Was ist überwachtes maschinelles Lernen? Algorithmus, Beispiel

Maschinelles Lernen ist überall – von Regierungsbehörden, Einzelhandelsdienstleistungen und Finanzinstituten bis hin zum Gesundheitswesen, Unterhaltungs- und Transportsektor. Es ist eng mit unserem täglichen Leben verbunden, sei es, dass Netflix oder Amazon Online-Empfehlungen geben oder Ihr Smartphone mit Gesichtserkennungstechnologie entsperrt wird, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz haben an Dynamik gewonnen wie nie zuvor.

Da maschinelles Lernen heute einer der beliebtesten Technologietrends ist, ist es unerlässlich, einen der wichtigsten Ansätze zur Schaffung künstlicher Intelligenz zu kennen – überwachtes maschinelles Lernen.

Was ist überwachtes maschinelles Lernen?

Überwachtes maschinelles Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem ein Computeralgorithmus mit gekennzeichneten Eingabedaten trainiert wird und der Computer wiederum die Ausgabe für unvorhergesehene Daten vorhersagt. „Beschriftet“ bedeutet hier, dass einige Daten bereits mit den richtigen Antworten versehen sind, um dem maschinellen Lernen zu helfen. Beim überwachten Lernen arbeiten die dem Computer zugeführten Eingabedaten wie ein Supervisor oder Lehrer, um die Maschine so zu trainieren, dass sie genaue Ergebnisse liefert, indem sie zugrunde liegende Muster und Korrelationen zwischen den Eingabedaten und den Ausgabeetiketten erkennt.

Arten von überwachten Lernalgorithmen

Es gibt verschiedene Arten von überwachten Lernalgorithmen, um bestimmte Ergebnisse zu erzielen. Werfen wir einen Blick auf einige der gängigsten Typen.

1. Klassifizierung

Klassifizierungsalgorithmen verwenden markierte Trainingsdaten, um Eingaben in eine bestimmte Anzahl von Klassen oder Kategorien zu sortieren. Hier ist die Ausgabevariable eine Kategorie wie „Ja“ oder „Nein“ und „Wahr“ oder „Falsch“. Die Kategorisierung medizinischer Berichte in positiv (Krankheit) oder negativ (keine Krankheit) oder die Klassifizierung von Filmen in verschiedene Genres sind einige Fälle, in denen Klassifizierungsalgorithmen anwendbar sind.

2. Rückschritt

Regressionsmodelle werden verwendet, wenn ein numerischer Zusammenhang zwischen den Eingabe- und Ausgabevariablen besteht. Regressionsalgorithmen, die in den Bereich des überwachten Lernens fallen, umfassen lineare Regression, nichtlineare Regression, Regressionsbäume, Polynomregression und bayessche lineare Regression. Solche Modelle werden hauptsächlich verwendet, um kontinuierliche Variablen wie spekulative Markttrends, Wettervorhersagen oder die Vorabbestimmung der Klickraten in Online-Werbung zu bestimmten Tageszeiten vorherzusagen.

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3. Neuronale Netze

Neuronale Netzwerkalgorithmen werden verwendet, um sensorische Daten zu interpretieren, Muster zu erkennen oder Roheingaben zu gruppieren. Obwohl dieser Algorithmus mehrere Vorteile hat, kann es ziemlich schwierig sein, ein neuronales Netzwerk zu verwenden, wenn es zu viele Beobachtungen gibt. Zu den beliebten realen Anwendungen neuronaler Netze gehören Informationsextraktion, Textklassifizierung, Sprach- und Zeichenerkennung, Zusammenfassung mehrerer Dokumente, Sprachgenerierung und mehr.

4. Naives Bayessches Modell

Naive Bayes Classifiers ist kein einzelner Algorithmus, sondern eine Sammlung von Algorithmen, die auf dem Satz von Bayes basieren. Das diesen Algorithmen zugrunde liegende Standardprinzip ist, dass jedes Paar klassifizierter Merkmale voneinander unabhängig ist. Klassenetiketten werden unter Verwendung eines direkten azyklischen Graphen zugewiesen, der mehrere untergeordnete Knoten und einen übergeordneten Knoten umfasst. Jeder untergeordnete Knoten wird als getrennt und unabhängig vom übergeordneten Knoten betrachtet. Zu den beliebten realen Anwendungen des Naive-Bayes-Algorithmus gehören die Spam-Filterung und die Stimmungsanalyse.

