Die wichtigsten Machine Learning Algorithmen

Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich anzupassen, ohne explizit programmiert zu werden. Im Gegensatz zu traditionellen Programmen, die von Menschen geschrieben und entwickelt werden, um bestimmte Aufgaben auszuführen, lernen Machine Learning Modelle (im folgenden MLM genannt) durch Beobachtung und Anpassung.

Die Technologie hinter Machine Learning basiert auf der Hypothese, dass es möglich ist, Muster in grossen Mengen von Daten zu erkennen und zu nutzen, um Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Um dies zu erreichen, werden MLM mit einer grossen Menge von Trainingsdaten gefüttert, die sie nutzen, um Muster zu erkennen. Diese Muster werden dann verwendet, um Vorhersagen und Entscheidungen für neue, unbekannte Daten zu treffen.

Es gibt verschiedene Arten von maschinellem Lernen, die sich durch den Grad der menschlichen Eingabe unterscheiden. Beim unüberwachten Lernen (unsupervised Learning) werden dem Modell keine Labels oder Klassifizierungen mitgegeben, und es muss selbst Muster in den Daten erkennen. Beim semi-überwachten Lernen werden dem Modell einige Labels mitgegeben, aber nicht alle, und es muss selbst Muster in den restlichen Daten erkennen. Beim überwachten Lernen (supervised Learning) werden dem Modell alle Labels mitgegeben, und es muss Muster in den Daten erkennen, um diese Labels zuverlässig vorherzusagen.

Ein wichtiger Teil des maschinellen Lernens ist die Wahl des richtigen Algorithmus für das jeweilige Problem. Es gibt viele verschiedene Algorithmen, die für verschiedene Anwendungen besser geeignet sind, wie zum Beispiel lineare Regression für die Vorhersage von numerischen Werten, Entscheidungsbäume für die Klassifizierung von Daten oder künstliche neuronale Netze für die Bearbeitung von komplexen, unstrukturierten Daten.

Die Technologie hinter maschinellem Lernen hat in den vergangenen Jahren enorme Fortschritte gemacht und wird heute in vielen Bereichen eingesetzt, darunter die Sprach- und Bilderkennung, die Vorhersage von Ergebnissen von Sportveranstaltungen, die Vorhersage von Kundenverhalten und vielen weiteren Anwendungsfällen.

Beispiel für die lineare Regression

Die lineare Regression ist ein MLM, das verwendet wird, um numerische Werte vorherzusagen. Es basiert auf der Annahme, dass es eine lineare Beziehung zwischen den Eingabefeatures (x) und der Ausgabe (y) gibt.

Ein Beispiel für die Verwendung der linearen Regression könnte die Vorhersage des Verkaufspreises von Häusern sein. In diesem Fall könnten die Eingabefeatures (x) der Grösse des Hauses, die Anzahl der Schlafzimmer und die Lage des Hauses darstellen. Die Ausgabe (y) wäre der Verkaufspreis des Hauses.

Um das Modell zu trainieren, werden dem Modell Beispieldatensätze mit bekannten Eingabewerten und bekannten Ausgabewerten (dem Verkaufspreis) gegeben. Das Modell wird dann versuchen, eine lineare Funktion zu finden, die diese Beispieldatensätze genau beschreibt. Diese Funktion wird dann verwendet, um für neue, unbekannte Eingabewerte Vorhersagen für den Verkaufspreis zu treffen.

Eine lineare Funktion kann wie folgt aussehen:

y = mx + b

In dieser Formel repräsentiert y den Verkaufspreis (die Ausgabe), x den Wert eines Eingabefeature (z.B. die Grösse des Hauses), m die Steigung der Linie und b den Y-Achsenabschnitt. Wenn das Modell trainiert ist, haben wir Werte für m und b, die es uns ermöglichen, für jedes x (jede Grösse des Hauses) einen Vorhersage für y (den Verkaufspreis) zu treffen. Natürlich schaut die Formel in der Praxis wesentlich komplexer aus, da hier nur von einer Dimension (bloss ein x) ausgegangen wird.

Es ist wichtig zu beachten, dass die lineare Regression nur dann zuverlässig funktioniert, wenn es tatsächlich eine lineare Beziehung zwischen den Eingabefeatures und der Ausgabe gibt. Wenn dies nicht der Fall ist, könnten andere Algorithmen wie die Polynomiale Regression oder gar künstliche neuronale Netze besser geeignet sein.

Beispiel für die Klassifizierung mit Entscheidungsbäumen

Entscheidungsbäume sind ein MLM, das verwendet wird, um Daten zu klassifizieren, indem es Fragen stellt und basierend auf den Antworten eine Entscheidung trifft. Sie sind eine nützliche Wahl für Klassifikationsprobleme, bei denen es darum geht, eine bestimmte Kategorie oder Klasse zu ermitteln, anhand von Merkmalen oder Eigenschaften der Daten.

