{"id":5023,"date":"2023-03-24T15:45:41","date_gmt":"2023-03-24T15:45:41","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=5023"},"modified":"2024-08-31T16:36:29","modified_gmt":"2024-08-31T21:36:29","slug":"verschiedene-arten-des-maschinellen-lernens","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/de\/different-types-of-machine-learning\/","title":{"rendered":"Verschiedene Arten des maschinellen Lernens"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Inhalts\u00fcbersicht<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Inhaltsverzeichnis umschalten\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Umschalten auf<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/different-types-of-machine-learning\/#Different_Types_of_Machine_Learning\" >Verschiedene Arten des maschinellen Lernens<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/different-types-of-machine-learning\/#Supervised_Learning\" >\u00dcberwachtes Lernen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/different-types-of-machine-learning\/#Unsupervised_Learning\" >Un\u00fcberwachtes Lernen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/different-types-of-machine-learning\/#Semi-Supervised_Learning\" >Semi-\u00fcberwachtes Lernen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/different-types-of-machine-learning\/#Reinforcement_Learning\" >Reinforcement Learning<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/different-types-of-machine-learning\/#Transforming_Industries\" >Industrien im Wandel<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Different_Types_of_Machine_Learning\"><\/span>Verschiedene Arten des maschinellen Lernens<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p>Maschinelles Lernen ist ein sich schnell entwickelnder Bereich, der das Potenzial hat, viele Branchen zu ver\u00e4ndern, vom Gesundheitswesen \u00fcber das Finanzwesen bis hin zur Fertigung. Im Mittelpunkt des maschinellen Lernens stehen vier Hauptarten von Lerntechniken: <strong>\u00dcberwachtes Lernen, un\u00fcberwachtes Lernen, halb-\u00fcberwachtes Lernen,<\/strong> und <strong>Verst\u00e4rkungslernen<\/strong>. <\/p>\n<\/p>\n<p>Jeder dieser Ans\u00e4tze hat seine eigenen St\u00e4rken und Schw\u00e4chen, und das Verst\u00e4ndnis ihrer Funktionsweise ist entscheidend f\u00fcr die erfolgreiche Umsetzung von L\u00f6sungen der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI).<\/p>\n<p>*Bevor Sie in diesen Blog \u00fcber maschinelles Lernen eintauchen, sollten Sie sich unseren Artikel \u00fcber KI vs. ML ansehen, um den Unterschied zwischen den beiden zu erfahren.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Supervised_Learning\"><\/span>\u00dcberwachtes Lernen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/230313-4-Types-of-Machine-Learning-1.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"627\"><\/p>\n<p>\u00dcberwachtes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem der Algorithmus auf einem markierten Datensatz trainiert wird. Das bedeutet, dass die Eingabedaten bereits von Menschen klassifiziert oder gekennzeichnet wurden, und der Algorithmus lernt, auf der Grundlage dieser gekennzeichneten Daten Vorhersagen zu treffen. Beim \u00fcberwachten Lernen erh\u00e4lt der Algorithmus sowohl die Eingabedaten als auch die entsprechenden Ausgabedaten und nutzt diese Informationen, um eine Zuordnungsfunktion zwischen den beiden zu lernen.