Die Klassifizierung beim maschinellen Lernen umfasst den faszinierenden Prozess, neuen Daten anhand von Mustern, die aus Trainingsbeispielen gelernt wurden, Etiketten zuzuweisen. Es ist, als würde man einem Modell beibringen, Objekte zu erkennen und zu kategorisieren, aber wie funktioniert das eigentlich?
Modelle des maschinellen Lernens nehmen bereits viel Platz in unserem Leben ein, auch wenn wir uns dessen nicht bewusst sind. Sie möchten ein Beispiel: ChatGPT, Alexa, autonome Fahrzeuge und viele mehr auf dem Weg. Durch die tagtägliche Nutzung von KI-Systemen und -Technologie erlebt die Menschheit vielleicht die schnellste Entwicklung der letzten Jahre.
Aber ist die Kraft hinter dieser Entwicklung völlig zufällig? Natürlich nicht. Es gibt viele Techniken, die zum Trainieren dieser komplexen Modelle verwendet werden, wie z. B. Regression, Optimierung und Klassifizierung. Werfen wir gemeinsam einen Blick auf die Klassifizierung beim maschinellen Lernen.
Was ist Klassifizierung beim maschinellen Lernen?
Beim maschinellen Lernen handelt es sich bei der Klassifizierung um den Prozess der Zuweisung vordefinierter Klassenbezeichnungen zu neuen, unsichtbaren Daten auf der Grundlage der aus den Trainingsdaten gelernten Muster und Beziehungen. Das Ziel besteht darin, ein Modell zu erstellen, das die Klassenbezeichnung einer neuen Eingabe anhand ihrer Merkmale genau vorhersagen kann. Das Klassifizierungsmodell lernt aus den Trainingsdaten, identifiziert die Unterscheidungsmerkmale zwischen den einzelnen Klassen und ermöglicht so fundierte Vorhersagen.
Die Klassifizierung beim maschinellen Lernen kann ein vielseitiges Werkzeug mit zahlreichen Anwendungen in verschiedenen Branchen sein.
Hier sind einige Beispiele dafür, wo Klassifizierung beim maschinellen Lernen verwendet werden kann:
Bilderkennung: Mithilfe der Klassifizierung können Objekte in Bildern identifiziert werden. Beispielsweise kann einem Modell beigebracht werden, Tiere, Fahrzeuge, Gebäude oder sogar Gesichtsausdrücke zu erkennen.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Die Klassifizierung kann auf Textdaten angewendet werden, um Nachrichten, E-Mails oder Social-Media-Beiträge in verschiedene Kategorien zu kategorisieren, z. B. Spam vs. Nicht-Spam, positive vs. negative Stimmung oder Themenklassifizierung.
Vorausschauende Wartung: Die Klassifizierung kann verwendet werden, um vorherzusagen, wann Geräte oder Maschinen wahrscheinlich ausfallen, was eine proaktive Wartung ermöglicht und Ausfallzeiten minimiert.
Gesundheitspflege: Die Klassifizierung kann auf medizinische Daten angewendet werden, um Krankheiten zu diagnostizieren, potenzielle Gesundheitsrisiken zu identifizieren oder Patienten anhand ihrer Krankengeschichte zu kategorisieren.
Entdeckung eines Betruges: Mithilfe der Klassifizierung können betrügerische Transaktionen wie Kreditkartenbetrug oder Betrug bei Versicherungsansprüchen identifiziert werden.
Empfehlungssysteme: Die Klassifizierung kann verwendet werden, um Produkte oder Dienstleistungen basierend auf Benutzerverhalten und -präferenzen zu empfehlen
Welche verschiedenen Arten der Klassifizierung gibt es beim maschinellen Lernen?
Bei der Klassifizierung durch maschinelles Lernen werden Daten anhand gemeinsamer Merkmale oder Attribute Etiketten oder Kategorien zugewiesen. Beim maschinellen Lernen gibt es verschiedene Arten der Klassifizierung, jede mit ihren eigenen Stärken und Schwächen.
