Bevor der Prozess des maschinellen Lernens seine volle Wirkung entfalten kann, muss er viele Trainingsphasen durchlaufen, um die verfügbaren Datensätze zu integrieren. Um das Machine-Learning-Modell mit jedem neuen Training zu verbessern, ist es wichtig, die verschiedenen Metriken zu quantifizieren. Und genau an diesem Punkt kommt die Quantifizierung ins Spiel.
Was ist Quantifizierung?
Die Quantifizierung ist ein mathematisches Konzept, dessen Ziel es ist, einen numerischen Wert mit einem Untersuchungsgegenstand zu verbinden. Die Quantifizierung beruht auf :
- Zählen: Dies bezieht sich auf das zu quantifizierende Untersuchungsobjekt oder Ereignis.
- Messung: Hier geht es darum, bestimmten Aspekten des Untersuchungsobjekts nach einer Konventionsregel einen numerischen Wert zuzuweisen. Aber Vorsicht: Die Messung zielt nicht direkt auf das Objekt ab. Es ist z. B. nicht möglich, Individuen als solche zu messen, sondern verschiedene Merkmale dieser Individuen, wie z. B. Alter, Gewicht, Größe etc.
Es ist also möglich, alle Arten von qualitativen Daten zu quantifizieren, egal ob es sich um Text, Bilder, Videos usw. handelt. Der Vorteil dieser Methode ist, dass man die Daten leichter miteinander vergleichen kann.
Welche Arten der Quantifizierung gibt es?
Es gibt verschiedene Arten der Quantifizierung. Hier sind die wichtigsten.
- Universelle Quantifizierung: Sie wird durch Ausdrücke wie „für alles…“ oder „was auch immer…“ ausgedrückt und durch das Symbol ∀ materialisiert. Beispielsweise bedeutet die Formel ∀xP(x), dass jedes Objekt in der betrachteten Domäne die Eigenschaft P besitzt.
- Existentielle Quantifizierung: Diese Quantifizierung bezieht sich auf den Ausdruck „Es gibt mindestens einen…“ und wird durch das Symbol ∃ materialisiert. Hier bedeutet die Formel ∃xP(x), dass mindestens ein Objekt aus dem betrachteten Bereich die Eigenschaft P besitzt.
- Quantisierung in der Signalverarbeitung: Das Ziel ist es, einem Signal Werte aus einer diskreten Menge zuzuweisen. Anders ausgedrückt, den nächstliegenden Wert in einer Zielmenge Y aus einem Eingabewert aus einem Raum X zu bestimmen. Diese Art der Quantisierung betrifft die Analog-Digital-Wandlung, insbesondere die Komprimierung von Audio- oder Bildsignalen.
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Die Quantifizierung erleichtert zwar die Messung von Metriken im Machine Learning, sie kommt aber erst am Ende des maschinellen Lernprozesses zum Einsatz. Data Scientists müssen auch die Modelle für Machine Learning vorbereiten, die Daten analysieren, die Modelle trainieren usw. Dazu verwenden sie eine Vielzahl von mathematischen Konzepten und spezielle Software, die Daten aufbereiten und analysieren kann. In dieser Hinsicht ist eine Ausbildung mehr als notwendig. Mit DataScientest ist das möglich. Wir bieten dir komplette Bootcamps oder auch klassische Weiterbildungen an.
