Maschinelles Lernen Modellieren: Was es ist und wie es funktioniert

Maschinelles Lernen Modellierung ist der Kern der modernen KI und treibt Innovationen in allen Branchen voran. Wenn Sie verstehen, worum es sich bei diesen Modellen handelt und wie sie erstellt, trainiert und optimiert werden, verfügen Sie über die Fähigkeiten, Daten besser zu analysieren, intelligente Systeme zu entwickeln und Innovationen in verschiedenen Branchen voranzutreiben.

Was ist ein Modell des Maschinelles Lernen ?

Ein Modell Maschinelles Lernen ist ein Computeralgorithmus, der darauf trainiert ist, Muster, Beziehungen oder Strukturen in Daten zu erkennen. Es wird mit Hilfe mathematischer und statistischer Verfahren erstellt, um Eingabedaten zu verarbeiten und Vorhersagen, Klassifizierungen oder Entscheidungen ohne ausdrückliche menschliche Anweisungen für jedes mögliche Szenario zu erstellen.

Bei der Erstellung eines Modells Maschinelles Lernen wird es mit training gefüttert, lernt aus Beispielen und wird optimiert, um seine Genauigkeit und Leistung zu verbessern. Das Modell verfeinert seine internen Parameter auf der Grundlage von Mustern, die es erkennt, so dass es sein Lernen auf neue, ungesehene Daten verallgemeinern kann.

Modelle für Maschinelles Lernen kommen in einer Vielzahl von realen Anwendungen zum Einsatz, von Empfehlungssystemen und Spracherkennung bis hin zu medizinischer Diagnose und Finanzprognosen. Die Wirksamkeit eines Modells hängt von Faktoren wie der Qualität der Daten, der Wahl des Algorithmus und der Abstimmung der Hyperparameter ab, um Fehler zu minimieren und die Vorhersagegenauigkeit zu maximieren.

Warum ist Maschinelles Lernen Modellieren wichtig?

Maschinelles Lernen (ML) kann riesige Datenmengen verarbeiten, um subtile Korrelationen aufzudecken, neue Erkenntnisse zu gewinnen und genauere Vorhersagen zu treffen, als dies mit herkömmlichen Methoden möglich wäre. Maschinelles Lernen Modelle können unbeaufsichtigt oder mit menschlichem Input trainiert werden, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Maschinelles Lernen ist ein effizienter Weg zur Skalierung knapper data science und Data Engineering-Ressourcen. Einmal trainiert, kann ein Modell Maschinelles Lernen Datenströme analysieren, während neue Daten erzeugt werden, um Real-Time-Insights zu liefern, die einem Unternehmen helfen, auf Markt- und Kundenverhaltensänderungen zu reagieren, während diese stattfinden.

Typen von Modellen für Maschinelles Lernen

Es gibt viele verschiedene Modelle von Maschinelles Lernen , die an unterschiedliche Bedürfnisse angepasst sind. Im Folgenden finden Sie eine Auswahl an Modellen.

Lineare Regressionsmodelle

Lineare Regressionsmodelle sind eine Art statistische Methode, die dazu dient, die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu verstehen. Ziel ist es, eine gerade Linie (bei einfacher linearer Regression) oder eine Hyperebene (bei multipler linearer Regression) an die Daten anzupassen, die die zugrunde liegende Beziehung am besten wiedergibt. Das Modell geht davon aus, dass die Beziehung zwischen den Variablen linear ist, was bedeutet, dass Änderungen der unabhängigen Variablen zu proportionalen Änderungen der abhängigen Variablen führen.

Die lineare Regression wird häufig für die Vorhersage kontinuierlicher Ergebnisse verwendet, z. B. für Preisschätzungen, Umsatzprognosen oder die Vorhersage von Trends. Das Modell funktioniert, indem es die Differenz zwischen den beobachteten Datenpunkten und den vorhergesagten Werten minimiert, oft durch eine Technik namens "kleinste Quadrate", die die bestmögliche Anpassung gewährleistet.

