Wird Verstärkungslernen überwacht oder unbeaufsichtigt durchgeführt? Obwohl diese technische Frage wichtig ist, richten wir unseren Fokus auf die geschäftliche Perspektive. Reinforcement Learning (RL) birgt ein enormes Potenzial für die Transformation von Entscheidungsprozessen und die Optimierung von Strategien in allen Branchen.

Die schiere Datenmenge, die von Computern, Smartphones und verschiedenen Technologien erzeugt wird, kann entmutigend sein, insbesondere für diejenigen, die sich über die Auswirkungen nicht im Klaren sind. Um diese Daten effektiv zu nutzen, setzen Forscher und Programmierer häufig maschinelles Lernen ein, um die Benutzererfahrung zu verbessern.

Täglich entstehen ausgefeilte Methoden für Datenwissenschaftler, die überwachte, unüberwachte und verstärkende Lerntechniken umfassen. Ziel dieses Artikels ist es, überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen prägnant zu beschreiben, ihre Unterschiede hervorzuheben und ihre Anwendungen durch namhafte Unternehmen zu veranschaulichen.

Wird Verstärkungslernen überwacht oder unbeaufsichtigt durchgeführt?

Reinforcement Learning bahnt sich seinen eigenen Weg in der Welt von Maschinelles Lernen, im Unterschied zum überwachten und unbeaufsichtigten Lernen. Aber lassen Sie uns zunächst lernen, was überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen ist.

Was ist überwachtes Lernen?

Überwachtes Lernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der ein Modell anhand eines gekennzeichneten Datensatzes trainiert wird. Das bedeutet, dass die Daten sowohl Eingabebeispiele als auch die entsprechenden gewünschten Ausgaben (Beschriftungen) umfassen. Das Ziel besteht darin, dass das Modell die Beziehung zwischen den Eingaben und Ausgaben lernt, sodass es die Ausgabe für neue, unsichtbare Daten genau vorhersagen kann.

Stellen Sie sich das so vor, als ob ein Schüler mit einem Lehrer lernt. Der beschriftete Datensatz ist wie Übungsaufgaben mit Lösungen. Der Schüler (das Modell) studiert diese Beispiele und der Lehrer (der Algorithmus) leitet den Lernprozess. Ziel ist es, dass der Studierende lernt, ähnliche Probleme selbstständig zu lösen.

Schlüssel Konzepte:

• Beschriftete Daten: Das Herzstück des überwachten Lernens. Jeder Datenpunkt verfügt über eine Eingabe (Merkmale) und die entsprechende korrekte Ausgabe (Beschriftung).
• Ausbildung: Dem Modell werden die gekennzeichneten Daten zugeführt. Es analysiert Muster und Korrelationen zwischen Inputs und Outputs.
• Lernfunktion: Das Modell entwickelt eine mathematische Funktion, die Eingaben möglichst genau auf Ausgaben abbildet.
• Vorhersage: Nach dem Training kann das Modell neue Eingaben aufnehmen und die entsprechenden Ausgaben vorhersagen.

Was ist unüberwachtes Lernen?

Unüberwachtes Lernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der das Modell anhand eines unbeschrifteten Datensatzes trainiert wird. Dies bedeutet, dass die Daten nur die Eingaben umfassen, ohne entsprechende Zielausgaben. Das Ziel besteht darin, dass das Modell verborgene Muster, Strukturen oder Beziehungen innerhalb der Daten selbst entdeckt.

Stellen Sie sich das so vor, als ob ein Kind eine neue Umgebung ohne besondere Anweisungen erkundet. Das Kind lernt, indem es Muster beobachtet, ähnliche Objekte gruppiert und Beziehungen versteht, ohne dass ihm jemand direkt sagt, wie die Dinge heißen.

Schlüssel Konzepte:

• Unbeschriftete Daten: Beim unüberwachten Lernen gibt es keine vordefinierten Antworten, aus denen man lernen kann.
• Mustererkennung: Das Modell analysiert die Daten, um Ähnlichkeiten, Unterschiede und zugrunde liegende Strukturen zu finden.
• Keine explizite Anleitung: Kein „Lehrer“ korrigiert das Modell. Es lernt durch Selbstfindung.

