Die wichtigsten Machine-Learning-Algorithmen, die ein Data Scientist kennt

Es ist nicht für jeden.

Das maschinelle Lernen steuert so viele Dinge um uns herum – von Empfehlungssystemen bis hin zu selbstfahrenden Autos!

Das Verständnis der verschiedenen Arten von Algorithmen kann jedoch schwierig sein.

Dies ist ein schneller und einfacher Leitfaden zu den vier Hauptkategorien: Überwachtes, Unüberwachtes, Halbüberwachtes und Verstärkendes Lernen.

Überwachtes Lernen

Beim überwachten Lernen lernt das Modell aus Beispielen, die bereits die Antworten haben (beschriftete Daten). Das Ziel ist es, dass das Modell das richtige Ergebnis vorhersagt, wenn es neue Daten erhält.

Einige gängige Algorithmen des überwachten Lernens sind:

➡️ Lineare Regression – Zur Vorhersage kontinuierlicher Werte, wie Hauspreise.

➡️ Logistische Regression – Zur Vorhersage von Kategorien, wie Spam oder nicht Spam.

➡️ Entscheidungsbäume – Zur Entscheidungsfindung in einem schrittweisen Verfahren.

➡️ K-Nearest Neighbors (KNN) – Zum Finden ähnlicher Datenpunkte.

➡️ Zufällige Wälder – Eine Sammlung von Entscheidungsbäumen für eine höhere Genauigkeit.

➡️ Neuronale Netze – Die Grundlage des tiefen Lernens, die das menschliche Gehirn nachahmt.

Unüberwachtes Lernen

Beim unüberwachten Lernen erkundet das Modell Muster in Daten, die keine Beschriftungen haben. Es findet verborgene Strukturen oder Gruppierungen.

Einige beliebte Algorithmen des unüberwachten Lernens sind:

➡️ K-Means-Clustering – Zum Gruppieren von Daten in Cluster.

➡️ Hierarchisches Clustering – Zum Aufbau eines Baum-Clusters.

➡️ Hauptkomponentenanalyse (PCA) – Zur Reduzierung von Daten auf ihre wichtigsten Teile.

➡️ Autoencoder – Zum Finden einfacherer Darstellungen von Daten.

Halbüberwachtes Lernen

Dies ist eine Mischung aus überwachtem und unüberwachtem Lernen. Es verwendet eine kleine Menge an beschrifteten Daten mit einer großen Menge an unbeschrifteten Daten, um das Lernen zu verbessern.

Gängige Algorithmen des halbüberwachten Lernens sind:

➡️ Label-Propagation – Zum Verteilen von Beschriftungen durch verbundene Datenpunkte.

➡️ Halbüberwachtes SVM – Zum Kombinieren von beschrifteten und unbeschrifteten Daten.

➡️ Graph-basierte Methoden – Zum Verwenden von Graph-Strukturen, um das Lernen zu verbessern.

Verstärkendes Lernen

Beim verstärkenden Lernen lernt das Modell durch Trial und Error. Es interagiert mit seiner Umgebung, erhält Feedback (Belohnungen oder Strafen) und lernt, wie es handeln muss, um Belohnungen zu maximieren.

Beliebte Algorithmen des verstärkenden Lernens sind:

➡️ Q-Lernen – Zum Lernen der besten Aktionen im Laufe der Zeit.

➡️ Tiefes Q-Netzwerk (DQN) – Kombination von Q-Lernen mit tiefem Lernen.

➡️ Policy-Gradient-Methoden – Zum direkten Lernen von Richtlinien.

➡️ Proximale Policy-Optimierung (PPO) – Für stabiles und effektives Lernen.

Bitte beachten Sie, dass die deutsche Version von Ai unterstützt wird und daher geringfügige Fehler auftreten können.

AUTOR

Über ABN Asia: Ai Base Network (ABN), ABN Asia wurde im Jahr 2012 gegründet und ist ein Unternehmen mit akademischem Hintergrund, das von Lehrkräften und ehemaligen Studierenden aus Ungarn, den Niederlanden, Russland, Deutschland und Japan gegründet wurde. Wir teilen eine gemeinsame Leidenschaft und eine klare Vision für Technologie, die Innovation und erstklassige Qualität für unsere Kunden bringt. Unser Motto lautet: Besser. Schneller. Sicherer. In vielen Fällen: Günstiger.

Zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren, wenn Sie IT-Dienstleistungen, digitale Beratung, Standardsoftwarelösungen benötigen oder uns Angebotsanfragen (RFPs) senden möchten. Sie können uns unter [email protected] kontaktieren. Wir sind bereit, Ihnen bei all Ihren Technologiebedürfnissen zu helfen.