Kernel ist eine Klassifizierungsmethode des Machine Learning. Hier erfährst du alles, was du darüber wissen musst und wie du eine Ausbildung zum Data Scientist oder Data Analyst absolvieren kannst.
Im Bereich des maschinellen Lernens besteht die Kernel-Methode darin, einen linearen Klassifizierer zu verwenden, um ein nichtlineares Problem zu lösen. Um dies zu erreichen, wird ein linear untrennbarer Datensatz in einen linear trennbaren Datensatz umgewandelt, wie im folgenden Beispiel, indem man ihn in einen höherdimensionalen Raum überführt.
Der Kernel erweist sich z. B. als sehr nützlich, um zwei Klassen innerhalb eines zweidimensionalen Datensatzes zu trennen, bei dem die Daten nicht linear trennbar sind.
Die Verwendung einer polynomialen Funktion würde das Klassifizierungsproblem verkomplizieren. Daher ist es besser, die Daten in einen 3D-Raum zu transformieren, in dem die Daten durch einen linearen Klassifikator trennbar werden.
Dann wird es möglich, die Daten von 2D nach 3D umzuwandeln, eine lineare Entscheidungsgrenze durch Anpassung des linearen Klassifikators im 3D-Raum zu finden und die lineare Entscheidungsgrenze wieder in den 2D-Raum abzubilden, um eine nichtlineare Entscheidungsgrenze in 2D zu erstellen.
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Es gibt verschiedene kernelbasierte Algorithmen im Machine Learning, wie die Regularisierte Radiale Basisfunktion (Rdg RBFNN), die Support Vector Machine (SVM), die Kernel-Fisher-Diskriminantenanalyse (KFD) oder den Regularisierten Adaboost (Reg AB). Der am häufigsten verwendete Ansatz unter diesen Modellen ist die Support Vector Machine (SVM).
Man unterscheidet zwischen der klassischen linearen SVM für die lineare Klassifizierung und der nichtlinearen SVM, bei der der Kernel verwendet wird, um die Muster von den niedrigsten bis zu den höchsten Dimensionen abzubilden.
Diese Methode ermöglicht es, linear untrennbare Daten zu verarbeiten und nichtlineare Kombinationen der ursprünglichen Merkmale in einen höherdimensionalen Raum über eine Mapping-Funktion zu erstellen, wo eine lineare Trennung möglich wird. Der am häufigsten verwendete Kernel für SVM ist der RBF-Kernel oder der Gauß-Kernel.
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