Was ist bestärkendes Lernen?

Reinforcement Learning ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem ein Agent durch Versuch und Irrtum lernt, indem er mit einer Umgebung interagiert. Der Agent probiert verschiedene Aktionen aus, erhält auf der Grundlage seiner Aktionen Belohnungen oder Strafen und passt seine Strategie an, um die Gesamtbelohnung im Laufe der Zeit zu maximieren.

Stellen Sie sich vor, Sie trainieren einen Hund. Sie sagen dem Hund nicht ausdrücklich, wie er sitzen soll. Stattdessen geben Sie ihm Belohnungen (Leckereien), wenn es Aktionen ausführt, die zum Sitzen führen. Mit der Zeit lernt der Hund, Sitzen mit Belohnungen zu verbinden

Schlüssel Konzepte:

• Agenten: Der Entscheidungsträger, die lernende Einheit.
• Umwelt: Das System, mit dem der Agent interagiert.
• Bundesland/ Kanton: Die aktuelle Situation des Agenten in seiner Umgebung.
• Aktionen: Was der Agent in seiner Umgebung tun kann.
• Belohnungen: Positive oder negative Feedbacksignale, die der Agent für seine Handlungen erhält.
• Politik: Die Strategie, die der Agent verwendet, um zu bestimmen, welche Aktion in einem bestimmten Zustand ausgeführt werden soll.

Welche maschinelle Lerntechnik soll ich wählen?

Es gibt keine einzelne „beste“ Technik des maschinellen Lernens, die alle anderen allgemein übertrifft. Die beste Technik hängt ganz von diesen Faktoren ab:

• Das Problem: Welche Aufgabe versuchen Sie zu lösen?
  • Klassifizierung (z. B. E-Mail-Spam-Filterung)?
  • Regression (z. B. Vorhersage der Immobilienpreise)?
  • Clustering (z. B. Gruppierung von Kunden)
  • Anomalieerkennung (z. B. Identifizierung betrügerischer Transaktionen)?
• Art der Daten:
  • Sind Ihre Daten gekennzeichnet oder unbeschriftet?
  • Wie groß ist Ihr Datensatz?
  • Sind die Daten strukturiert (z. B. Zahlen, Kategorien) oder unstrukturiert (z. B. Bilder, Text)?
• Gewünschte Leistung:
  • Legen Sie Wert auf Geschwindigkeit oder hohe Genauigkeit?
  • Wie wichtig ist es, dass das Modell leicht interpretierbar ist (verstehen, wie es Entscheidungen trifft)?

Wählen Sie überwachtes Lernen, wenn Sie über einen Datensatz mit beschrifteten Beispielen verfügen (Eingabedaten und die entsprechenden korrekten Ausgaben). Zu den beliebten Techniken gehören die lineare Regression (zur Vorhersage kontinuierlicher Werte), die logistische Regression (zur Klassifizierung), Entscheidungsbäume (zur Erstellung regelbasierter Modelle), SVMs (zur Suche nach Grenzen zwischen Datenklassen) und neuronale Netze (zur Erkennung komplexer Muster).

Unüberwachtes Lernen eignet sich perfekt zum Erkunden Ihres Datensatzes, zum Aufdecken versteckter Muster oder zum Gruppieren ähnlicher Datenpunkte, wenn Sie kein vordefiniertes Ergebnis im Kopf haben. Zu den beliebten Techniken gehören K-Means-Clustering (Gruppierung von Daten nach Ähnlichkeit), Hauptkomponentenanalyse (PCA) (Reduzierung der Datenkomplexität) und Autoencoder (zum Finden kompakter Darstellungen von Daten).

Verstärkungslernen ist besonders nützlich bei Problemen, bei denen es um die Entscheidungsfindung mit langfristigen Belohnungen geht, wie etwa in Spielen oder in der Robotik. Beim Reinforcement Learning interagiert ein Agent mit einer Umgebung, erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen und lernt die optimale Strategie, um die Belohnungen im Laufe der Zeit zu maximieren.

Bildnachweis: Kerem Gülen/Midjourney

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• Quelle: https://dataconomy.com/2024/04/12/understanding-different-machine-learning-techniques/