<\/p>\n<p>Eine der h\u00e4ufigsten Anwendungen des \u00fcberwachten Lernens ist die Klassifizierung. Bei der Klassifizierung wird der Algorithmus darauf trainiert, vorherzusagen, zu welcher Kategorie ein Eingabedatenpunkt geh\u00f6rt. Ein Algorithmus f\u00fcr \u00fcberwachtes Lernen k\u00f6nnte zum Beispiel auf einem Datensatz mit Bildern von Katzen und Hunden trainiert werden, wobei jedes Bild entweder als \"Katze\" oder \"Hund\" gekennzeichnet ist. Einmal trainiert, kann der Algorithmus dann ein neues Bild aufnehmen und vorhersagen, ob es sich um eine Katze oder einen Hund handelt.<\/p>\n<p>Eine weitere g\u00e4ngige Anwendung des \u00fcberwachten Lernens ist die Regression. Bei der Regression wird der Algorithmus darauf trainiert, eine kontinuierliche numerische Ausgabe auf der Grundlage der Eingabedaten vorherzusagen. Ein Algorithmus f\u00fcr \u00fcberwachtes Lernen k\u00f6nnte zum Beispiel auf einem Datensatz mit Hauspreisen trainiert werden, wobei jeder Datenpunkt Informationen wie die Gr\u00f6\u00dfe des Hauses, die Anzahl der Schlafzimmer und den Standort enth\u00e4lt. Der Algorithmus w\u00fcrde dann lernen, den Preis f\u00fcr ein neues Haus auf der Grundlage dieser Merkmale vorherzusagen.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Unsupervised_Learning\"><\/span>Un\u00fcberwachtes Lernen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/230313-4-Types-of-Machine-Learning-2.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"627\"><\/p>\n<p>Un\u00fcberwachtes Lernen ist eine weitere g\u00e4ngige Form des maschinellen Lernens, bei der der Algorithmus im Gegensatz zum \u00fcberwachten Lernen auf einem unmarkierten Datensatz trainiert wird. Beim un\u00fcberwachten Lernen erh\u00e4lt der Algorithmus keine Informationen \u00fcber die Ausgabe oder die Bezeichnungen der Eingabedaten. Stattdessen lernt er, selbst\u00e4ndig Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen.<\/p>\n<p>Eine der h\u00e4ufigsten Anwendungen des un\u00fcberwachten Lernens ist das Clustering. Clustering-Algorithmen fassen \u00e4hnliche Datenpunkte auf der Grundlage ihrer Merkmale zusammen, ohne dass die Datenbeschriftungen vorher bekannt sind. Dies kann f\u00fcr Aufgaben wie die Kundensegmentierung n\u00fctzlich sein, bei der ein Unternehmen Kunden auf der Grundlage ihrer Kaufgewohnheiten oder anderer Verhaltensweisen gruppieren m\u00f6chte.<\/p>\n<p>Eine weitere Anwendung des un\u00fcberwachten Lernens ist die Dimensionalit\u00e4tsreduktion. Algorithmen zur Dimensionalit\u00e4tsreduzierung werden eingesetzt, um die Anzahl der Merkmale in einem Datensatz zu verringern und dabei so viel wie m\u00f6glich von den urspr\u00fcnglichen Informationen beizubehalten. Dies kann f\u00fcr Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung n\u00fctzlich sein, bei denen die Eingabedaten hochdimensional und schwer zu verarbeiten sein k\u00f6nnen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Semi-Supervised_Learning\"><\/span>Semi-\u00fcberwachtes Lernen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/230313-4-Types-of-Machine-Learning-3.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"627\"><\/p>\n<p>Beim halb\u00fcberwachten Lernen handelt es sich um eine Kombination aus \u00fcberwachten und nicht \u00fcberwachten Lerntechniken. Der Algorithmus wird auf einem Datensatz trainiert, der sowohl gelabelte als auch nicht gelabelte Daten enth\u00e4lt.<\/p>\n<p>Die gekennzeichneten Daten werden verwendet, um den Algorithmus auf \u00fcberwachte Weise zu trainieren, w\u00e4hrend die nicht gekennzeichneten Daten dem Algorithmus helfen, mehr \u00fcber die zugrunde liegende Struktur der Daten zu erfahren. Die Idee hinter dem halb\u00fcberwachten Lernen ist, dass die nicht gekennzeichneten Daten verwendet werden k\u00f6nnen, um die Genauigkeit und Generalisierungsf\u00e4higkeit des Algorithmus zu verbessern.