Überwachtes vs. Unüberwachtes Lernen: Unterschiede erklärt

Mit dem Fortschritt fortschrittlicher maschineller Lerntechnologien sind Strategien wie überwachtes und unüberwachtes Lernen zunehmend auf dem Markt präsent. Während beide Technologien effektiv sind, um große Datenmengen zu bewältigen, ebnet die Unterscheidung zwischen überwachten und unüberwachten Lernmethoden innerhalb von Maschinelles Lernen Software den Weg für eine genaue Produktanalyse.  

Überwachtes Lernen ermöglicht es Algorithmen, unbekannte Trends vorherzusagen, während unüberwachte Algorithmen Stimmungen, Anomalien oder Korrelationen innerhalb der Trainingsdaten erkennen. 

Da beide ML-Algorithmen davon abhängen, welche Art von Trainingsdaten dem Modell zugeführt werden, ermöglicht die Nutzung von Daten-Labeling-Software die genaue Bestimmung des Bedarfs an Labeling-Diensten für prädiktive Modellierung.

Was ist überwachtes Lernen? 

Überwachtes Lernen ist eine Art von maschinellem Lernen (ML), das gelabelte Datensätze verwendet, um die Muster und Beziehungen zwischen Eingabe- und Ausgabedaten zu identifizieren. Es erfordert gelabelte Daten, die aus Eingaben (oder Merkmalen) und Ausgaben (Kategorien oder Labels) bestehen, um dies zu tun. Algorithmen analysieren die Eingabeinformationen und leiten dann die gewünschte Ausgabe ab.

Beim überwachten Lernen wissen wir, welche Art von Ausgaben wir erwarten sollten, was dem Modell hilft, zu bestimmen, was es für die richtige Antwort hält. 

Beispiele für überwachtes Lernen 

Einige der häufigsten Anwendungen des überwachten Lernens sind: 

• Spam-Erkennung: Wie bereits erwähnt, verwenden E-Mail-Anbieter Techniken des überwachten Lernens, um Spam- und Nicht-Spam-Inhalte zu klassifizieren. Dies geschieht basierend auf den Merkmalen jeder E-Mail (oder Eingabe), wie der E-Mail-Adresse des Absenders, der Betreffzeile und dem Textkörper, und den Mustern, die das Modell lernt.  
• Objekt- und Bilderkennung: Wir können Modelle auf einem großen Datensatz gelabelter Bilder trainieren, wie z.B. Katzen und Hunde. Dann kann das Modell Merkmale wie Formen, Farben, Texturen und Strukturen aus den Bildern extrahieren, um zu lernen, wie diese Objekte in Zukunft erkannt werden können.  
• Kundensentimentanalyse: Unternehmen können Kundenbewertungen analysieren, um deren Stimmung (z.B. positiv, negativ oder neutral) zu bestimmen, indem sie ein Modell mit gelabelten Bewertungen trainieren. Das Modell lernt, bestimmte Wörter und Merkmale mit verschiedenen Stimmungen zu assoziieren und kann neue Kundenbewertungen entsprechend klassifizieren.
• Gesichtserkennung: Gelabelte überwachte Daten werden verwendet, um fremde Bilder aus Fotos, Videos oder Blaupausen vorherzusagen, indem sie mit den Attributen in den Trainingsdaten abgeglichen werden. Das überwachte maschinelle Lernmodell erkennt Gesichtszüge und bettet Vektordarstellungen ein, um Ergebnisse zu vergleichen und die richtige Bestätigung zu erhalten.  
• Objekterkennung: Überwachtes Lernen wird eingesetzt, um unerwünschte Objekte oder Gegenstände zu erkennen, um Hindernisse in selbstfahrenden Fahrzeugen oder Geräten zu vermeiden. Es erfordert minimalen menschlichen Eingriff, um unbekannte Objekte zu erkennen und die erforderliche Aktion vorherzusagen. 
• Biometrische Authentifizierung: Aufgrund der erhöhten Genauigkeit und Vorhersage können überwachte Algorithmen auch die biometrische Authentifizierung bewältigen und Mitarbeiteranmeldeinformationen effektiv vorhersagen. Es nutzt sowohl Trainings- als auch Testdatensätze, um die Ausgabeerzeugung zu optimieren und Individuen effektiv zu authentifizieren. 
• Prädiktive Modellierung: Überwachtes Lernen ist eine weit akzeptierte Strategie, um Trends und Strategien im kommerziellen Sektor vorherzusagen. Auch bekannt als prädiktive Modellierung, umfassen diese Beispiele die Vorhersage des Umsatzes im nächsten Quartal, die Analyse von Marketingkampagnendaten, die Prognose von Budgettrends, die Personalisierung von OTT-Feeds und so weiter. 
• Präskriptive Analyse: Bei dieser Technik wird der Eingabedatensatz mit externen menschlichen Eingriffen feinabgestimmt, die die Qualität der durchgeführten Analyse und der Ausgabeerzeugung optimieren. Eine genaue Ausgabe führt zu einer besseren präskriptiven Analyse, was eine strategischere und geformte Memorandum für zukünftige Maßnahmen impliziert. 
• Optische Zeichenerkennung: Überwachtes Lernen ist effektiv beim Parsen und Bearbeiten von Post-Datenformaten (pdf) Text, da es eine Korrelation zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen vorhersagt und Labels für Text vorhersagt. Neuronale Netze, die mit überwachten Lernen betrieben werden, sagen die Natur, den Ton und die Kritikalität von Text voraus und kategorisieren sie in einem bearbeitbaren Format.  
• Spracherkennung oder Spracherkennung: Diese Technik ist bekannt dafür, gesprochene Wörter zu diktieren und in einen Befehl zur Aktion umzuwandeln. Basierend auf dem trainierten und getesteten Audiodatensatz können Benutzer Sprachbefehle in schriftliche oder Echtzeit-automatisierte Workflows umwandeln. 

