Elf beliebte Machine-Learning-Algorithmen kennenlernen

Die lineare Regression gilt wegen ihrer Einfachheit als besonders einsteigerfreundlicher Machine-Learning-Algorithmus. Dieser Algorithmus stellt lineare Beziehungen zwischen einer Variable und einer oder mehreren anderen Variablen her. Eine Immobilien-App kann beispielsweise die Beziehung zwischen Immobilienpreisen (abhängige Variable) und Wohnfläche (unabhängige Variable) nachverfolgen. Dieser Algorithmus gilt als beaufsichtigt, weil er mit beschrifteten Daten trainiert werden muss, um diese Verbindungen herzustellen.

Dank seiner relativen Einfachheit ist er sehr effizient beim Umgang mit großen Datensätzen, und die Ausgabe ist einfach auszuwerten und identifiziert aussagekräftige Trends. Diese Einfachheit erschwert jedoch auch den Umgang mit komplexen Zusammenhängen. Der Algorithmus lässt sich leicht von nichtlinearen Mustern verwirren oder von Ausreißern aus dem Gleichgewicht bringen. Außerdem müssen die Variablen mit Bedacht gewählt werden. Andernfalls kann es passieren, dass die Qualität der Ausgabe stark beeinträchtigt wird.

Logistische Regressionsalgorithmen werden verwendet, wenn nicht Verbindungen im Fokus stehen, sondern binäre Entscheidungen, wie etwa „Spam“ oder „kein Spam“ für E-Mails. Dabei wird anhand verschiedener Faktoren berechnet, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine Instanz einer bestimmten Klasse angehört. Der Algorithmus liefert auch Einblicke dazu, welche Faktoren das Ergebnis am stärksten beeinflussen.

Ebenso wie die lineare Regression eignet sich dieser Algorithmus gut für große Datensätze, leidet jedoch unter denselben Schwächen. Er geht von linearen Beziehungen aus und hat daher Schwierigkeiten mit komplexen, nichtlinearen Mustern. Wenn die analysierten Daten etwa nicht ausgewogen sind, kann dies zu unausgewogenen Vorhersagen führen. Wenn ein Großteil der analysierten E-Mails beispielsweise kein Spam ist, hat der Algorithmus Schwierigkeiten, echten Spam zu identifizieren.

Anstatt Vorhersagen zu treffen, finden SVM-Algorithmen den größten Abstand zwischen Datenklassen. Anstatt also vorherzusagen, welche E-Mails „Spam“ oder „kein Spam“ sind, zieht dieser Algorithmus eine Linie, die E-Mails klar in diese beiden Kategorien unterteilt.

SVM-Algorithmen konzentrieren sich auf die wichtigsten Daten und lassen sich nicht von irrelevanten Details ablenken. Daher eignen sie sich gut für hochdimensionale Räume. Sie lassen sich auch nicht von Ausreißern aus dem Gleichgewicht bringen und sind energieeffizient, da sie sich auf eine Teilmenge der Datenpunkte konzentrieren. Sie sind jedoch auch rechenintensiv, und das Training ist oft zeitraubend. Aufgrund ihrer Komplexität können sie auch schwer auszuwerten sein, und die Auswahl der richtigen Parameter für die Kernelfunktion ist zeitaufwändig und erfordert sorgfältige Anpassung.

Entscheidungsstrukturen sind verzweigte, baumähnliche Strukturen, die aus einer Reihe von Ja-oder-Nein-Fragen bestehen. Stellen Sie sich eine Art von Flussdiagramm vor, in dem Sie Entscheidungen treffen, bis Sie zur abschließenden Antwort gelangen. Die abschließende Antwort ist Ihre Vorhersage. Entscheidungsstrukturen sind vielseitige beaufsichtigte Machine-Learning-Algorithmen, die sich sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsprobleme eignen.

Der größte Vorteil an Entscheidungsstrukturalgorithmen ist ihre leichte Verständlichkeit. Sie können mühelos der Logik folgen, indem Sie sich die einzelnen Entscheidungen ansehen. Diese Algorithmen sind außerdem sehr flexibel, unterstützen unterschiedliche Datentypen und können auch dann Entscheidungen treffen, wenn Daten fehlen. Leider sind sie anfällig für Überanpassung und sehr empfindlich, was die Reihenfolge und Auswahl an Features angeht. Außerdem haben sie Schwierigkeiten mit komplizierten Beziehungen zwischen Variablen und eignen sich daher weniger gut für komplexe Probleme.