Die wichtigsten Klassifizierungsarten beim maschinellen Lernen sind:
- Binäre Klassifizierung
- Klassifizierung mehrerer Klassen
- Klassifizierung mit mehreren Etiketten
- Unbeaufsichtigtes Lernen
- Überwachtes Lernen
- Verstärkungslernen
- Bildklassifizierung
- Textklassifizierung
Binäre Klassifizierung beim maschinellen Lernen
Die binäre Klassifizierung beim maschinellen Lernen ist eine Art überwachtes Lernen, bei dem das Ziel darin besteht, eine binäre Bezeichnung oder Klasse basierend auf Eingabemerkmalen vorherzusagen. Das Modell wird auf einem Datensatz trainiert, der Eingabe-Ausgabe-Paare enthält, wobei die Ausgabe eine binäre Bezeichnung ist (z. B. 0 oder 1, Ja oder Nein usw.). Das Modell lernt, zwischen den beiden Klassen zu unterscheiden und die richtige Bezeichnung für neue, unsichtbare Daten vorherzusagen.
Beispiele für die binäre Klassifizierung sind Spam- und Nicht-Spam-E-Mails, betrügerische und legitime Finanztransaktionen sowie medizinische Diagnosen, bei denen es sich um Krankheiten oder keine Krankheiten handelt.
Mehrklassenklassifizierung beim maschinellen Lernen
Die Klassifizierung mehrerer Klassen beim maschinellen Lernen ist eine Art überwachtes Lernproblem, bei dem das Ziel darin besteht, eine von mehreren Klassen oder Kategorien basierend auf Eingabemerkmalen vorherzusagen. Bei dieser Art von Problem gehört jede Instanz oder jedes Beispiel zu einer von mehreren Klassen und die Aufgabe besteht darin, jeder Instanz eine Klassenbezeichnung zuzuweisen.
Im Gegensatz zur binären Klassifizierung beim maschinellen Lernen, bei der das Ziel darin besteht, eine von zwei Klassen vorherzusagen, beinhaltet die Mehrklassenklassifizierung die Vorhersage einer von drei oder mehr Klassen. Diese Art von Problem stellt eine größere Herausforderung dar, da das Modell komplexere Beziehungen zwischen den Eingabemerkmalen und den mehreren Klassen lernen muss.
Multi-Label-Klassifizierung beim maschinellen Lernen
Die Multi-Label-Klassifizierung beim maschinellen Lernen ist eine Art überwachtes Lernproblem, bei dem das Ziel darin besteht, jeder Instanz oder jedem Beispiel mehrere Labels oder Klassenlabels zuzuweisen. Im Gegensatz zur herkömmlichen binären Klassifizierung, bei der das Ziel darin besteht, jeder Instanz ein einziges Label zuzuweisen, ermöglicht die Multi-Label-Klassifizierung, dass jede Instanz mehrere Labels haben kann.
Bei der Textklassifizierung kann ein Text beispielsweise sowohl als „Sport“ als auch als „Politik“ klassifiziert werden, wenn er Informationen zu beiden Themen enthält. Bei der Bildklassifizierung kann ein Bild sowohl als „Hund“ als auch als „Outdoor“ klassifiziert werden, wenn es ein Bild eines Hundes enthält, das im Freien aufgenommen wurde.
Vorhersageunsicherheit treibt maschinelles Lernen zu seinem vollen Potenzial
Die Multi-Label-Klassifizierung beim maschinellen Lernen ist besonders nützlich in Situationen, in denen sich die Klassen nicht gegenseitig ausschließen und eine Instanz gleichzeitig zu mehreren Klassen gehören kann. Diese Art von Problem tritt häufig in verschiedenen Bereichen wie der Textklassifizierung, der Bildklassifizierung und der Bioinformatik auf.
Unbeaufsichtigtes Lernen
Unüberwachtes Lernen ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem der Algorithmus versucht, Muster oder Beziehungen in den Daten zu finden, ohne gekennzeichnete Daten zu verwenden. Mit anderen Worten: Der Algorithmus erhält keine Informationen über die korrekten Ausgabe- oder Klassenbezeichnungen für die Eingabedaten.
