellen Lernen. Dieser Algorithmus arbeitet nach der Beziehung zwischen Input und Output und erzeugt neue Daten. Wenn Sie z.B. den Preis des Hauses wissen wollen, wird das System seinen Preis in Abhängigkeit von den von Ihnen bereitgestellten Funktionen vorhersagen. Zu diesen Merkmalen können gehören: wie viele Schlafzimmer, wie groß ist die Fläche usw. Die beliebtesten Regressionsverfahren sind:

• Gewöhnliche Regression der kleinsten Quadrate (OLSR)
• Lineare Regression
• Logistische Regression
• Schrittweise Regression
• Multivariate adaptive Regressionssplines (MARS)
• Lokal geschätzte Streudiagramm-Glättung (LOESS)

2. Speicherbasierter Algorithmus

Andere Bezeichnungen für dieses maschinelle Lernsystem sind instanzbasiertes System oder faules Lernen. Dieser Algorithmus vergleicht während des Lernprozesses jedes neue Problem mit den Daten des Systems. Wenn Sie beispielsweise mehrere E-Mails auf der Grundlage eines beliebigen Schlüsselworts oder des Namens des Absenders finden möchten, sucht ein speicherbasierter Algorithmus in Ihrem Posteingang und findet alle E-Mails, die dieses Schlüsselwort oder den spezifischen Absender enthalten. Die beliebtesten speicherbasierten Algorithmen sind

• k-Nächster Nachbar (kNN)
• Lernvektor-Quantisierung (LVQ)
• Selbstorganisierende Karte (SOM)
• Lokal gewichtetes Lernen (LWL)
• Support-Vektor-Maschinen (SVM)

3. Regularisierungs-Algorithmen

Ein Regularisierungsalgorithmus vereinfacht die Daten oder das Problem, um Fehler und Überanpassung zu reduzieren. Um die Maschine flexibler zu machen, reduziert dieser Algorithmus das Risiko einer Überanpassung. Dieser Algorithmus sorgt dafür, dass die Maschine lernt, anstatt die Daten zu speichern, um mit den ungesehenen Daten eine gute Leistung zu erzielen. Die beliebtesten Regularisierungsalgorithmen sind

• Ridge-Regression
• Bediener für die geringste absolute Schrumpfung und Auswahl (LASSO)
• Elastisches Netz
• Regression des kleinsten Winkels (LARS)

4. Algorithmen für künstliche neuronale Netze

Dieser Algorithmus ahmt die innere Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach. Das Gehirn enthält verschiedene neuronale Netze, die die Daten nach der Verarbeitung von der Eingabe zur Ausgabe übertragen. In ähnlicher Weise kann dieselbe Technik der Eingabe- und Ausgabeschichten beim Training von Maschinen helfen. Künstliche neuronale Netzalgorithmen bestehen auch aus einem verborgenen Netz, das das Ergebnis berechnet und auf die Ausgabe überträgt.

Schlussfolgerung

Maschinelles Lernen ist die Zukunftstechnologie, die bei der Lösung vieler zukünftiger Probleme und Aufgaben helfen wird. Daten sind der Treibstoff jeder Branche. Mit maschinellem Lernen können wir neue Trends und Muster sammeln, verstehen und finden, um bessere und fundierte Entscheidungen zu treffen. Der Algorithmus des maschinellen Lernens kann neue Türen im Bereich der KI und Automatisierung öffnen.