Ein Beispiel für die Verwendung von Entscheidungsbäumen könnte die Klassifizierung von Pflanzen anhand ihrer typischen Merkmale sein. In diesem Fall könnten die Eingabefeatures die Anzahl der Blätter sein und die Farbe der Blüte. Die Ausgabe wäre die Klasse der Pflanze, z.B. „Klasse A“ oder „Klasse B“.

Um einen Entscheidungsbaum zu trainieren, werden dem Modell Beispieldatensätze mit bekannten Eingabewerten und bekannten Ausgabewerten (der Pflanzenklasse) gegeben. Das Modell wird dann versuchen, eine Reihe von Fragen zu identifizieren, die es ermöglichen, die Ausgabeklasse anhand der Eingabefeatures zu ermitteln. Diese Fragen werden in Form eines hierarchischen Entscheidungsbaums dargestellt, wobei jeder Knoten eine Frage darstellt und die Äste die möglichen Antworten darstellen.

Ein fiktives und rein beispielhaftes Exempel für einen Entscheidungsbaum könnte wie folgt aussehen.

Entscheidungsregeln:

• Wenn die Pflanze mehr als 5 Blätter hat, gehört sie zur Klasse A.
• Wenn die Pflanze weniger als 5 Blätter hat und die Blüten rot sind, gehört sie zur Klasse B.
• Wenn die Pflanze weniger als 5 Blätter hat und die Blüten blau sind, gehört sie zur Klasse C.

Der Entscheidungsbaum könnte dann wie folgt aussehen:

• Wenn die Pflanze mehr als 5 Blätter hat, gehört sie zur Klasse A.
• Wenn die Pflanze weniger als 5 Blätter hat:
  • Wenn die Blüten rot sind, gehört sie zur Klasse B.
  • Wenn die Blüten blau sind, gehört sie zur Klasse C.

Mit diesem vereinfachten Entscheidungsbaum könnten nun neue, unbekannte Pflanzen klassifiziert werden, indem man ihre Merkmale bestimmt und den Entscheidungsbaum durchläuft, um die entsprechende Klasse zu ermitteln.

Entscheidungsbäume sind ein mächtiges Werkzeug für die Klassifikation von Daten, da sie einfach zu verstehen und zu implementieren sind und in der Regel gute Ergebnisse liefern. Sie eignen sich besonders gut für Probleme mit wenigen Eingabefeatures und klaren Entscheidungspfaden. Ein Nachteil von Entscheidungsbäumen ist jedoch, dass sie manchmal zu komplex werden und somit schwer zu interpretieren sind. In diesen Fällen können andere Algorithmen wie Random Forests oder Support Vector Machines besser geeignet sein.

Beispiel für künstliche neuronale Netzwerke

Ein Beispiel für ein künstliches neuronales Netzwerk (KNN) ist das sogenannte Perzeptron. Ein Perzeptron ist ein einfaches neuronales Netzwerk, das aus einem einzelnen Neuron besteht und für die binäre Klassifikation (richtig/falsch, gutartig/bösartig usw.) verwendet wird.

Das Perzeptron nimmt mehrere Eingabewerte (x1, x2, …, xn) entgegen und multipliziert jeden Eingabewert mit einem Gewicht (w1, w2, …, wn). Die gewichteten Eingabewerte werden anschliessend summiert und durch eine Aktivierungsfunktion geschickt, um das Ausgangsergebnis zu berechnen. Die Aktivierungsfunktion entscheidet, ob das neuronale Netzwerk eine 1 oder eine 0 als Ausgang liefern soll.

Die Gewichte werden während des Trainings des Perzeptrons angepasst, um die Genauigkeit der Vorhersage zu verbessern. Dies geschieht durch den Einsatz eines Fehlerkorrektur-Algorithmus, der den Fehler zwischen der tatsächlichen und der vorhergesagten Ausgabe misst und die Gewichte entsprechend anpasst.

Die Mathematik hinter dem Perzeptron lässt sich wie folgt darstellen:

Ausgabe (y) = Aktivierungsfunktion(Eingabewerte * Gewichte + Bias)

Die Eingabewerte (x1, x2, …, xn) und die Gewichte (w1, w2, …, wn) werden elementweise multipliziert und summiert, wobei der Bias (b) hinzugefügt wird. Das Ergebnis wird dann durch die Aktivierungsfunktion geschickt, um die endgültige Ausgabe zu berechnen.