Das Ziel des unüberwachten Lernens besteht darin, Strukturen in den Daten wie Cluster, Dimensionen oder Anomalien zu identifizieren, ohne vorher die erwartete Ausgabe zu kennen. Dies kann nützlich sein, um verborgene Muster zu entdecken, Ausreißer zu identifizieren und die Komplexität hochdimensionaler Daten zu reduzieren.
Überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen ist eine Form des maschinellen Lernens, bei dem der Algorithmus anhand gekennzeichneter Daten trainiert wird, was bedeutet, dass die richtige Ausgabe oder Klassenbezeichnung für eine bestimmte Eingabe bereits bekannt ist. Das Ziel des überwachten Lernens besteht darin, Vorhersagen zu neuen, unsichtbaren Daten zu treffen, die auf den Mustern und Beziehungen basieren, die aus den gekennzeichneten Trainingsdaten gelernt wurden.
Beim überwachten Lernen wird der Algorithmus anhand eines Datensatzes trainiert, der aus Eingabe-Ausgabe-Paaren besteht, wobei die Eingabe die Daten sind, die der Algorithmus zum Treffen von Vorhersagen verwendet, und die Ausgabe die richtige Klassenbezeichnung oder den richtigen Ausgabewert ist. Der Algorithmus lernt, indem er die Differenz zwischen seinen Vorhersagen und den tatsächlich korrekten Ausgaben minimiert.
Verstärkungslernen
Reinforcement Learning (RL) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das sich darauf konzentriert, Agenten darin zu schulen, Entscheidungen in komplexen, unsicheren Umgebungen zu treffen. Das Ziel von RL besteht darin, eine Richtlinie zu erlernen, die Zustände Aktionen so zuordnet, dass ein kumulatives Belohnungssignal maximiert wird.
Bei RL interagiert der Agent mit der Umgebung, ergreift Maßnahmen und erhält Belohnungen oder Strafen. Das Ziel besteht darin, eine Richtlinie zu erlernen, die die kumulative Belohnung im Laufe der Zeit maximiert. RL wird in Anwendungen wie Robotik, Spielen und autonomem Fahren eingesetzt.
Bildklassifizierung
Die Bildklassifizierung beim maschinellen Lernen ist eine Art von Anwendung, bei der ein maschinelles Lernmodell trainiert wird, um Bilder basierend auf ihrem visuellen Inhalt in verschiedene Kategorien oder Klassen zu klassifizieren. Das Ziel der Bildklassifizierung besteht darin, einem Bild anhand der visuellen Merkmale und Muster im Bild eine Bezeichnung oder Kategorie zuzuweisen, beispielsweise „Hund“ oder „Auto“.
Der Prozess der Bildklassifizierung beim maschinellen Lernen umfasst typischerweise die folgenden Schritte:
- Datensammlung: Ein großer Datensatz von Bildern wird gesammelt und mit den entsprechenden Klassenbezeichnungen gekennzeichnet
- Datenvorverarbeitung: Die Bilder werden vorverarbeitet, um ihre Qualität zu verbessern und relevante Merkmale zu extrahieren
- Merkmalsextraktion: Relevante Merkmale wie Farbe, Textur und Form werden aus den Bildern extrahiert
- Modelltraining: Ein maschinelles Lernmodell, beispielsweise ein Convolutional Neural Network (CNN), wird auf dem beschrifteten Datensatz trainiert, um die Beziehung zwischen den Bildmerkmalen und Klassenbeschriftungen zu lernen
- Modellbewertung: Das trainierte Modell wird anhand eines separaten Testdatensatzes ausgewertet, um seine Leistung und Genauigkeit zu messen
- Einsatz: Das trainierte Modell kann in einer realen Anwendung eingesetzt werden, beispielsweise zur Bildsuche, Objekterkennung oder Gesichtserkennung
Textklassifizierung
Die Textklassifizierung beim maschinellen Lernen ist eine Art von Anwendung, bei der ein maschinelles Lernmodell trainiert wird, um Textdokumente auf der Grundlage ihres Inhalts in vordefinierte Kategorien oder Klassen zu klassifizieren.
