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Supervised Learning ist eine Kategorie im Bereich des maschinellen Lernens, die durch die Verwendung von Modellen definiert ist, die mit markierten Daten trainiert werden, um Vorhersagen zu treffen oder neue Daten zu klassifizieren. In den markierten Daten gibt es Merkmale als Eingaben und Ziele als Ausgaben. Mit diesen Eingaben und Ausgaben trainiert das Modell, um die Zuordnung zwischen ihnen zu entdecken und genaue Vorhersagen 蹿眉谤 weitere Datens盲tze zu treffen.聽

Verschiedene Anwendungen nutzen Supervised Learning in gro脽em Umfang. In diesem Artikel wird n盲her untersucht, was es ist und wie es in der heutigen Welt eingesetzt wird.聽

Was ist Supervised Learning?

Beim Supervised Learning, einem Teilbereich des maschinellen Lernens, werden Modelle und Algorithmen anhand von markierten Datens盲tzen trainiert, um die Eigenschaften neuer, noch nicht gesichteter Daten vorherzusagen. Jede Ausgabe stimmt mit einer Eingabe 眉berein, d. h. 蹿眉谤 jedes Eingabemerkmal in den markierten Daten gibt es eine entsprechende Ausgabebezeichnung. Das Ziel von Supervised Learning ist es, die Beziehung zwischen Eingaben und Ausgaben zu verstehen und zu modellieren, um einen Algorithmus zu entwickeln, der genaue Vorhersagen 蹿眉谤 neue Eingabedaten treffen kann.聽

Datenerfassung, Merkmals- und Modellauswahl, Modelltraining, Modellbewertung und Vorhersage sind einige der entscheidenden Elemente im Prozess des Supervised Learning. In Branchen wie der Computer Vision und dem Finanzwesen wird Supervised Learning auf vielf盲ltige Weise eingesetzt. Beispiele hier蹿眉谤 sind Stimmungsanalyse, Bilderkennung und B枚rsenprognosen.

Data Mining

Beim Data Mining werden Techniken zur Analyse gro脽er Datens盲tze mit dem Ziel eingesetzt, Trends in den Daten zu erkennen. Beim Supervised Learning identifiziert Data Mining relevante Merkmale oder Variablen, die als Eingaben 蹿眉谤 das Modell verwendet werden. Es gibt verschiedene Algorithmen und Techniken im Data Mining, die gro脽e Datens盲tze analysieren, um aussagekr盲ftige Ergebnisse zu erzielen.聽

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Der Zweck der Regression, einer Form von Supervised Learning, besteht darin, einen kontinuierlichen numerischen Ausgabewert aus einem Satz von Eingabedaten vorherzusagen. Bei der Regression lernt das Modell, die Eingabedaten auf eine kontinuierliche Ausgabevariable abzubilden, z. B. die Vorhersage eines Aktienkurses oder Wohnungspreises auf der Grundlage von Merkmalen wie Standort, Gr枚脽e und Alter.

Klassifizierung

Eine weitere Variante des Supervised Learning ist die Klassifizierung, die darauf abzielt, eine kategoriale Zielvariable basierend auf den Eingabemerkmalen vorherzusagen. Hierbei lernt das Modell, Eingabedaten in verschiedene diskrete Kategorien zuzuordnen, wie etwa bei der Identifikation von Spam-E-Mails anhand von Merkmalen wie Absender, Betreff und Inhalt.

Algorithmen des Supervised Learning聽

Bei diesen Algorithmen handelt es sich um eine Reihe von Berechnungsmethoden, mit denen Modelle erstellt und trainiert werden, um genaue Vorhersagen auf der Grundlage markierter Daten zu treffen. Im Folgenden werden einige Standardalgorithmen des Supervised Learning vorgestellt:

Neuronale Netze

Ein Modell des maschinellen Lernens, das mehrere Schichten verbundener Knoten verwendet, ist das neuronale Netz. Diese Knoten lernen, Eingabedaten zuzuordnen und sie mit den Ausgaben in Form einer Vorhersage zu verbinden. Der Gesamtprozess besteht aus Vorw盲rtspropagation und R眉ckw盲rtspropagation. Das Modell sieht 盲hnlich aus wie das menschliche Gehirn und 盲hnelt ihm in seiner Funktionsweise und Struktur. Neuronale Netze haben beeindruckende Ergebnisse in Bereichen wie der Verarbeitung nat眉rlicher Sprache und der Bilderkennung gezeigt.