Arten der Klassifikation im überwachten Lernen

Es gibt mehrere Methoden der Klassifikation im überwachten Lernen. Zunächst wird der Datensatz vorverarbeitet, bereinigt und auf Ausreißer überprüft. Die gelabelten Daten stellen eine starke Korrelation zwischen einer vorhergesagten Variablen und der Ergebnisvariablen her.

Nach der Datenbereinigung wird der Datensatz auf den verfügbaren gelabelten Daten trainiert und getestet, um die Genauigkeit zu überprüfen und unbekannte Daten zu klassifizieren. Basierend auf dem vorherigen Training wird das überwachte Lernen verwendet, um Objekte zu klassifizieren:

Binäre Klassifikation

Bei der binären Klassifikation, wie bereits erwähnt, wird der Datensatz gegen die Hypothesenbildung bewertet. Das bedeutet, dass wenn A B verursacht, dann ist der Wert der Nullhypothese wahr und wenn nicht, dann kann die Alternative wahr sein. Die A- oder B-Klassifikation wird als binäre Klassifikation definiert und es gibt fünf Arten der Klassifikation im überwachten Lernen

• Lineare Regression: Lineare Regression ist eine Datenanalysemethode, die eine unabhängige Variable und eine abhängige Variable umfasst, die eine lineare Korrelation teilen und dem Modell zugeführt werden, um kontinuierliche Ergebnisse vorherzusagen. Sie kann mit nominalen, diskreten und kontinuierlichen Daten durchgeführt werden und diese Modelle können Verkaufstrends oder Prognosen vorhersagen. 
• Logistische Regression: Logistische Regression arbeitet mit größeren Datensätzen und optimiert die Kategorie-Wahrscheinlichkeit der Variablen, um gut passende Modelle zu bilden. Basierend auf der probabilistischen Verteilung weist sie eine bestimmte Kategorie für die abhängige Variable zu.
• Entscheidungsbäume: Entscheidungsbäume folgen einer knotenbasierten Technik, um Daten in Attribute zu kategorisieren und statistische Parameter zu verstehen, um ein spezifisches Ergebnis vorherzusagen. Der Entscheidungsbaum-Mechanismus folgt Entscheidungsregeln und wird in der prädiktiven Modellierung und Big-Data-Analyse eingesetzt.
• Zeitreihen: Diese Technik wird verwendet, um sequenzielle Daten wie Sprache, Budget, Marketingmetriken, Aktienkurse oder Kampagnenattributionsdaten zu verarbeiten. Einige beliebte Beispiele für Zeitreihenmodelle sind rekurrente neuronale Netze, Long Short Term Memory (LSTM) Modelle und so weiter. 
• Naive Bayes: Naive Bayes isoliert Attribute gelabelter Daten und analysiert individuelle Merkmale, weist Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu und testet, welche Kategorie die richtige ist, ohne das maschinelle Lernmodell zu überanpassen.

