In welche vier Arten lässt sich der Bereich Machine Learning unterteilen?
Quais são os quatro tipos de machine learning?
Machine Learning lässt sich in die Kategorien beaufsichtigtes Machine Learning, unbeaufsichtigtes Machine Learning, teilweise beaufsichtigtes Lernen und verstärkendes Lernen unterteilen.
Beaufsichtigtes Machine Learning ist die am häufigsten verwendete Art von Machine Learning. In beaufsichtigten Lernmodellen lernt der Algorithmus anhand von markierten Trainingsdatensätzen und verbessert seine Genauigkeit mit der Zeit. Auf diese Weise entsteht ein Modell, das Zielvariablen korrekt vorhersagen kann, wenn es Daten erhält, die es noch nicht gesehen hat. In einem solchen Modell könnten Menschen beispielsweise Bilder von Rosen und anderen Blumen markieren und das Modell damit füttern. Anschließend kann der Algorithmus neue, unmarkierte Bilder von Rosen korrekt identifizieren.
Unbeaufsichtigtes Machine Learning bedeutet, dass der Algorithmus nach Mustern in unmarkierten Daten sucht und keine Zielvariablen verwendet. Das Ziel besteht darin, Muster und Beziehungen in den Daten zu finden, die den Menschen noch nicht aufgefallen sind, wie etwa Anomalien in Logs, Traces und Metriken, um Systemprobleme und Sicherheitsbedrohungen aufzudecken.
Teilweise beaufsichtigtes Lernen ist eine Mischung aus beaufsichtigtem und unbeaufsichtigtem Machine Learning. Beim teilweise beaufsichtigten Lernen wird der Algorithmus mit markierten und unmarkierten Daten trainiert. Er lernt zunächst anhand einer kleinen Menge an markierten Daten, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf Basis der verfügbaren Informationen treffen zu können. Anschließend werden die Vorhersagen oder Entscheidungen mit dem größeren, unmarkierten Datensatz verfeinert, indem die Daten nach Mustern und Beziehungen durchsucht werden.
Verstärkendes Lernen bedeutet, dass der Algorithmus durch Versuch und Irrtum lernt und Feedback in Form von positiven oder negativen Rückmeldungen für seine Aktionen erhält. Mögliche Beispiel sind ein KI-Agent, der lernt, ein Videospiel zu spielen, indem er Belohnungen für abgeschlossene Level und negatives Feedback für Fehler erhält, die Optimierung einer Lieferkette, indem der Agent für Kostensenkungen oder schnellere Auslieferungen belohnt wird oder Empfehlungssysteme, in denen der Agent Produkte oder Inhalte vorschlägt und durch Käufe und Klicks belohnt wird.
Os quatro tipos de machine learning são: machine learning supervisionado, machine learning não supervisionado, aprendizado semi-supervisionado e aprendizado por reforço.
Machine learning supervisionado é o tipo mais comum de machine learning. Em modelos de aprendizado supervisionado, o algoritmo aprende a partir de conjuntos de dados de treinamento rotulados e melhora sua precisão ao longo do tempo. É projetado para construir um modelo que pode prever corretamente a variável de destino quando recebe novos dados que não viu antes. Um exemplo seria os humanos rotulando e fornecendo imagens de rosas, bem como de outras flores. Então, quando recebesse uma nova imagem não rotulada de uma rosa, o algoritmo seria capaz de identificá-la corretamente.
Machine learning não supervisionado é quando o algoritmo procura padrões em dados que não foram rotulados e não têm variáveis de destino. O objetivo é encontrar padrões e relacionamentos nos dados que os humanos possam ainda não ter identificado, como detectar anomalias em logs, traces e métricas para encontrar problemas no sistema e ameaças à segurança.
Aprendizado semi-supervisionado é um híbrido de machine learning supervisionado e não supervisionado. No aprendizado semi-supervisionado, o algoritmo treina em dados rotulados e não rotulados. Ele primeiro aprende com um pequeno conjunto de dados rotulados a fazer previsões ou tomar decisões com base nas informações disponíveis. Em seguida, usa o conjunto maior de dados não rotulados para refinar suas previsões ou decisões, encontrando padrões e relacionamentos nos dados.
Aprendizado por reforço é quando o algoritmo aprende por tentativa e erro, recebendo feedback na forma de recompensas ou penalidades por suas ações. Alguns exemplos: treinar um agente de IA para jogar um videogame, no qual ele recebe uma recompensa positiva por avançar de nível e uma penalidade por falhar; otimizar uma cadeia de suprimentos, na qual o agente é recompensado por minimizar custos e maximizar a velocidade de entrega; ou sistemas de recomendação, nos quais o agente sugere produtos ou conteúdos e é recompensado por compras e cliques.