Unüberwachtes Lernen | Die Welt der KI entdecken 07

Tilman Michaeli

15 Feb 202314:07

Summary

TLDRDieses Video führt durch die Welt der künstlichen Intelligenz, insbesondere in das Thema des überwachten Lernens. Es erklärt, wie Computer ohne vorherige Beschriftung von Daten lernen können, anhand des Beispiels eines Goldgrabens im Wilden Westen. Der Fokus liegt auf der Identifizierung von Mustern und Clustern in Daten, um Anwendungen wie die Marktanalyse, die Personalisierung von Werbung oder das Erkennen von Betrug zu ermöglichen. Das Video bietet einen Einblick in die Anwendung von Algorithmen, die ohne Beschriftung große Datenmengen analysieren und Muster erkennen können.

Takeaways

🧠 Überwachtes Lernen: Der Computer lernt aus einer großen Menge von beschrifteten Daten, was etwas ist.
🔍 Unbeschriftete Daten: In diesem Fall haben wir viele Daten, aber keine Beschriftung, um zu wissen, ob es ein guter Punkt zum Graben ist oder nicht.
🎲 Spiel als Beispiel: Das Beispiel des Goldgrabens im Wilden Westen veranschaulicht, wie man mit unbeschrifteten Daten umgehen kann.
📍 Datenpunkte: Berichte über Goldfunde mit x- und y-Koordinaten sind die Grundlage für die Analyse.
👷‍♂️ Grabungsteams: Die Positionierung der Grabungsteams mittig in einem Goldfeld ist das Ziel, um reich zu werden.
🗺️ Kartendarstellung: Eine Karte des Wilden Westens hilft, die Positionen der Goldfunde zu visualisieren.
🤖 Algorithmusentwicklung: Durch das Verarbeiten der Goldfunde nacheinander und die Identifizierung des nächsten geeigneten Grabungsteam entwickelt sich ein Algorithmus für überwachtes Lernen.
🔑 Ähnlichkeitsfindung: Der Algorithmus findet Ähnlichkeiten und Muster in den Eingabedaten, um Gruppen oder Cluster zu identifizieren.
📊 Clusteranalyse: In Marketing kann Clusteranalyse dazu verwendet werden, Kundengruppen zu identifizieren und gezielt anzusprechen.
🛒 Anwendungsbeispiel: Online-Shop-Daten, wie der durchschnittliche Preis und die Anzahl der Käufe pro Kunde, können mit ähnlichen Methoden analysiert werden.
📚 Topic Modeling: Überwachtes Lernen kann auch für das Finden von Themen in Textdokumenten verwendet werden, indem ähnliche Wörter gruppiert werden.
🚨 Betrugserkennung: Überwachtes Lernen hilft auch beim Erkennen von Anomalien, wie z.B. atypische Kreditkartentransaktionen.

Q & A

Was haben wir in der heutigen Station der Reise durch die Welt der künstlichen Intelligenz gelernt?
-Wir haben gelernt, wie ein überwachtes Lernverfahren mit unbeschrifteten Daten umgehen kann, indem es Ähnlichkeiten in großen Datenmengen findet, um Muster und Gruppen zu identifizieren.
Was ist das Ziel des Spiels im Video?
-Das Ziel ist es, durch die Positionierung von Grabungsteams im Wilden Westen nach Gold zu graben und so reich zu werden.
Wie viele Grabungsteams stehen im Spiel zur Verfügung?
-Im Spiel stehen drei Grabungsteams zur Verfügung, die durch Münzen symbolisiert werden.
Wie viele Goldfunde dürfen sich gleichzeitig anschauen?
-Im Spiel dürfen sich immer nur einen Goldfund gleichzeitig anschauen.
Was repräsentieren die Berichte über Goldfunde?
-Die Berichte über Goldfunde enthalten Informationen über die jeweiligen x- und y-Koordinaten, die die Position des Goldfundes beschreiben.
Wie wird die Position eines Grabungsteames im Spiel festgelegt?
-Die Position eines Grabungsteames wird durch das Hinlegen einer Münze auf der Karte des Wilden Westens festgelegt.
Was ist der Unterschied zwischen unbeschrifteten und beschrifteten Daten?
-Beschriftete Daten enthalten zusätzliche Informationen oder Kategorien, während unbeschriftete Daten nur die Grundinformationen ohne zusätzliche Klassifizierung bieten.
Was ist das Ziel des Algorithmus im Goldrausch-Beispiel?
-Das Ziel ist es, Gruppen von Goldfunden zu identifizieren und die Grabungsteams entsprechend zu positionieren, um die effizientesten Goldadern zu finden.
Wie kann das überwachte Lernen in der Praxis eingesetzt werden?
-Überwachtes Lernen kann eingesetzt werden, um Muster in Daten zu erkennen, z.B. für die Kundendatenanalyse, um Werbung und Aktionsangebote individuell anzupassen.
Was ist Clusteranalyse im Marketing?
-Clusteranalyse im Marketing ist die Einteilung von Kunden in verschiedene Gruppen, um jede Zielgruppe individuell und effektiver anzusprechen.
Was ist Topic Modeling?
-Topic Modeling ist die Erkennung von Themen in Textdokumenten durch das Finden von Gruppen ähnlicher Wörter, die bestimmte Themen repräsentieren.
Was ist der Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen?
-Überwachtes Lernen verwendet beschriftete Daten, um Muster zu erkennen und zu lernen, während unüberwachtes Lernen ohne Beschriftung arbeitet und Muster oder Ausreißer in den Daten selbst findet.
Was ist der letzte Einsatzbereich für maschinelles Lernen, der im Video erwähnt wird?
-Der letzte Einsatzbereich ist die Betrugserkennung durch das Finden von Anomalien in Daten, z.B. bei Kreditkartentransaktionen.