Die ANN- (Approximate Nearest Neighbor, geschätzter nächster Nachbar) und kNN-Algorithmen (k-Nearest Neighbor, k-nächster Nachbar) sind mit der Ähnlichkeitssuche verwandt und werden beim Machine Learning für unterschiedliche Zwecke eingesetzt. kNN sagt die Kategorie eines Datenpunkts vorher, indem er ähnliche Punkte in den Trainingsdaten sucht und einen Mehrheitsbeschluss unter deren Kategorien nachahmt.

Vereinfacht gesagt dienen beide Algorithmen dazu, ähnliche Datenpunkte zu identifizieren, wie etwa ähnliche Produkte auf einer E-Commerce-Website. Diese vielseitigen Algorithmen unterstützen verschiedene Datentypen ohne umfangreiche Vorverarbeitung und eignen sich hervorragend für die Suche nach nächsten Nachbarn und zur Anomalieerkennung. Sie haben jedoch Schwierigkeiten mit Daten, die über viele Dimensionen verteilt sind, und es ist oft nicht einfach, ihre Entscheidungen nachzuvollziehen.

Neuronales Netze bilden die Grundlage der meisten modernen KI-Tools und versuchen, die Struktur des menschlichen Gehirns nachzubilden. Dazu verwenden sie Ebenen aus miteinander verbundenen künstlichen „Neuronen“, die mithilfe von Datenverarbeitung lernen, Muster in den Daten zu finden. Neuronale Netze werden für verschiedene Aufgaben eingesetzt, wie etwa Mustererkennung, Klassifizierung, Regression und Clustering.

Neuronale Netze sind derzeit der mit Abstand leistungsstärkste und meistverbreitete ML-Algorithmus und unterstützen vielfältige Aufgaben von der Bilderkennung bis hin zur natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP). Außerdem sind sie extrem flexibel und können relevante Features automatisch aus Rohdaten lernen. Sie können fortlaufend lernen und sich auf diese Weise an Änderungen anpassen. Außerdem sind sie sehr datenhungrig und müssen mit riesigen Datenmengen trainiert werden. Dies kann problematisch sein, wenn nicht genügend Daten existieren. Neuronale Netze gelten funktionieren oft als Blackbox, was es erschwert, ihre Vorhersagen nachzuvollziehen.

Clustering-Algorithmen sind unbeaufsichtigte Machine-Learning-Algorithmen, die ähnliche Datenpunkte gruppieren. Das Ziel besteht darin, inhärente Strukturen in den Daten aufzudecken, ohne beschriftete Ausgaben zu benötigen. Stellen Sie sich etwa vor, Sie würden Kieselsteine nach deren Ähnlichkeiten im Hinblick auf Farbe, Oberflächenbeschaffenheit oder Form gruppieren. Diese Algorithmen können zu verschiedenen Zwecken eingesetzt werden, wie etwa Kundensegmentierung, Anomalieerkennung und Mustererkennung.

Das Clustering erfolgt unbeaufsichtigt, daher benötigen diese Algorithmen keine beschrifteten Daten. Sie eignen sich hervorragend zur Mustererkennung und verbessern die Datenkomprimierung, indem sie ähnliche Daten gruppieren. Ihre Effektivität hängt jedoch ausschließlich davon ab, wie Sie Ähnlichkeiten definieren. Außerdem ist es oft nicht einfach, die Logik von Cluster-Algorithmen zu verstehen.

Anomalieerkennung (auch als Ausreißererkennung bezeichnet) ist ein Prozess, der Instanzen in einem Datensatz identifiziert, deren Daten signifikant vom erwarteten oder normalen Verhalten abweichen. Diese Anomalien können als Ausreißer, Neuartigkeiten oder andere Unregelmäßigkeiten auftreten. Anomalie-Algorithmen eignen sich hervorragend für Aufgaben in Bereichen wie Cybersicherheit, Finanzwesen und Betrugserkennung.

Sie müssen nicht mit beschrifteten Daten trainiert werden und können daher auf Rohdaten angewendet werden, die nur sehr wenige oder unbekannte Anomalien enthalten. Sie reagieren jedoch sehr empfindlich auf Schwellenwerte, was den Ausgleich zwischen falsch positiven und negativen Ergebnissen erschwert. Oft hängt ihre Effektivität auch davon ab, dass Sie die zugrunde liegenden Daten und die erwarteten Herausforderungen verstehen. Diese Algorithmen sind extrem leistungsstark, aber mit zunehmender Komplexität wird es immer schwerer, nachzuvollziehen, warum ein Wert als Anomalie markiert wurde.

