Das Wort Algorithmus ist mittlerweile in der Alltagssprache angekommen. Aber was bedeutet es wirklich? Hinter diesem einfachen Wort verbirgt sich eine ganze Welt: unüberwachtes Lernen, Data Science, neuronale Netze... Wie wäre es, wenn wir uns die Zeit nehmen würden, die Dinge zu definieren? In diesem Artikel wirst du einige nützliche Machine-Learning-Algorithmen kennenlernen oder wiederentdecken, die du beherrschen solltest.
Beginnen wir mit den Grundlagen, was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?
Der Hauptunterschied liegt in der Art der Daten. Auf der einen Seite wird Machine Learning strukturierte Daten (numerische Daten) verarbeiten.
Es gibt auch einen Unterschied zwischen überwachten und unüberwachten Algorithmen.
Kurz gesagt: Beim überwachten Lernen machen die Algorithmen des maschinellen Lernens Vorhersagen anhand von bereits gelabelten Beispielen. Beim unüberwachten Lernen hingegen geschieht dies auf der Grundlage einer Menge an nicht gelabelten Daten.
Das Machine-Learning-Modell muss also die Ergebnisse vorhersagen, ohne sich auf vordefinierte Ergebnisse zu stützen.
Um mehr über die Anwendungsbereiche von unüberwachtem Lernen zu erfahren, kannst du diesen Artikel lesen.
Nachdem wir dies getan haben, werden wir nun 3 der wichtigsten einfachen Machine-Learning-Algorithmen besprechen, die für Unternehmen nützlich sind:
Logistische Regression
Mithilfe der logistischen Regression können die Beziehungen zwischen qualitativen Variablen Xi (den Features) und einer qualitativen Variablen Y untersucht werden. Das logistische Regressionsmodell liefert die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis eintritt oder nicht eintritt. Dazu wird eine Verknüpfungsfunktion h gesucht und ihre Regressionskoeffizienten optimiert. Weitere Informationen zur logistischen Regression findest du hier.
Aber wozu dient sie konkret?
Die logistische Regression ist ein grundlegender Algorithmus im Machine Learning, mit dem man schnell eine Klassifizierung von Datensätzen vornehmen kann. Bei der Texterkennung findet man die logistische Regression zum Beispiel, um Hassreden in einem Forum zu erkennen oder um die Themen eines Artikels zu klassifizieren.
Die logistische Regression wird aber auch bei Videospielen eingesetzt. Ihre Stärke liegt in ihrer Einfachheit, die es ermöglicht, sie sehr schnell auszuführen. Tencent verwendet sie zum Beispiel in seinen Spielen, um das Empfehlungssystem für Ingame-Käufe zu verfeinern.
Und diese Bereiche sind keine Ausnahmen, denn die logistische Regression findet man sowohl in der Medizin als auch in der Industrie. Es handelt sich also um einen Algorithmus, den man heute beherrschen muss. Möchtest du dich in Datenwissenschaft ausbilden lassen? Wir bieten Schulungen an, um all diese Algorithmen zu beherrschen.
KNN
Die KNN-Methode (K Nearest Neighbour Method) ist eine Methode des überwachten Lernens. Die Idee dieses Algorithmus ist es, einen Punkt anhand der Klasse seiner nächsten Nachbarn in der Datenbank in Kategorien einzuteilen. Um mehr über den KNN-Algorithmus zu erfahren, lies unseren Artikel zu diesem Thema.
Diese Methode basiert auf dem Sprichwort: „Gleich und gleich gesellt sich gern“. Daten der gleichen Klasse haben eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass sie sich in der Nähe befinden. Aus technischer Sicht muss man die Anzahl der zu untersuchenden Nachbarn auswählen.
In der Praxis findet man den KNN-Algorithmus in vielen Anwendungen, da er leicht zu implementieren und einfach zu handhaben ist. Bei einer großen Anzahl von Variablen kann er jedoch schnell zu langsam sein, um effizient zu sein.
Man findet es häufig in Empfehlungssystemen. Nehmen wir als Beispiel eine Website, auf der man sein Essen auswählen kann. Um die Empfehlungen zu verbessern, wird die Seite alte Suchanfragen berücksichtigen, um neue, ähnliche Ergebnisse zu liefern.
Die Seite ist also in der Lage, ein Ergebnis zu liefern, indem sie den Algorithmus der nächsten Nachbarn verwendet.
Diesen Machine-Learning-Algorithmus findet man auch bei der Betrugserkennung in Echtzeit. Hier wird nach Daten gesucht, die von der Norm abweichen, die nicht den klassischen Mustern ähneln.
Sicherlich ist dieser Algorithmus einfach und schnell, aber man muss auch wissen, wie man ihn anpasst. Denn mit dieser Art von Klassifizierung kann man schnell die menschlichen Verzerrungen verschärfen. Denn ein solcher Algorithmus reproduziert bestehende Muster in großem Umfang. Du solltest also daran denken, diese Verzerrungen zu berücksichtigen, um ihre Verallgemeinerung zu vermeiden.
Entscheidungsbäume
Entscheidungsbäume sind beliebte Modelle des Machine Learning. Das liegt daran, dass sie sehr einfach zu interpretieren und ziemlich zuverlässig sind. Damit lassen sich Entscheidungshilfen für Teams erstellen, die nicht unbedingt mit Daten zu tun haben.
Dies beruht auf Entscheidungsbäumen, d. h. einer Reihe von Multiple-Choice-Fragen, die zu einer endgültigen Entscheidung führen. Der Machine-Learning-Algorithmus wird durch Iteration die Wahrscheinlichkeiten, zu einer Entscheidung zu gelangen, definieren. Dies ermöglicht es, den Weg zu optimieren, der zum richtigen Ergebnis führt.
Diese Entscheidungsbäume können sehr mächtig werden, wenn man sie in ensemblistische Methoden wie Random Forest einbindet.
Dennoch musst du wachsam sein, da diese Algorithmen zu Überlernen führen können. Der Algorithmus wird perfekte Pfade verschärfen, die letztendlich nur in sehr speziellen Situationen übereinstimmen.
Wir haben also schnell drei der wichtigsten Algorithmen des Machine Learning gesehen, die du beherrschen solltest! Diese sind nämlich in allen Bereichen nützlich und können sowohl auf große Datenbanken als auch auf kleinere Strukturen angewendet werden.
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