Outlines

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🤖 Einführung in das überwachte Lernen

Dieses Kapitel stellt das Konzept des überwachten Lernens vor, indem es ein Spiel als Einführungspunkt nutzt. Das Ziel ist es, durch das Sammeln von Gold im Wilden Westen, ein Verständnis für das Lernen aus großen Mengen von Daten zu entwickeln, ohne dass diese Daten vorher beschriftet sind. Es wird ein einfaches Modell vorgestellt, bei dem man auf der Grundlage von Goldfundberichten und Koordinaten mithilfe von Grabungsteams (Symbolisiert durch Münzen) versucht, die besten Positionen zu finden. Der Prozess umfasst das Identifizieren von Mustern und das Bewegen der Teams in Richtung neuer Fundorte, um die effektivsten Positionen zu ermitteln.

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🔍 Identifizierung von Muster und Clustern

In diesem Abschnitt wird erklärt, wie ein Computer ähnlichkeitsmuster in unbeschrifteten Daten erkennen kann. Es wird ein Algorithmus beschrieben, der es ermöglicht, Gruppen von Goldfunden zu identifizieren, indem er ähnliche Muster in den Eingabedaten sucht. Der Roboter vergleicht die Daten und versucht, ähnliche Muster zu finden, basierend auf der Anzahl und Ecken, ähnlich wie bei der Identifizierung von Goldfunden mit ähnlichen Koordinaten. Durch das Finden dieser Muster können Cluster oder Ausreißer identifiziert werden, was für verschiedene Anwendungen, wie z.B. die Analyse von Kundendaten in einem Onlineshop, nützlich ist.

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📚 Anwendungen des überwachten Lernens

Dieser letzte Abschnitt diskutiert verschiedene Anwendungsbereiche des überwachten Lernens, wie z.B. die Clusteranalyse in Marketing, um Kundengruppen zu identifizieren und gezielt anzusprechen, oder das Thema von Textdokumenten mit Hilfe von Textmining zu erkennen. Es wird auch auf die Anwendung in der Betrugserkennung durch das Finden von Ausreißern in Daten eingegangen. Der Abschnitt zeigt, wie überwachtes Lernen dazu beitragen kann, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und diese für verschiedene Zwecke zu interpretieren, ohne dass der Computer die Daten vorher mit Beschriftungen versehen muss.

Mindmap

Keywords

💡Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist das Fachgebiet der Informatik, das sich mit der Schaffung von Systemen befasst, die menschliche kognitive Fähigkeiten wie das Lernen, Problemlösen und Entscheidungsfindung nachahmen können. Im Video wird die KI im Kontext des maschinellen Lernens vorgestellt, das heißt, wie Computer aus Daten lernen, ohne direkten menschlichen Einfluss.

💡Überwachtes Lernen

Überwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Computer aus einer großen Menge von beschrifteten Daten lernt. Die beschrifteten Daten enthalten Informationen darüber, welcher Eingabe welche Ausgabe entspricht. Im Video wird dieses Konzept verwendet, um zu demonstrieren, wie ein Algorithmus Goldfunde mit Hilfe von Daten und Koordinaten erkennen kann.