Entscheidungsbaum-Modelle

Entscheidungsbaummodelle sind eine Art überwachter Algorithmus für Maschinelles Lernen , der für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben verwendet wird. Diese Modelle teilen die Daten auf der Grundlage von Merkmalswerten in Teilmengen auf und bilden eine baumartige Struktur mit Entscheidungsknoten und Blattknoten. Jeder Entscheidungsknoten steht für einen Merkmalstest (z. B. "Ist das Alter größer als 30?"), und jeder Blattknoten steht für ein Ergebnis (z. B. Klassenetiketten oder numerische Werte).

Entscheidungsbäume sind leicht zu interpretieren und können komplexe, nicht lineare Beziehungen modellieren. Sie werden häufig in Anwendungen wie Kundensegmentierung, Kreditvergabe und medizinische Diagnose eingesetzt. Allerdings neigen Entscheidungsbäume zur Überanpassung, die durch Techniken wie Pruning oder Ensemble-Methoden wie Random Forests gemildert werden kann.

K-Nächste-Nachbarn-Modell

K-Nearest Neighbors (K-NN) ist ein einfacher, nichtparametrischer Algorithmus für Maschinelles Lernen , der für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben verwendet wird. Er arbeitet mit der Vorhersage der Bezeichnung oder des Wertes eines neuen Datenpunktes auf der Grundlage der Mehrheitsbezeichnung oder des Durchschnitts seiner "K" nächsten Nachbarn im Merkmalsraum.

K-NN erfordert kein training, da es einfach denDatensatz speichert und während der Testphase Vorhersagen macht. Die Leistung des Modells hängt von der Wahl von "K" (der Anzahl der Nachbarn) und einer geeigneten Distanzmetrik (z. B. euklidische Distanz) ab. K-NN wird aufgrund seiner Einfachheit und Flexibilität häufig in Empfehlungssystemen, bei der Bildklassifizierung und der Erkennung von Anomalie eingesetzt.

Neuronale Netzwerkmodelle

Neuronale Netzmodelle sind eine Familie von Algorithmen des Maschinelles Lernen , die von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie bestehen aus Schichten miteinander verbundener Knoten (Neuronen), wobei jeder Knoten Eingaben verarbeitet, Gewichte anwendet und die Ausgabe an nachfolgende Schichten weitergibt.

Neuronale Netze können hochkomplexe, nichtlineare Beziehungen in Daten modellieren, was sie für Aufgaben wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Spracherkennung leistungsstark macht. Sie werden mittels Backpropagation trainiert, wobei das Modell seine Gewichte auf der Grundlage des Fehlers seiner Vorhersagen anpasst. Neuronale Netze sind zwar äußerst flexibel und können große Datenmengen verarbeiten, benötigen aber große Datensätze und eine hohe Rechenleistung für das training.

Logistisches Regressionsmodell

Die logistische Regression ist ein statistisches Modell, das für binäre Klassifizierungsaufgaben verwendet wird, bei denen es darum geht, eines von zwei möglichen Ergebnissen vorherzusagen (z. B. Erfolg oder Misserfolg, ja oder nein). Trotz ihres Namens handelt es sich bei der logistischen Regression um einen Klassifizierungsalgorithmus und nicht um einen Regressionsalgorithmus. Sie verwendet die logistische Funktion (Sigmoid-Kurve), um vorhergesagte Werte auf Wahrscheinlichkeiten zwischen 0 und 1 abzubilden, was sie ideal für die Vorhersage kategorischer Ergebnisse macht.

Die logistische Regression wird häufig in Anwendungen wie der medizinischen Diagnostik, der Vorhersage der Kundenabwanderung und der Spam-Erkennung eingesetzt. Sie ist einfach, interpretierbar und effizient für lineare Entscheidungsgrenzen, kann aber bei komplexen, nicht linearen Beziehungen Probleme bereiten.

Naive Bayes-Modell

Naive Bayes ist eine Familie probabilistischer Modelle, die auf dem Bayes-Theorem basieren und hauptsächlich für Klassifizierungsaufgaben verwendet werden. Der "naive" Teil kommt von der Annahme, dass alle Merkmale im Datensatz unabhängig voneinander sind, was bei Reale Daten oft nicht der Fall ist.

