Supervised vs Unsupervised vs Reinforcement Learning | Machine Learning Tutorial | Simplilearn

Summary

In diesem Video lernen Sie die Grundlagen von maschinellem Lernen kennen, insbesondere die Unterschiede zwischen überwachten, unüberwachten und verstärkenden Lerntechniken. Es werden die wesentlichen Algorithmen und Anwendungsfälle jeder Methode erläutert. Überwachtes Lernen verwendet beschriftete Daten für Klassifikations- und Regressionsaufgaben, während unüberwachtes Lernen unbeschriftete Daten nutzt, um Muster zu erkennen. Verstärkendes Lernen ermöglicht es einem Agenten, durch Belohnungen und Bestrafungen aus Erfahrungen zu lernen. Das Video bietet einen klaren Überblick über die Methoden und ihre praktischen Anwendungen in Bereichen wie Prognose, Kundensegmentierung und Robotik.

Takeaways

• 😀 Supervised Learning verwendet beschriftete Daten, um Modelle zu trainieren, bei denen der Ausgang bereits bekannt ist.
• 😀 Unsupervised Learning arbeitet mit unbeschrifteten Daten und entdeckt Muster, ohne dass ein vordefiniertes Ziel existiert.
• 😀 Reinforcement Learning trainiert ein Modell durch Trial-and-Error, wobei ein Agent durch Aktionen und Belohnungen lernt.
• 😀 Ein Beispiel für Supervised Learning ist die Klassifikation von Tieren anhand von Bilddaten (z. B. die Identifizierung eines Katzenbildes).
• 😀 Unsupervised Learning kann zur Klassifizierung von Fahrzeugen als Bus oder Lkw genutzt werden, indem es Muster in den Fahrzeugmerkmalen identifiziert.
• 😀 Reinforcement Learning kann genutzt werden, um Maschinen zu trainieren, die Formen von Objekten (wie Quadrat oder Kreis) zu erkennen.
• 😀 Zu den bekannten Algorithmen des Supervised Learning gehören lineare Regression, logistischer Regression, Support Vector Machines und Entscheidungsbäume.
• 😀 Zu den Algorithmen des Unsupervised Learning gehören K-Means Clustering, hierarchisches Clustering und Hauptkomponentenanalyse (PCA).
• 😀 Reinforcement Learning umfasst Algorithmen wie Q-Learning, Monte Carlo, Sarsa und Deep Q Networks.
• 😀 Supervised Learning wird häufig für Klassifikations- und Regressionsprobleme verwendet, während Unsupervised Learning für Cluster- und Assoziationsprobleme geeignet ist.
• 😀 Reinforcement Learning wird oft in der Spieleindustrie und bei der Robotersteuerung verwendet, um menschenähnliche Aufgaben zu erlernen.

Q & A

Was ist der Unterschied zwischen überwachten, unüberwachten und verstärkendem Lernen?

Der Hauptunterschied zwischen den drei Lernmethoden liegt in den Daten, die zum Trainieren des Modells verwendet werden. Beim überwachten Lernen wird das Modell mit beschrifteten Daten trainiert, beim unüberwachten Lernen wird es mit unbeschrifteten Daten trainiert, und beim verstärkenden Lernen handelt es sich um ein experimentelles Verfahren, bei dem das Modell durch Versuch und Irrtum lernt und für erfolgreiche Aktionen belohnt wird.

Was bedeutet es, dass ein Modell beim überwachten Lernen mit beschrifteten Daten trainiert wird?

Beim überwachten Lernen enthält der Trainingsdatensatz sowohl die Eingabedaten als auch die erwarteten Ausgabewerte (die 'Labels'). Das Modell lernt, eine Zuordnung zwischen den Eingabedaten und den bekannten Ausgaben zu finden, um Vorhersagen für neue, unbekannte Eingaben zu treffen.

Wie funktioniert unüberwachtes Lernen?

Unüberwachtes Lernen verwendet unbeschriftete Daten, was bedeutet, dass keine vorgegebenen Ausgabewerte vorhanden sind. Das Modell lernt, Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen, um die Daten zu gruppieren oder zu klassifizieren, ohne explizite Hinweise zu erhalten.

Was ist ein Beispiel für verstärkendes Lernen?

Ein Beispiel für verstärkendes Lernen ist die Ausbildung eines Hundes, einen Ball zu fangen. Das Modell (der Hund) wird für erfolgreiche Handlungen mit Belohnungen (wie einem Leckerli) belohnt, und für falsche Handlungen gibt es keine Belohnung oder eine Strafe.

Was sind typische Algorithmen für das überwachte Lernen?

Zu den häufig verwendeten Algorithmen im überwachten Lernen gehören lineare Regression, logistische Regression, Support Vector Machines, k-nächste Nachbarn, Entscheidungsbäume, Random Forest und Naive Bayes.

Nennen Sie einige Algorithmen des unüberwachten Lernens.

Zu den gängigen Algorithmen im unüberwachten Lernen gehören K-Means-Clustering, hierarchisches Clustering, DBSCAN und Hauptkomponentenanalyse (PCA).

Wie unterscheiden sich die Trainingsmethoden von überwachten, unüberwachten und verstärkendem Lernen?

Beim überwachten Lernen benötigt das Modell externe Anleitung und beschriftete Daten. Unüberwachtes Lernen erfolgt ohne externe Anleitung, wobei das Modell eigenständig Muster in den Daten erkennt. Verstärkendes Lernen funktioniert durch Trial-and-Error, wobei das Modell für korrekte Handlungen belohnt und für Fehler bestraft wird.

Welches Lernverfahren eignet sich am besten für Klassifikations- und Regressionsprobleme?

Das überwachte Lernen eignet sich besonders gut für Klassifikations- und Regressionsprobleme, da es auf beschrifteten Daten basiert und Vorhersagen für unbekannte Eingaben trifft.

Wann wird unüberwachtes Lernen häufig eingesetzt?

Unüberwachtes Lernen wird häufig für Cluster- und Assoziationsprobleme eingesetzt, wie zum Beispiel bei der Kundensegmentierung oder der Analyse von Kundenabwanderung (Churn).

Wie wird verstärkendes Lernen in der Spieleindustrie eingesetzt?

In der Spieleindustrie wird verstärkendes Lernen verwendet, um KI-Agenten zu trainieren, die mit der Spielumgebung interagieren und durch Belohnungen für das Erreichen bestimmter Ziele oder das Bestehen von Herausforderungen lernen.