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Diese baum盲hnliche Struktur ist ein hilfreiches Tool, um Vorhersagen auf der Grundlage von Eingabemerkmalen zu treffen. In 贰苍迟蝉肠丑别颈诲耻苍驳蝉产盲耻尘别n werden die Eingabedaten anhand der relevantesten Merkmale schrittweise in kleinere Gruppen unterteilt, bis am Ende des Baums eine Vorhersage an den Blattknoten getroffen wird. . Zu den Anwendungen 蹿眉谤 贰苍迟蝉肠丑别颈诲耻苍驳蝉产盲耻尘别 geh枚ren die Bewertung von Kreditrisiken und die medizinische Diagnose.

Bayes鈥檚che Logik

Die Bayes'sche Logik ist eine probabilistische Methode des maschinellen Lernens, bei der das Bayes'sche Theorem verwendet wird, um die Wahrscheinlichkeit einer Hypothese im Lichte neuer Daten anzupassen. Zu den Anwendungen der Bayes'schen Logik geh枚ren die Ermittlung von bedingten Wahrscheinlichkeiten in Bezug auf das relative Risiko eines Kunden in einem finanziellen Umfeld und die Berechnung der Genauigkeit medizinischer Ergebnisse.

Random Forests

In 鈥濺andom Forests鈥�, einem Ensemble-Lernverfahren, werden mehrere 贰苍迟蝉肠丑别颈诲耻苍驳蝉产盲耻尘别 kombiniert, um die Genauigkeit und Zuverl盲ssigkeit der Vorhersagen zu verbessern. Diese 贰苍迟蝉肠丑别颈诲耻苍驳蝉产盲耻尘别 werden auf verschiedenen Teilmengen der Eingabedaten und Merkmale trainiert, um Random Forests zu erstellen, die dann die Vorhersagen der einzelnen B盲ume kombinieren, um eine endg眉ltige Vorhersage zu erstellen.

Lineare Diskriminanzanalyse

Die lineare Diskriminanzanalyse (LDA) hilft bei der Unterscheidung und Identifizierung von Mustern zwischen zwei Klassen von Daten. Sie kann auch bei der Klassifizierung mehrerer Muster hilfreich sein. Diese statistische Methode ermittelt eine lineare Kombination von Merkmalen, die die beste Trennung zwischen zwei oder mehreren Klassen in den Eingabedaten erm枚glicht. LDA ist hilfreich bei der Vorverarbeitung und bei Anwendungen wie der Gesichtserkennung.

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Beim 脛丑苍濒颈肠丑办别颈迟蝉濒别谤苍别苍 wird ein Modell trainiert, um eine 脛hnlichkeitsfunktion zwischen Paaren von Eingabedaten zu lernen. Das Ziel des 脛丑苍濒颈肠丑办别颈迟蝉濒别谤苍别苍s besteht darin, 盲hnliche Datenpunkte auf nahe gelegene Punkte in einem niedrigdimensionalen Raum und un盲hnliche Datenpunkte auf entfernte Punkte abzubilden. 脛丑苍濒颈肠丑办别颈迟蝉濒别谤苍别苍 ist bei verschiedenen Anwendungen hilfreich, z. B. bei Produktempfehlungen im elektronischen Handel und bei der Suche und Klassifizierung von Bildern.

Beispiele 蹿眉谤 Supervised Learning

Es gibt viele Beispiele 蹿眉谤 Supervised Learning in verschiedenen Bereichen und Branchen. Im Folgenden finden Sie einige konkrete Beispiele 蹿眉谤 Supervised Learning, die heute in einer Vielzahl von Bereichen und Anwendungen zum Einsatz kommen:

Kundenstimmungsanalyse

Die Analyse der Kundenstimmung konzentriert sich auf die Analyse von Kundenfeedback, wie z. B. Produktbewertungen oder Beitr盲ge in sozialen Medien, um die Stimmung der Nachricht zu ermitteln. Die Eingabedaten bestehen aus Textdaten, und die Ausgabemarken sind die Stimmungskategorien, wie z. B. positiv, negativ oder neutral.

Regressionsalgorithmen, wie die logistische Regression, sind besonders hilfreich 蹿眉谤 die Analyse der Kundenstimmung. Weitere Beispiele 蹿眉谤 in diesem Fall anwendbare Algorithmen sind Support-Vektor-Maschinen, die sich 蹿眉谤 den Umgang mit nichtlinearer 脛hnlichkeit eignen, und neuronale Netze, die komplexe Funktionen erlernen k枚nnen.聽

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Die Spam-Erkennung identifiziert Spam-E-Mails durch die Analyse des Inhalts und der Erfolgsbilanz des Absenders jeder E-Mail. Verschiedene Techniken des maschinellen Lernens und des Deep Learning haben gezeigt, dass sie in der Lage sind, festzustellen, ob es sich bei einer E-Mail um Spam handelt oder nicht. Beispiele 蹿眉谤 Algorithmen, die sich 蹿眉谤 die Spam-Erkennung eignen, sind K-Nearest Neighbor (KNN), Deep Convolutional Neural Networks (Deep CNN) und Naive Bayes.