Ein Beispiel für eine Aktivierungsfunktion ist die sogenannte „Heaviside-Funktion“, die eine 0 liefert, wenn der Input kleiner als 0 ist, und eine 1 liefert, wenn der Input grösser oder gleich 0 ist.

Validierung und Optimierung von Modellen

Bei der Validierung und Optimierung von Modellen im maschinellen Lernen geht es darum, das Modell so zu verbessern, dass es möglichst genaue Vorhersagen oder Klassifikationen auf neuen, bisher unbekannten Daten treffen kann. Dazu werden typischerweise folgende Schritte durchgeführt:

1. Datensplitting: Zunächst werden die verfügbaren Daten in zwei Teile aufgeteilt: einen Trainingsdatensatz und einen Testdatensatz. Der Trainingsdatensatz wird verwendet, um das Modell zu trainieren, während der Testdatensatz zur Validierung des Modells verwendet wird.
2. Training des Modells: Das Modell wird mit dem Trainingsdatensatz „trainiert“, indem es angepasst wird, um möglichst gut auf die Daten zu passen. Dies geschieht typischerweise durch die Anpassung der Gewichte der Verbindungen zwischen den Neuronen des Modells.
3. Evaluation des Modells: Nach dem Training wird das Modell mit dem Testdatensatz evaluiert, um zu sehen, wie gut es auf neuen, bisher unbekannten Daten vorhersagt. Dazu wird eine Leistungsmessung verwendet, wie z.B. die Genauigkeit (Accuracy) bei Klassifikationsaufgaben oder der quadratische Fehler (MSE) bei Regressionsaufgaben.
4. Optimierung des Modells: Wenn das Modell nicht die gewünschte Leistung erzielt, gibt es verschiedene Möglichkeiten, um das Modell zu verbessern. Dazu gehören z.B.
   • Die Auswahl eines besseren Modellarchitekturs oder Hyperparameters (z.B. die Anzahl der Neuronen in einem Neuronales Netzwerk).
   • Das Hinzufügen von Regulierungselementen, um das Modell generalisierfähiger zu machen.
   • Das Sammeln von mehr Trainingdaten, um dem Modell mehr Informationen zur Verfügung zu stellen.
5. Wiederholung von Schritten 2-4, bis das Modell die gewünschte Leistung erreicht.

Es ist wichtig zu beachten, dass der Prozess der Validierung und Optimierung kein einmaliger Vorgang ist, sondern immer wieder wiederholt werden muss, um das Modell stetig zu verbessern.

Zukünftige Entwicklungen im Bereich Machine Learning

Es gibt viele spannende Entwicklungen im Bereich von Machine Learning und KI, die in der Zukunft zu erwarten sind. Einige der wichtigsten Trends, die derzeit beobachtet werden, sind:

1. Fortgeschrittene Deep Learning-Techniken: Deep Learning hat sich in den vergangenen Jahren als sehr effektive Technik für viele Anwendungen erwiesen, und es wird erwartet, dass sich diese Techniken in Zukunft weiter verbessern werden. Dazu gehören insbesondere der Einsatz von neuen neuronale Netzwerk-Architekturen und der Einsatz von AutoML (Automated Machine Learning), um das Training von Modellen zu vereinfachen und zu beschleunigen.
2. Echtzeit-KI: Echtzeit-KI bezieht sich auf Systeme, die in der Lage sind, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen und zu handeln, wie autonome Fahrzeuge oder Roboter, die in der Industrie eingesetzt werden. Diese Technologien werden in Zukunft wahrscheinlich noch weiter verbreitet werden.
3. KI-Sicherheit: Da KI-Systeme immer mehr in unseren Alltag eingebettet werden, wird die Sicherheit von KI-Systemen zu einem zentralen Thema. Es wird erwartet, dass sich die Technologien zur Sicherheit von KI-Systemen in Zukunft weiter entwickeln werden, um sicherzustellen, dass diese Systeme ethisch, nachvollziehbar und fair gegenüber Mensch und Natur handeln.
4. KI und Ethik: Die Verwendung von KI und Machine Learning birgt auch feine ethische Fragen, die es zu berücksichtigen gilt. Dazu gehören unter anderem Fragen der Diskriminierung, der Privatsphäre und der Verantwortung für die Entscheidungen, die von KI-Systemen getroffen werden. Es wird erwartet, dass politisch und gesetzgeberisch vermehrt in die Ethik der KI investiert werden muss.

Dies sind nur einige der wichtigsten Trends, die derzeit im Bereich von Machine Learning und KI beobachtet werden. Es gibt noch viele weitere unbekannte Entwicklungen, die in Zukunft zu erwarten sind. Erfahren Sie darüber hinaus mehr über KI in meinem Data Science Glossar.