💡Unbeschriftete Daten

Unbeschriftete Daten sind Daten, bei denen es keine direkten Anweisungen oder Kategorien gibt, wie sie in beschrifteten Daten der Fall wäre. Im Video wird gezeigt, dass auch aus unbeschrifteten Daten, wie Berichten über Goldfunde ohne klare Zuordnung zu Goldminen, durch das Finden von Mustern und Ähnlichkeiten sinnvolle Informationen gewonnen werden können.

💡Cluster

Ein Cluster ist eine Gruppe von Datenpunkten, die aufgrund ihrer Ähnlichkeit in der Nähe zueinander liegen. Im Video wird das Konzept des Clusterings verwendet, um Goldfunde zu gruppieren und so die Position von Grabungsteams zu optimieren, um reiche Goldadern zu finden.

💡Goldgraben

Goldgraben ist ein metaphorischer Begriff im Video, der verwendet wird, um das Ziel des maschinellen Lernens zu illustrieren: die Suche nach Mustern in Daten, die es ermöglichen, wertvolle Informationen zu extrahieren, vergleichbar mit dem Finden von Gold im Wilden Westen.

💡Muster

Muster sind wiederkehrende Strukturen oder Abläufe in Daten, die durch das maschinelle Lernen erkannt und genutzt werden können, um Entscheidungen zu treffen oder Vorhersagen zu treffen. Im Video werden Muster in den Goldfunddaten genutzt, um die Positionierung der Grabungsteams zu verbessern.

💡Algorithmus

Ein Algorithmus ist eine abstrakte Schritt-für-Schritt-Anleitung, die einem Computer zeigt, wie er eine Aufgabe ausführen soll. Im Video wird ein Algorithmus entwickelt, um Goldfunde zu analysieren und Grabungsteams entsprechend zu positionieren.

💡XY-Koordinaten

XY-Koordinaten sind ein System zur Positionsbestimmung in einem zweidimensionalen Raum. Im Video werden sie genutzt, um die Position von Goldfunden im Wilden Westen zu beschreiben und diese Daten für das maschinelle Lernen zu verwenden.

💡Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Bereich der KI, bei dem Computeralgorithmen entwickelt werden, die aus Daten lernen und Entscheidungen treffen können. Im Video werden verschiedene Anwendungen von maschinellem Lernen, wie das Finden von Goldadern, die Analyse von Kundendaten oder das Thema von Texten, vorgestellt.

💡Anomalien

Anomalien sind Datenpunkte, die sich von den übrigen unterscheiden und oft auf ungewöhnliche oder unerwartete Ereignisse hindeuten. Im Video wird das maschinelle Lernen verwendet, um Anomalien in Kundenverhalten, wie Kreditkartenbetrug, zu erkennen.

Highlights

Begrüßung und Einführung in die Welt der künstlichen Intelligenz (KI).

Überblick über das Konzept des überwachten Lernens und dessen Anwendungen.

Erklärung der Herausfordere, die auftreten, wenn viele Daten ohne Beschriftung vorliegen.

Einführung in ein Spiel als Analogie, um das Konzept des überwachten Lernens zu veranschaulichen.

Beschreibung des Goldgrabens im Wilden Westen als Beispiel für das überwachte Lernen.

Erklärung der Bedeutung einer guten Positionierung von Grabungsteams für Reichtum.

Darstellung der Verwendung von Berichten über Goldfunde und deren Koordinaten.

Beschreibung des Prozesses, bei dem nur einen Goldfund gleichzeitig angesehen werden darf.

Die Vorgehensweise, bei der die Positionen der Grabungsteams mit Münze symbolisiert werden.

Die Anwendung eines Algorithmus, um Goldfunde zu verarbeiten und Teams zu positionieren.

Das Konzept der Clustererkennung bei der Analyse von Goldfunden.

Die Erstellung eines Algorithmus für überwachtes Lernen auf Basis von ungebeschrifteten Daten.

Die Anwendung von Clusteranalysen im Marketing, um Kundendaten zu segmentieren.

Die Vorstellung von Anwendungsfällen für überwachtes Lernen in der Textanalyse und Thema-Modellierung.

Die Erklärung, wie ein Computer Ähnlichkeiten in Textdokumenten erkennen kann.

Das Konzept der Betrugserkennung durch das Finden von Anomalien in Daten.

Die Zusammenfassung der Vorteile von überwachtem Lernen für die Analyse große Datenmengen.

Aussicht auf die Implementierung des Lernverfahrens in Snap und die Gegenüberstellung der drei Arten des maschinellen Lernens.