Mehrklassenklassifikation

In dieser Klassifikationstechnik des überwachten Lernens wird den unbekannten Daten basierend auf dem Training des Modells mehrere (bis zu drei) relevante Kategorien oder Klassen zugewiesen. Es gibt drei Arten der Mehrklassenklassifikation im überwachten Lernen:

• Zufallswald: Zufallswald kombiniert mehrere Entscheidungsbäume, um das Modell-Testing zu stärken und die Genauigkeit zu verbessern.  Dieser Algorithmus wird verwendet, um stärkere Korrelationen vorherzusagen, Vorhersagen zu mitteln oder Klassen für große und diverse Datensätze vorherzusagen. Einige Beispiele umfassen Wettervorhersagen, Spielgewinnprojektionen, wirtschaftliche Vorhersagen und so weiter. 
• K-nächster Nachbar: Dieser Algorithmus wird verwendet, um die Wahrscheinlichkeit eines einzelnen Datenpunkts gemäß der Kategorie einer heterogenen Gruppe von Datenpunkten um ihn herum vorherzusagen. K-nächster Nachbar ist eine Technik des überwachten Lernens, die einen "informativen Score" für "K" Labels bewertet und Distanzen (wie die euklidische) berechnet, um die nächstgelegene Kategorie vorherzusagen.

Mehrfach-Label-Klassifikation

Mehrfach-Label-Klassifikation ist eine überwachte Technik, bei der Algorithmen mehrere Labels als gute Passform für die unabhängige Variable vorhersagen. Sie kombiniert die Ergebnisse der Datenanalyse und der menschlichen Vorverarbeitung, um drei oder mehr relevante Kategorien für die Ausgabevariable zu filtern.

• Problemtransformation:  Mit dieser Strategie können Sie mehrere Label-Ausgaben in eine einzige, am besten passende Ausgabe umwandeln, um Verwirrung zu lösen. Anstatt mehrere Klassenwerte wie Hund, Schauspieler, Maultier zu haben, weist der Algorithmus eine relevante Ausgabe zu. Problemtransformation ist wesentlich für die binäre Klassifikation, bei der wir eine Ursache und ein Ergebnis haben. 
• Algorithmusanpassung: Mit dieser Technik können ML-Modelle mehrere Klassen effektiv handhaben, ohne das Modell zu überanpassen. Beispiele umfassen KNN, Naive Bayes, Entscheidungsbäume usw.
• Mehrfach-Label-Gradienten-Boosting: Diese Technik hebt das relevanteste Gradienten- oder Konfidenzintervall einer Variablen hervor, die zu einer bestimmten Kategorie gehört. Die während der Testphase hervorgehobenen Gradienten sind die Labels, die am Ende zugewiesen werden.

Mehrfach-Label-Regression

Mehrfach-Label-Regression sagt mehrere kontinuierliche Ausgabewerte für einen einzelnen Eingabedatenpunkt voraus. Im Gegensatz zur Mehrfach-Label-Klassifikation, die mehreren Kategorien zu Daten zuweist, modelliert dieser Ansatz Beziehungen zwischen Merkmalen innerhalb numerischer Werte (wie Luftfeuchtigkeit oder Niederschlag) und sagt diese Werte voraus, um Wettertrends für Aktivitäten wie Fluglandungen oder -starts, Spielverzögerungen und so weiter vorherzusagen. 

Unausgeglichene Klassifikation

Unausgeglichene Klassifikation wird als eine überwachte Technik definiert, um ungleichmäßige Label-Klassifikationen während des Analyseprozesses zu handhaben. Aufgrund von Ungleichheiten in linearen Beziehungen kann die Endklassen-Vorhersage fehlerhaft werden. Manchmal kann es auch den Fall von falsch-positiven Ergebnissen in Testdaten anzeigen, die unbekannte Daten fälschlicherweise klassifizieren.

Was ist unüberwachtes Lernen? 

Unüberwachtes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, das Algorithmen verwendet, um ungelabelte Datensätze ohne menschliche Aufsicht zu analysieren. Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem wir wissen, welche Ergebnisse zu erwarten sind, zielt diese Methode darauf ab, Muster zu entdecken und Dateninsights ohne vorheriges Training oder Labels zu gewinnen. 

Unüberwachtes Lernen wird verwendet, um Korrelationen innerhalb von Datensätzen, Beziehungen und Muster innerhalb von Variablen sowie versteckte Trends und Verhaltenskompositionen zu erkennen, um den Daten-Labeling-Prozess zu automatisieren. Beispiele umfassen Anomalieerkennung, Dimensionsreduktion und so weiter.

