Machine Learning Models: Was sie sind und wie man sie erstellt

Read in English (Auf Englisch lesen).

Modelle des maschinellen Lernens sind für alle Bereiche von entscheidender Bedeutung, von der Datenwissenschaft über 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 verändert.

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 gängigen Algorithmen ihnen zugrunde liegen. Als Einstieg bieten sich empfohlene Kurse und Artikel an, die Ihnen helfen, Machine Learning zu meistern. 

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 für unterschiedliche Ziele, wie z. B. Klassifizierung oder Vorhersagemodellierung. Daher verwenden Datenwissenschaftler unterschiedliche Algorithmen als Grundlage für verschiedene Modelle. Wenn Sie einem bestimmten Algorithmus Daten zuführen, wird dieser angepasst, um eine bestimmte Aufgabe besser zu bewältigen und wird zu einem Machine Learning Modell.

Ein Entscheidungsbaum ist beispielsweise ein gängiger Algorithmus, der sowohl für die Klassifizierung als auch für die Vorhersagemodellierung verwendet wird. Ein Datenwissenschaftler, der ein maschinelles Lernmodell zur Identifizierung verschiedener Tierarten erstellen möchte, könnte einen Entscheidungsbaumalgorithmus mit verschiedenen Tierbildern trainieren. Mit der Zeit wird der Algorithmus durch die Daten modifiziert und kann Tierbilder immer besser klassifizieren. Dies wiederum würde schließlich zu einem maschinellen Lernmodell werden. 

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 lösen oder eine Aufgabe zu erledigen. Machine Learning Modelle sind das Ergebnis dieser Verfahren und enthalten die Daten und die Verfahrensrichtlinien für die Verwendung dieser Daten zur Vorhersage neuer Daten.

Wie wird ein Machine Learning Modell aufgebaut?

Sie können Machine Learning Modelle erstellen, indem Sie Algorithmen mit beschrifteten, unbeschriftetenoder einer Mischung aus beiden Daten trainieren. Es gibt vier primäre Machine Learning Algorithmen:

• Überwachtes Lernen: Überwachtes Lernen findet statt, wenn das Training eines Algorithmus beschriftete Daten verwendet, also Daten, die mit einem Etikett versehen sind, damit ein Algorithmus erfolgreich daraus lernen kann. Trainingsetiketten helfen dem späteren Machine Learning Modell, die Daten nach den Wünschen des Forschers zu klassifizieren.

• Unüberwachtes Lernen: Unüberwachte Algorithmen trainieren einen Algorithmus mithilfe unbeschrifteter Daten. Dabei findet der Algorithmus selbst Muster in den Daten und erstellt eigene Datencluster. Unüberwachtes Lernen und Mustererkennung sind hilfreich für Forscher, die nach Mustern in ihnen unbekannten Daten suchen.

• Halbüberwachtes Lernen: Beim halbüberwachten Lernen werden sowohl beschriftete als auch unbeschriftete Daten zum Trainieren eines Algorithmus verwendet. Dabei wird der Algorithmus zunächst mit einer kleinen Menge beschrifteter Daten trainiert, bevor er mit einer deutlich größeren Menge unbeschrifteter Daten trainiert wird. 

• Reinforcement Learning: Reinforcement Learning ist eine maschinelle Lerntechnik, die erwünschten und unerwünschten 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 können Reinforcement Learning nutzen, um unüberwachtes maschinelles Lernen zu steuern.

Was sind Parameter in Modellen des maschinellen Lernens?

Bevor Machine Learning Ingenieure einen Machine Learning Algorithmus trainieren, müssen sie zunächst die Hyperparameter für den Algorithmus festlegen. Diese dienen als externe Leitfäden, die den Entscheidungsprozess beeinflussen und den Lernprozess des Algorithmus steuern. Beispiele für Hyperparameter sind beispielsweise die Anzahl der Verzweigungen eines Regressionsbaums, die Lernrate und die Anzahl der Cluster in einem Clustering Algorithmus. 

Während der Algorithmus trainiert und durch die Hyperparameter gesteuert wird, bilden sich Parameter als Reaktion auf die Trainingsdaten. Zu diesen Parametern gehören die Gewichtungen und Bias, die der Algorithmus während des Trainings bildet. Die endgültigen Parameter für ein Machine Learning Modell sind die Modellparameter, die idealerweise zu einem Datensatz passen, ohne ihn zu überschreiten oder zu unterschreiten. 

Sie können 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. 

Sie können diese Probleme mithilfe von Modellen angehen, die von Algorithmen abgeleitet sind, die entweder für die Klassifizierung oder Regression (eine Methode zur prädiktiven Modellierung) entwickelt wurden. Je nach Training kann derselbe Algorithmus gelegentlich für Klassifizierungs- oder Regressionsmodelle nützlich sein. 

Sehen Sie sich die folgende Liste beliebter Algorithmen für Klassifizierungs- und Regressionsmodelle an. 

Klassifizierungsmodelle für maschinelles Lernen

• Logistische Regression 

• Naive Bayes 

• Entscheidungsbäume 

• Zufallswald 

• K-Nächster-Nachbar (KNN)

• Support-Vektor-Maschine

Regressionsmodelle für maschinelles Lernen 

• Lineare Regression

• Ridge-Regression 

• Entscheidungsbäume

• Zufallswald

• K-Nächster-Nachbar (KNN)

• Regression neuronaler Netze

Entdecken Sie, wie Sie ML-Modelle mit Expertenanleitung auf Coursera erlernen

Modelle des maschinellen Lernens nutzen komplexe Datensätze, um Muster zu identifizieren und Erkenntnisse abzuleiten. Egal, ob Sie Data Scientist werden oder einfach Ihr Verständnis des maschinellen Lernens vertiefen möchten – die Teilnahme an einem Onlinekurs kann Ihnen helfen, Ihre Karriere voranzutreiben.

In der Spezialisierung Machine Learning von Stanford und DeepLearning.AI beherrschen Sie grundlegende KI Konzepte und entwickeln praktische Fähigkeiten im maschinellen Lernen in einem anfängerfreundlichen dreiteiligen Programm des KI-Visionärs Andrew Ng.

Die Deep Learning Spezialisierung von DeepLearning.AI bringt Ihnen bei, wie Sie die Architektur neuronaler Netze erstellen und trainieren und zur Entwicklung von Systemen für maschinelles Lernen beitragen.