Das Ziel der Textklassifizierung beim maschinellen Lernen besteht darin, Textdokumente wie E-Mails, Nachrichtenartikel oder Social-Media-Beiträge automatisch in relevante Kategorien wie „Spam“ oder „kein Spam“, „positiv“ oder „negativ“ zu kategorisieren. oder „Sport“ oder „Politik“.
So implementieren Sie die Klassifizierung beim maschinellen Lernen
Die Implementierung der Klassifizierung beim maschinellen Lernen umfasst mehrere Schritte. Der erste Schritt besteht darin, zu sammeln und Verarbeiten Sie die Daten vor. Dazu gehören die Bereinigung der Daten, der Umgang mit fehlenden Werten, die Normalisierung oder Skalierung der Daten sowie die Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsätze.
Der zweite Schritt zur Implementierung der Klassifizierung beim maschinellen Lernen ist die Auswahl einer Funktion. Wählen Sie die relevantesten Funktionen aus, die bei der Klassifizierung hilfreich sein können. Dies kann mithilfe von Techniken wie Korrelationsanalyse, gegenseitiger Information und rekursiver Merkmalsbeseitigung erfolgen.
Als nächstes müssen Sie ein Modell auswählen. Wählen Sie einen geeigneten Klassifizierungsalgorithmus basierend auf der Art des Klassifizierungsproblems und den Daten. Zu den gängigen Klassifizierungsalgorithmen gehören die logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests, Support Vector Machines (SVMs) und neuronale Netze.
Nun zum kniffligen Teil, dem Training des Modells selbst. Das Training des Modells umfasst die Eingabe der Trainingsdaten in den ausgewählten Algorithmus, die Anpassung der Modellparameter, um den Fehler zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der tatsächlichen Ausgabe zu minimieren, und die iterative Verfeinerung des Modells, bis es die Trainingsdaten genau klassifiziert.
Der Trainingsprozess umfasst typischerweise die folgenden Schritte:
Initialisierung: Das Modell beginnt mit einer Reihe von Anfangsparametern.
Vorwärtsausbreitung: Die Eingabedaten werden durch das Modell geleitet, um Vorhersagen zu generieren.
Verlust berechnen: Die Differenz zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der tatsächlichen Ausgabe wird berechnet und eine Verlustfunktion wird verwendet, um den Fehler zu messen.
Backpropagation: Der Fehler breitet sich rückwärts durch das Modell aus und passt die Parameter an, um den Verlust zu minimieren.
Optimierung: Die Parameter des Modells werden mithilfe eines Optimierungsalgorithmus, z. B. Gradientenabstieg, aktualisiert, um den Verlust zu minimieren.
Auswertung: Die Leistung des Modells wird anhand eines Validierungssatzes bewertet, um seinen Fortschritt zu überwachen und eine Überanpassung zu verhindern.
Raffinesse: Die Schritte 3–6 werden wiederholt, bis das Modell die Trainingsdaten genau klassifiziert und eine gute Leistung im Validierungssatz erreicht.
Zuguterletzt, Hyperparameter-Tuning. Bei der Optimierung von Hyperparametern werden die Hyperparameter des Modells angepasst, um seine Leistung zu verbessern. Hyperparameter sind Parameter, die vor dem Training des Modells festgelegt werden, z. B. Lernrate, Regularisierungsstärke und Anzahl verborgener Schichten.
Die Rastersuche ist eine gängige Technik zur Optimierung von Hyperparametern. Dabei werden mehrere Kombinationen von Hyperparametern ausprobiert und die Leistung des Modells anhand eines Validierungssatzes für jede Kombination bewertet. Die Kombination mit der besten Leistung wird dann als endgültiger Satz von Hyperparametern ausgewählt.
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