Trotz dieser Annahme können Naive-Bayes-Modelle erstaunlich gute Leistungen erbringen, insbesondere bei Textklassifizierungsaufgaben wie Spamfilterung oder Gefühlsanalyse. Das Modell berechnet die Wahrscheinlichkeit jeder Klasse auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeit jedes Merkmals in Bezug auf die Klasse und ordnet dann die Klasse mit der höchsten Wahrscheinlichkeit zu. Naive Bayes ist schnell, einfach und funktioniert gut bei großen Datensätzen und hochdimensionalen Daten.

Transformator Modell

Transformer-Modelle sind eine Art von Deep-Learning-Modellen, die die Verarbeitung natürlicher Sprache NLP) bei Aufgaben wie Übersetzung, Zusammenfassung und Texterstellung revolutioniert haben.

Im Gegensatz zu herkömmlichen rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) stützen sich Transformatoren auf einen Mechanismus, der als Selbstbeobachtung bezeichnet wird und es ihnen ermöglicht, alle Eingabedaten parallel und nicht sequentiell zu verarbeiten. Dadurch können Transformatoren weitreichende Abhängigkeiten in Daten effizienter erfassen. Die Architektur besteht aus Schichten von Aufmerksamkeits- und Feed-Forward-Netzwerken, die kontextuelle Beziehungen zwischen Wörtern oder Token in einer Sequenz lernen. Transformatoren sind die Grundlage beliebter Modelle wie GPT (Generative Pretrained Transformer) und BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), die bei verschiedenen NLP Spitzenleistungen erzielt haben.

Maschinelles Lernen Modeling Training

Es gibt vier gängige Arten des Maschinelles Lernen:

1. Beaufsichtigt Maschinelles Lernen Algorithmen, bei denen Menschen Beispiele für gute Ergebnisse liefern.
2. Unüberwachte Algorithmen des Maschinelles Lernen ermöglichen es den Algorithmen, Korrelationen in den Daten zu finden.
3. Semi-überwachte Algorithmen Maschinelles Lernen liefern einen gewissen menschlichen Input.
4. Bei den Algorithmen des verstärkten Maschinelles Lernen leitet der Mensch das Modell, indem er eine Rückmeldung zum Output gibt, um korrektes Verhalten zu verstärken.

Wie wird Maschinelles Lernen angewendet?

Im Folgenden finden Sie Beispiele für Anwendungen, die Maschinelles Lernen nutzen.

Echtzeitanalysen

Die Modelle des Maschinelles Lernen können Ereignisse wie das Wetter und social media untersuchen, um festzustellen, ob eine Situation zu eskalieren droht und die Betreiber zu beraten.

Online-Einzelhandel

Modelle des Maschinelles Lernen können das Einkaufen personalisieren, indem sie Empfehlungen in Echtzeit geben und relevante Werbeaktionen durchführen.

Gesundheitswesen

Ärzte können KI-Modelle nutzen, um Probleme zu diagnostizieren und Ratschläge für Behandlungen zu erhalten.

Aktienhandel

Maschinelles Lernen Modelle können auf der Grundlage von Handelsmustern, SEC-Einreichungen und Nachrichten über ein Unternehmen Kauf- und Verkaufsempfehlungen geben.

Risiko- und Betrugsmanagement

Kreditkartenaussteller und Versicherungsunternehmen müssen ständig auf Betrug überwachen. Mithilfe von KI-Modellen können sie Transaktionen im laufenden Betrieb untersuchen und vorhersagen, welche Transaktionen verdächtig sind.

Actian Datenmanagement für Maschinelles Lernen Projekte

Modelle Maschinelles Lernen sind auf fundierte Daten angewiesen, um genaue Vorhersagen zu treffen. Die Actian Data Platform ist die perfekte Ergänzung für ML-Projekte, da sie eine einheitliche Erfahrung für die Aufnahme, Umwandlung, Speicherung und Analyse von Daten bietet.

Die integrierte Datenintegrationstechnologie bereitet training vor, indem sie Datenpipelines automatisiert, die Daten für das training Modellen desMaschinelles Lernen aufbereiten.

Die Actian Data Platform ist sowohl vor Ort als auch auf mehreren öffentlichen Cloud verfügbar.