<\/p>\n<p>Semi-\u00fcberwachtes Lernen wird h\u00e4ufig in der nat\u00fcrlichen Sprachverarbeitung (NLP) eingesetzt, einem Bereich der Informatik und der k\u00fcnstlichen Intelligenz, der sich darauf konzentriert, Maschinen in die Lage zu versetzen, geschriebene und gesprochene Sprache \u00e4hnlich wie Menschen zu verstehen. Sprachmodelle werden in der Regel auf gro\u00dfen Mengen unbeschrifteter Textdaten trainiert, die zur Verbesserung der Genauigkeit von Aufgaben wie Textklassifizierung und Sprach\u00fcbersetzung verwendet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Semi-\u00fcberwachtes Lernen kann auch f\u00fcr Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung verwendet werden, bei denen die Menge der gekennzeichneten Daten begrenzt oder teuer ist. Indem der Algorithmus die verf\u00fcgbaren unmarkierten Daten nutzt, kann er seine Leistung f\u00fcr die jeweilige Aufgabe verbessern.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Reinforcement_Learning\"><\/span>Reinforcement Learning<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/230313-4-Types-of-Machine-Learning-4.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"627\"><\/p>\n<p>Die letzte Hauptart des maschinellen Lernens ist das Verst\u00e4rkungslernen, bei dem ein Agent durch Interaktion mit einer Umgebung lernt, Entscheidungen zu treffen. Beim Verst\u00e4rkungslernen f\u00fchrt der Agent Aktionen in der Umgebung durch und erh\u00e4lt R\u00fcckmeldungen in Form von Belohnungen oder Bestrafungen. Das Ziel des Agenten ist es, zu lernen, wie er seine langfristige Belohnung maximieren kann.<\/p>\n<p>Die wichtigsten Anwendungen des verst\u00e4rkenden Lernens finden sich im Bereich der Robotik, wo ein Agent lernen kann, einen physischen Roboter zu steuern, um eine Aufgabe zu erf\u00fcllen. Der Agent f\u00fchrt Aktionen in der Umgebung aus, wie z. B. das Bewegen der Arme oder Beine des Roboters, und erh\u00e4lt eine R\u00fcckmeldung in Form einer Belohnung oder Strafe, je nachdem, wie gut er die Aufgabe erf\u00fcllt.<\/p>\n<p>Verst\u00e4rkungslernen kann auch f\u00fcr Spiele und Simulationen verwendet werden, bei denen ein Agent lernen kann, ein Spiel zu spielen oder in einer virtuellen Umgebung zu navigieren. Verst\u00e4rkungslernen wurde beispielsweise eingesetzt, um Agenten f\u00fcr Videospiele wie Atari-Spiele und das Spiel Go zu trainieren.<\/p>\n<p>Ein weiterer Bereich, in dem sich das Reinforcement Learning als vielversprechend erwiesen hat, ist das Gesundheitswesen, wo es zur Optimierung von Behandlungen f\u00fcr verschiedene Krankheiten eingesetzt werden kann. Der Agent kann lernen, Behandlungsentscheidungen auf der Grundlage von Patientendaten zu treffen und R\u00fcckmeldungen in Form von Patientenergebnissen zu erhalten.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Transforming_Industries\"><\/span>Industrien im Wandel<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Maschinelles Lernen ist ein sich schnell entwickelnder Bereich, der das Potenzial hat, nahezu jede Branche zu ver\u00e4ndern und einige unserer komplexesten Probleme zu l\u00f6sen. Das Verst\u00e4ndnis der verschiedenen Arten des maschinellen Lernens, wie \u00fcberwachtes, un\u00fcberwachtes, halb\u00fcberwachtes und verst\u00e4rkendes Lernen, erm\u00f6glicht es uns, weiterhin Grenzen zu verschieben und unsere datengesteuerte Welt zu beeinflussen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Different Types of Machine Learning Machine learning is a rapidly evolving field that has the potential to transform many industries, from healthcare to finance to manufacturing. At the core of machine learning are four main types of learning techniques: supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, and reinforcement learning. 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