Überwachtes maschinelles Lernen

Was ist überwachtes maschinelles Lernen?

Beim überwachten Lernen, einem wesentlichen Paradigma des maschinellen Lernens, lernen Algorithmen aus markierten Daten, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Dieser Prozess umfasst wichtige Schlüsselphasen, beginnend mit der Datenerfassung und -vorverarbeitung, gefolgt von Modelltraining, Testen und Implementierung. Jeder Schritt spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und dem Einsatz effektiver Modelle für verschiedene reale Anwendungen.

• Datenerfassung und -verarbeitung: Viele unformatierte Daten müssen bereinigt und modifiziert werden, damit das ML-Modell die Daten effizient verarbeiten kann. Normalerweise schaut sich ein Data Analyst oder Data Scientist die Daten an, um festzustellen, was fehlt, und zu sehen, ob die Daten mehr Kontext benötigen oder ob weitere Daten hinzugefügt werden müssen, um das ML-Modell zu ergänzen.
• Trainingsprozess: Der Datensatz wird in den Algorithmus für maschinelles Lernen eingespeist, der dann lernt, Muster, Korrelationen mit anderen Datenregionen und Beziehungen zwischen den Eingangsmerkmalen und den Ausgangsbezeichnungen zu erkennen. Der Algorithmus passt seine internen Parameter an, um die beste mathematische Funktion zu finden, die die Eingabemerkmale den Ausgabemarken zuordnet. Ein Data Scientist würde die erste Iteration überprüfen und den Prozess so lange anpassen, bis er für die Modelltests bereit ist.
• Testen des Modells: Nachdem der Algorithmus für maschinelles Lernen kalibriert ist, beginnt er mit dem Testen neuer oder unbekannter Daten, um zu sehen, ob er zu einer ähnlichen oder konsistenten Antwort wie in der Trainingsphase kommt. Wenn das Ergebnis nicht den Erwartungen entspricht, passt der/die Data Scientist den Algorithmus an, bis er oder sie eine konsistente Antwort erhält oder den Prozess neu beginnen muss.

Modell-Ausführung: Nach Erhalt konsistenter Ergebnisse wird das Modell dann auf neue Daten angewandt und zur Vorhersage neuer Ergebnisse, zur Budget- oder Umsatzprognose oder zur Beobachtung des nächsten Trends verwendet.

Klassifizierung: Die Klassifizierung ist eine Form des überwachten Lernens, bei der der Algorithmus die Daten auf der Grundlage der eingegebenen Merkmale in vordefinierte Klassen oder Kategorien einteilt. Er lernt aus gekennzeichneten Trainingsdaten und sagt dann die Klassenbezeichnungen für neue, ungesehene Datenpunkte voraus.

Branchen:

• Gesundheitswesen: Klassifizierung medizinischer Bilder für die Krankheitsdiagnose.
• Finanzen: Kategorisierung von Transaktionen zur Aufdeckung von Betrug.
• E-Commerce: Gruppierung von Kunden für gezieltes Marketing.

Regression: Die Regression ist eine überwachte Lerntechnik, die zur Vorhersage kontinuierlicher numerischer Werte auf der Grundlage der Beziehung zwischen Eingangsmerkmalen und Ausgangsvariablen verwendet wird. Sie lernt aus markierten Trainingsdaten, diese Beziehung einzuschätzen und Vorhersagen für neue Daten zu treffen.

Branchen:

• Immobilien: Vorhersage von Hauspreisen anhand von Immobilienmerkmalen.
• Gesundheitswesen: Vorhersage der Genesungszeiten von Patienten basierend auf ihrer Behandlung.
• Energie: Schätzung des Stromverbrauchs für die Ressourcenplanung.

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