Pr盲diktive Analytik

Die pr盲diktive Analyse ist eine g盲ngige Anwendung des Supervised Learning, bei der historische Daten verwendet werden, um zu prognostizieren, was in Zukunft passieren k枚nnte. Ein Kreditgeber k枚nnte beispielsweise mithilfe von Supervised Learning vorhersagen, welche Kunden aufgrund von Faktoren wie ihrer Kreditgeschichte wahrscheinlich ihre Kredite nicht zur眉ckzahlen werden. Die Eingabedaten setzen sich aus historischen Informationen zusammen, w盲hrend die Ausgabewerte bin盲r sind und anzeigen, ob das Ereignis eingetreten ist oder nicht.聽Die Modelle lassen sich in drei Kategorien einteilen: Klassifizierung, Zeitreihen und Clustering.

Supervised vs. Unsupervised Learning

Supervised und unsupervised Learning unterscheiden sich in der Art und Weise, wie die Daten gekennzeichnet werden und wie der Lernprozess abl盲uft. Im Folgenden werden einige Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen den beiden Verfahren erl盲utert:

Gemeinsamkeiten:

• Beide Lernalgorithmen trainieren Modelle, um entweder Vorhersagen zu machen oder Muster in den Daten zu erkennen.聽

• Beide verwenden statistische Techniken und Algorithmen, um Erkenntnisse aus Datens盲tzen zu gewinnen und Daten vorherzusagen oder zu klassifizieren.

• Beide haben das Ziel, sinnvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Unterschiede:

• Supervised Learning erfordert markierte Daten, d. h. die Trainingsdaten wurden bereits mit dem richtigen Ausgabewert versehen. Unsupervised Learning hingegen arbeitet mit unmarkierten Daten ohne vordefinierte Ausgabewerte.

• Unsupervised Learning findet versteckte Trends in den Daten selbst, w盲hrend Supervised Learning im Allgemeinen 蹿眉谤 die Vorhersage zuk眉nftiger Ereignisse auf der Grundlage historischer Daten n眉tzlich ist.

• Beim Unsupervised Learning wird ein Modell auf markierte Daten trainiert, um Prognosen 蹿眉谤 neue Daten zu erstellen. Im Gegensatz zum Unsupervised Learning, bei dem das Modell auf unmarkierten Daten trainiert wird, um verborgene Muster und Zusammenh盲nge zu erkennen, arbeitet dieses Verfahren mit markierten Daten.聽

• Logistische Regression, neuronale Netze, logistische Regression und 贰苍迟蝉肠丑别颈诲耻苍驳蝉产盲耻尘别 sind allesamt g盲ngige Algorithmen, die als Supervised Learning bezeichnet werden k枚nnen. Zu den Algorithmen 蹿眉谤 Unsupervised Learning geh枚ren Clustering, Dimensionalit盲tsreduzierung und Assoziationsregel-Mining.

N盲chste Schritte

Erfahren Sie mehr 眉ber Supervised Learning und maschinelles Lernen, indem Sie einen Kurs absolvieren oder ein entsprechendes Zertifikat erwerben. Auf 糖心vlog官网观看 finden Sie einige der weltweit besten Kurse zum maschinellen Lernen.

Sehen Sie sich zum Beispiel die Spezialisierung Maschinelles Lernen von Stanford und DeepLearning.AI an. Dieser Kurs deckt die wichtigsten F盲higkeiten und Konzepte im Zusammenhang mit maschinellem Lernen und KI ab und erm枚glicht es Ihnen, wertvolle Erfahrungen 蹿眉谤 Ihren Berufseinstieg zu sammeln. Der Kurs umfasst die Erstellung von Modellen 蹿眉谤 maschinelles Lernen und neuronale Netze sowie das Training von 眉berwachten Modellen und die Nutzung von un眉berwachten Lernprozessen.聽

Ein weiterer anspruchsvoller Kurs, den Sie in Betracht ziehen k枚nnen, ist das IBM Maschinelles Lernen (berufsbezogenes Zertifikat). In diesem Kurs k枚nnen Sie sich innerhalb weniger Monate mit den notwendigen F盲higkeiten ausstatten, um eine Rolle im Bereich des maschinellen Lernens zu 眉bernehmen. Sie lernen unter anderem die Feinheiten verschiedener Algorithmen des maschinellen Lernens, wie man ein neuronales Netzwerk richtig trainiert und die Grundlagen des kollaborativen Filterns.聽