5. Entscheidungsbäume

Entscheidungsbäume sind flussdiagrammähnliche Modelle, die bedingte Kontrollanweisungen enthalten, um Entscheidungen und ihre möglichen Konsequenzen zu vergleichen. Ein Entscheidungsbaum beinhaltet einen baumartigen Graphen, bei dem die internen Knoten den Punkt darstellen, an dem wir ein Attribut auswählen und eine Frage stellen, die Blattknoten die Klassenbezeichnungen oder die tatsächliche Ausgabe darstellen und die Kanten für die Antworten auf die Fragen stehen.

6. Unterstützungsvektormaschine

Support Vector Machine (SVM) basiert auf der statistischen Lerntheorie von Vap Nick und wurde bereits 1990 entwickelt. Einfach ausgedrückt sind Support Vector Machines eine Reihe von überwachten Lernmethoden, die für Regression, Klassifizierung und Ausreißererkennung verwendet werden. Sie sind eng mit dem Kernel-Netzwerk verbunden und finden Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Mustererkennung, Bioinformatik und Multimedia-Informationsabruf.

7. Random-Forest-Modell

Das Random-Forest-Modell besteht aus einem Ensemble einzelner Entscheidungsbäume, wobei jeder einzelne Baum eine Klassenvorhersage liefert und die Klasse mit den maximalen Stimmen die Vorhersage des Modells ist. Die Idee hinter dem Konzept des Random-Forest-Modells ist, dass eine große Anzahl von relativ unkorrelierten Bäumen oder Modellen, die in einem Ensemble arbeiten, genauere Vorhersagen liefern als jede einzelne Vorhersage. Denn die Bäume schützen sich gegenseitig vor unabhängigen Fehlern.

Wie funktioniert es?

Überwachtes Lernen beinhaltet das Trainieren von Modellen mit beschrifteten Datensätzen, damit sie etwas über jeden Datentyp lernen können. Nach Abschluss des Trainings erhält das Modell Testdaten, um die Ausgabe zu identifizieren und vorherzusagen.

Betrachten wir ein einfaches Beispiel, um das Konzept weiter zu verdeutlichen.

Angenommen, Sie bekommen eine Kiste mit verschiedenen Gemüsesorten. Beim Ansatz des überwachten maschinellen Lernens besteht Ihr erster Schritt darin, die Maschine auf diese Weise nacheinander mit all den verschiedenen Gemüsesorten vertraut zu machen:

• Wenn das Objekt wie eine Zwiebel und purpurrosa ist, wird es als – Zwiebel bezeichnet.
• Wenn das Objekt blättrig und grün ist, wird es als – Spinat gekennzeichnet.

Sobald Sie die Maschine trainiert haben, geben Sie ihr ein separates Gemüse aus der Kiste (z. B. eine Zwiebel) und bitten Sie, es zu identifizieren. Da die Maschine das Gemüse nun bereits aus früheren Daten kennengelernt hat, wird sie das neue Objekt anhand seiner Form und Farbe klassifizieren und das Ergebnis als Zwiebel bestätigen. Auf diese Weise lernt oder trainiert die Maschine aus Trainingsdaten (Kiste mit Gemüse) und wendet das Wissen auf neue, unvorhergesehene Daten (neues Gemüse) an.

Lassen Sie uns wie bei dem Gemüsebeispiel, das wir oben verwendet haben, ein weiteres Beispiel für überwachtes Lernen sehen, um zu verstehen, wie es funktioniert.

Angenommen, wir haben einen Datensatz, der aus verschiedenen Formen wie Dreiecken, Quadraten und Fünfecken besteht. Der erste Schritt besteht darin, das Modell für jede Figur auf folgende Weise zu trainieren:

• Wenn die Form drei Seiten hat, wird sie als – Dreieck bezeichnet
• Wenn die Form vier gleiche Seiten hat, wird sie als Quadrat bezeichnet
• Wenn die Form fünf Seiten hat, wird sie als – Pentagon bezeichnet

Sobald das Training abgeschlossen ist, testen wir das Modell mithilfe von Testdaten, und die Aufgabe des Modells wäre es, die Form basierend auf dem Trainingswissen zu identifizieren. Wenn das Modell also eine neue Form findet, klassifiziert es sie auf der Grundlage der Anzahl der Seiten und gibt eine Ausgabe aus.

Vorteile und Herausforderungen

Es versteht sich von selbst, dass überwachtes Lernen mehrere Vorteile bei der Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen hat. Einige seiner Vorteile sind unten aufgeführt:

• Überwachte Lernmodelle können Ergebnisse basierend auf früheren Erfahrungen genau vorhersagen.