Beispiele für unüberwachtes Lernen 

Einige der alltäglichen Anwendungsfälle für unüberwachtes Lernen umfassen die folgenden:

• Kundensegmentierung: Unternehmen können unüberwachte Lernalgorithmen verwenden, um Käuferprofil-Profile zu erstellen, indem sie die gemeinsamen Merkmale, Verhaltensweisen oder Muster ihrer Kunden clustern. Zum Beispiel könnte ein Einzelhandelsunternehmen die Kundensegmentierung verwenden, um Budgetkäufer, saisonale Käufer und wertvolle Kunden zu identifizieren. Mit diesen Profilen im Hinterkopf kann das Unternehmen personalisierte Angebote und maßgeschneiderte Erlebnisse schaffen, um die Vorlieben jeder Gruppe zu erfüllen.
• Anomalieerkennung: Bei der Anomalieerkennung besteht das Ziel darin, Datenpunkte zu identifizieren, die von den restlichen Daten abweichen. Da Anomalien oft selten und sehr unterschiedlich sind, kann es schwierig sein, sie als Teil eines gelabelten Datensatzes zu kennzeichnen, daher sind unüberwachte Lerntechniken gut geeignet, um diese Seltenheiten zu identifizieren. Modelle können helfen, Muster oder Strukturen innerhalb der Daten zu entdecken, die auf abnormales Verhalten hinweisen, sodass diese Abweichungen als Anomalien notiert werden können. Die Überwachung von Finanztransaktionen zur Erkennung von betrügerischem Verhalten ist ein gutes Beispiel dafür.

Unüberwachte Lern-Clustering-Typen

Unüberwachte Lernalgorithmen eignen sich am besten für komplexe Aufgaben, bei denen Benutzer bisher unentdeckte Muster in Datensätzen aufdecken möchten. Drei hochrangige Arten des unüberwachten Lernens sind Clustering, Assoziation und Dimensionsreduktion. Es gibt mehrere Ansätze und Techniken für diese Typen.

Unüberwachtes Lernen wird verwendet, um interne Beziehungen zwischen ungelabelten Datenpunkten zu erkennen, um einen Unsicherheitswert vorherzusagen und zu versuchen, die richtige Kategorie über maschinelle Lernverarbeitung zuzuweisen.

Clustering im unüberwachten Lernen

Clustering ist eine unüberwachte Lerntechnik, die ungelabelte Daten in Gruppen oder, wie der Name schon sagt, Cluster aufteilt, basierend auf Ähnlichkeiten oder Unterschieden zwischen den Datenpunkten. Clustering-Algorithmen suchen nach natürlichen Gruppen in unklassifizierten Daten. 

Zum Beispiel könnte ein unüberwachter Lernalgorithmus einen ungelabelten Datensatz verschiedener Land-, Wasser- und Lufttiere nehmen und sie basierend auf ihren Strukturen und Ähnlichkeiten in Cluster organisieren. 

Clustering-Algorithmen umfassen die folgenden Typen: 

• K-means Clustering:  K-means ist ein weit verbreiteter Algorithmus zur Partitionierung von Daten in K-Cluster, die ähnliche Merkmale und Attribute teilen. Der Abstand jedes Datenpunkts vom Schwerpunkt dieser Cluster wird berechnet. Der nächstgelegene Cluster ist die Kategorie für diesen Datenpunkt. Diese Technik wird am besten für Kundensegmentierung oder Sentimentanalyse verwendet.
• Hauptkomponentenanalyse: Die Hauptkomponentenanalyse zerlegt Daten in weniger Komponenten, auch bekannt als Hauptkomponenten. Sie wird hauptsächlich zur Dimensionsreduktion, Anomalieerkennung und Spam-Reduktion verwendet. 
• Gaußsche Mischmodelle: Dies ist ein probabilistisches Clustering-Modell, bei dem Eingabedaten auf innere Korrelationen, Muster und Trends untersucht werden. Der Algorithmus weist jedem Datenpunkt einen Wahrscheinlichkeitswert zu und erkennt die richtige Kategorie. Diese Technik ist auch als weiches Clustering bekannt, da sie eine Wahrscheinlichkeitsinferenz für einen Datenpunkt gibt.

Assoziation im unüberwachten Lern-Clustering

In diesem regelbasierten Ansatz des unüberwachten Lernens suchen Lernalgorithmen nach Wenn-Dann-Korrelationen und -Beziehungen zwischen Datenpunkten. Diese Technik wird häufig verwendet, um das Kaufverhalten von Kunden zu analysieren, sodass Unternehmen die Beziehungen zwischen Produkten verstehen können, um ihre Produktplatzierungen und zielgerichteten Marketingstrategien zu optimieren. 