Zufällige Strukturen (oder auch zufällige Entscheidungsstrukturen) sind kombinierte Lernmethoden und werden für Klassifizierung, Regression und andere Aufgaben eingesetzt. Diese Algorithmen erstellen beim Training eine Sammlung von Entscheidungsstrukturen. Zufällige Strukturen sind im Gegensatz zu Entscheidungsstrukturen weniger anfällig für Überanpassungen an den jeweiligen Trainingssatz.

Zufällige Strukturen verwenden eine Gruppe von Entscheidungsstrukturen, um exaktere und robustere Ergebnisse zu liefern und unterstützen vielfältige Datentypen. Sie sind relativ einfach auszuwerten, da die Entscheidungen auf der einzelnen Strukturebene analysiert werden können. Komplexe Entscheidungen sind dagegen schwieriger nachzuvollziehen. Aufgrund der hohen benötigten Rechenleistung sind zufällige Strukturen oft recht kostspielig auszuführen.

Gradient Boosting ist eine weitere leistungsstarke Methode, die mehrere schwächere Lernarten wie Entscheidungsstrukturen nacheinander einsetzt, um die Genauigkeit der Vorhersagen iterativ zu verbessern. Diese Methode ähnelt einem Team von Lernenden, die jeweils auf den Fehlern ihrer Vorgänger aufbauen, um letztlich ein besseres kollektives Verständnis zu erlangen.

Durch die Kombination mehrerer Strukturen (oder anderer Lernmethoden) können mit Gradient Boosting komplexe Beziehungen exakt und flexibel verarbeitet werden. Außerdem ist diese Methode robust gegenüber Ausreißern, da sie im Vergleich zu anderen Datenpunkten weniger stark von einzelnen Datenpunkten beeinflusst wird. Ähnlich wie bei zufälligen Strukturen ist ihre Ausführung jedoch oft sehr kostspielig. Außerdem kann es zeitaufwändig sein, die besten Parameter zu finden, mit denen der Algorithmus optimale Ergebnisse liefert.

Q-Learning ist ein modellfreier verstärkender Lernalgorithmus, der verwendet wird, um den Wert einer Aktion in einem bestimmten Zustand zu lernen. Stellen Sie sich einen Agenten vor, der ein Labyrinth durchquert und anhand von Versuch und Misserfolg lernt, den schnellsten Weg ins Zentrum zu finden. So ungefähr funktioniert Q-Learning, wenn auch sehr stark vereinfacht.

Der größte Vorteil von Q-Learning-Algorithmen besteht darin, dass sie kein ausführliches Modell der Umgebung brauchen und dadurch sehr anpassungsfähig sind. Außerdem unterstützen sie große Zustandsräume und eignen sich ideal für komplexe Umgebungen mit vielen möglichen Zuständen und Aktionen. Trotz dieses Vorteils ist es nicht immer einfach, ein Gleichgewicht zwischen dem Ausprobieren neuer Aktionen (Erkundung) und dem Maximieren bekannter Belohnungen (Verwertung) zu finden. Außerdem ist diese Methode sehr rechenintensiv, und die Belohnungen müssen sorgfältig skaliert werden, um ein effektives Lernen sicherzustellen.

Machine Learning hat sich schnell zu einem leistungsstarken Tool zur Förderung von Innovation und Effizienz in verschiedensten Branchen entwickelt. Unternehmenslösungen beruhen immer stärker auf diesen Algorithmen, um komplexe Probleme zu lösen, Vorgänge zu vereinfachen und wertvolle Einblicke aus Daten zu gewinnen. Dies ist angesichts der Tiefe und Vielfalt der in diesem Blogeintrag vorgestellten elf Algorithmen nicht verwunderlich.

Elastic ist sich der Leistung und des Potenzials von Machine Learning mehr als bewusst. Wir haben eine Suite aus Lösungen entwickelt, mit denen Unternehmen die Power von Machine Learning im vorkonfigurierten Zustand nutzen können. Machine Learning ist inzwischen ein unverzichtbares Rädchen in unserer Maschine, von Echtzeit-Datenanalysen mit Elasticsearch und Kibana bis hin zur Vorhersage potenzieller Probleme in Anwendungen mit Elastic APM. Im Sicherheitsbereich identifizieren wir Bedrohungen mit der Anomalieerkennung und personalisieren Sucherlebnisse mit Clustering und anderen Algorithmen.

Hoffentlich ist Ihnen jetzt bewusst, wie vielfältig und wichtig Machine-Learning-Algorithmen sind und wie Sie diese Algorithmen für Ihre Zwecke einsetzen können. Machine Learning und KI werden in den kommenden Jahren nur noch mehr an Bedeutung gewinnen, darum ist jetzt der perfekte Moment, um sich damit vertraut zu machen!

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