• Überwachtes Lernen hilft, die Leistung durch Erfahrung zu optimieren.
• Überwachtes Lernen gibt uns eine klare und genaue Vorstellung von den Objektklassen.
• Nicht zuletzt sind überwachte Lernalgorithmen unglaublich wichtig für die Lösung verschiedener realer Probleme und finden Anwendung in verschiedenen Sektoren.

Zweifellos sind überwachte Lernalgorithmen sehr vorteilhaft, insbesondere im Hinblick auf ihr Potenzial, Herausforderungen in Echtzeit anzugehen. Der Aufbau eines nachhaltigen und effizienten überwachten Lernmodells bringt jedoch seine eigenen Herausforderungen mit sich. Schauen wir uns also an:

• Der gesamte Prozess des Trainings überwachter Lernmodelle ist ein zeitaufwändiger Prozess.
• Supervise-Learning-Modelle erfordern oft ein gewisses Maß an Fachwissen und Ressourcen, um genau zu strukturieren und zu funktionieren.
• Im Gegensatz zu unüberwachten Lernmodellen können überwachte Lernmodelle Daten nicht selbst klassifizieren oder gruppieren.
• Die Wahrscheinlichkeit, dass sich menschliche Fehler in Datensätze einschleichen, ist ziemlich hoch, was dazu führen kann, dass Algorithmen falsch trainiert werden.

Best Practices mit Beispielen

Was sind einige der Best Practices, die Sie beachten sollten, bevor Sie ein Projekt mit überwachtem maschinellem Lernen beginnen? Schauen Sie unten nach.

• Stellen Sie sicher, dass Sie sich darüber im Klaren sind, welche Art von Daten Sie als Trainingsdatensatz verwenden werden.
• Sammeln Sie entsprechende Ergebnisse entweder von Standardmessungen oder von menschlichen Experten.
• Entscheiden Sie die Struktur des Lernalgorithmus.

Es lohnt sich, abschließend über einige der besten und beliebtesten Praxisbeispiele für überwachtes maschinelles Lernen zu sprechen.

• Vorhersageanalyse : Ein weit verbreiteter Anwendungsfall für die Verwendung von überwachten Lernmodellen für die Vorhersageanalyse ist die Bereitstellung aussagekräftiger und umsetzbarer Einblicke in verschiedene Geschäftsdatenpunkte. Infolgedessen können Wirtschaftsunternehmen bestimmte Ergebnisse auf der Grundlage einer bestimmten Ausgangsvariablen vorhersehen, um Entscheidungen zu rechtfertigen und zu untermauern.
• Objekt- und Bilderkennung : Überwachte Lernalgorithmen finden Verwendung beim Auffinden und Klassifizieren von Objekten in Bildern und Videos – eine häufige Anforderung in der Bildanalyse und verschiedenen Computer-Vision-Techniken.
• Spam-Erkennung : Spam-Erkennungs- und -Filtertechniken verwenden überwachte Klassifizierungsalgorithmen, um Datenbanken so zu trainieren, dass sie Muster in neuen Daten erkennen können, um Spam- und Nicht-Spam-E-Mails effektiv zu trennen.
• Stimmungsanalyse : Eine großartige Möglichkeit, die Bemühungen zur Markenbindung zu steigern, besteht darin, die Kundeninteraktionen zu verstehen. Überwachtes maschinelles Lernen kann in dieser Hinsicht helfen, indem wichtige Informationen aus großen Datensätzen wie Emotionen, Absichten, Vorlieben usw. von Kunden extrahiert und klassifiziert werden.

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Fazit

Der neueste Marktforschungsbericht von Technavio mit dem Titel Machine Learning Market by End-user and Geography – Forecast and Analysis 2020-2024 prognostiziert, dass die globale Marktgröße für maschinelles Lernen im Prognosezeitraum 2020-2024 ein Wachstum von 11,16 Milliarden US-Dollar verzeichnen wird. Darüber hinaus wird das stetige Wachstum im Jahresvergleich die Wachstumsimpulse des Marktes antreiben.

Sowohl aktuelle Trends als auch Zukunftsprognosen deuten darauf hin, dass maschinelles Lernen von Dauer sein wird. Überwachte Lernalgorithmen sind grundlegend für jedes maschinelle Lernprojekt, bei dem es hauptsächlich um Klassifizierungs- und Regressionsprobleme geht. Trotz ihrer Herausforderungen sind überwachte Lernalgorithmen am nützlichsten, um Ergebnisse auf der Grundlage von Erfahrungen vorherzusagen.