Stellen Sie sich vor, ein Lebensmittelgeschäft möchte besser verstehen, welche Artikel ihre Kunden häufig zusammen kaufen. Das Geschäft hat einen Datensatz, der eine Liste von Einkaufstouren enthält, wobei jede Tour detailliert beschreibt, welche Artikel im Geschäft ein Kunde gekauft hat. 

Das Geschäft kann Assoziationen nutzen, um nach Artikeln zu suchen, die Kunden häufig bei einem Einkauf zusammen kaufen. Sie können beginnen, Wenn-Dann-Regeln abzuleiten, wie: Wenn jemand Milch kauft, kauft er oft auch Kekse. 

Dann könnte der Algorithmus die Konfidenz und Wahrscheinlichkeit berechnen, dass ein Kunde diese Artikel zusammen kauft, durch eine Reihe von Berechnungen und Gleichungen. Indem herausgefunden wird, welche Artikel Kunden zusammen kaufen, kann das Lebensmittelgeschäft Taktiken einsetzen, wie das Platzieren der Artikel nebeneinander, um den Kauf zusammen zu fördern, oder einen Rabattpreis anbieten, um beide Artikel zu kaufen. Das Geschäft wird das Einkaufen für seine Kunden bequemer machen und den Umsatz steigern. 

Dimensionsreduktion 

Dimensionsreduktion ist eine unüberwachte Lerntechnik, die die Anzahl der Merkmale oder Dimensionen in einem Datensatz reduziert, um die Daten leichter visualisierbar zu machen. Sie funktioniert, indem wesentliche Merkmale aus den Daten extrahiert und die irrelevanten oder zufälligen ohne Beeinträchtigung der Integrität der Originaldaten reduziert werden.

Die Wahl zwischen überwachten und unüberwachten Lernen 

Die Auswahl des geeigneten Trainingsmodells, um Ihre Geschäftsziele und beabsichtigten Ausgaben zu erreichen, hängt von Ihren Daten und ihrem Anwendungsfall ab. Berücksichtigen Sie die folgenden Fragen, wenn Sie entscheiden, ob überwachte oder unüberwachte Lernmethoden am besten für Sie geeignet sind: 

• Arbeiten Sie mit einem gelabelten oder ungelabelten Datensatz? Mit welcher Größe von Datensatz arbeitet Ihr Team? Sind Ihre Daten gelabelt? Oder haben Ihre Datenwissenschaftler die Zeit und das Fachwissen, um Ihre Datensätze entsprechend zu validieren und zu labeln, wenn Sie diesen Weg wählen? Denken Sie daran, dass gelabelte Datensätze ein Muss sind, wenn Sie überwachte Lernmethoden verfolgen möchten.
• Welche Probleme hoffen Sie zu lösen?  Möchten Sie ein Modell trainieren, das Ihnen hilft, ein bestehendes Problem zu lösen und Ihre Daten zu verstehen? Oder möchten Sie mit ungelabelten Daten arbeiten, um dem Algorithmus zu ermöglichen, neue Muster und Trends zu entdecken? Überwachte Lernmodelle eignen sich am besten, um ein bestehendes Problem zu lösen, wie z.B. Vorhersagen mit vorhandenen Daten zu treffen. Unüberwachtes Lernen eignet sich besser, um neue Erkenntnisse und Muster in Datensätzen zu entdecken. 

Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen: Hauptunterschiede 

Hier ist eine Zusammenfassung der wichtigsten Unterscheidungsmerkmale zwischen überwachten und unüberwachten Lernen, die die Parameter und Anwendungen beider Arten der maschinellen Lernmodellierung erklärt:

Überwachen oder nicht überwachen, wie Sie es für richtig halten

Ob Sie sich für eine unüberwachte oder überwachte Technik entscheiden, das Endziel sollte darin bestehen, die richtige Vorhersage für Ihre Daten zu treffen. Während beide Strategien ihre Vorteile und Anomalien haben, erfordern sie unterschiedliche Ressourcen, Infrastruktur, Arbeitskräfte und Datenqualität.  Sowohl überwachte als auch unüberwachte Lernmethoden stehen in ihren jeweiligen Bereichen an der Spitze, und die Zukunft der Industrien setzt auf sie. 

Erfahren Sie mehr über Maschinelle Lernmodelle und wie sie trainieren, segmentieren und Daten analysieren, um erfolgreiche Ergebnisse vorherzusagen.