In welche vier Arten lässt sich der Bereich Machine Learning unterteilen?
¿Cuáles son los cuatro 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.
Los cuatro tipos de machine learning son machine learning supervisado, machine learning no supervisado, aprendizaje semisupervisado y aprendizaje de refuerzo.
El machine learning supervisado es el tipo más común de machine learning. En modelos de aprendizaje supervisados, el algoritmo aprende a partir de sets de datos de entrenamiento etiquetados y mejora su precisión con el tiempo. Está diseñado para crear un modelo que pueda predecir correctamente la variable objetivo cuando recibe datos nuevos que no ha visto antes. Un ejemplo sería personas que etiquetan e ingresan imágenes de rosas y otras flores. El algoritmo podría entonces identificar correctamente una rosa cuando recibe una foto nueva y sin etiquetar de una.
El machine learning no supervisado es cuando el algoritmo busca patrones de datos que no se han etiquetado y no tienen variables objetivo. El objetivo es encontrar patrones y relaciones en los datos que las personas pueden no haber identificado todavía, como detectar anomalías en los logs, rastreos y métricas para detectar problemas en el sistema y amenazas de seguridad.
El aprendizaje semisupervisado es un híbrido entre el machine learning supervisado y no supervisado. En el aprendizaje semisupervisado, el algoritmo se entrena tanto con datos etiquetados como no etiquetados. Primero aprende de un conjunto pequeño de datos etiquetados para hacer predicciones o tomar decisiones basadas en la información disponible. Luego usa el set más grande de datos no etiquetados para refinar sus predicciones o decisiones buscando patrones y relaciones en los datos.
El aprendizaje de refuerzo es cuando el algoritmo aprende a través de prueba y error recibiendo comentarios en forma de recompensas o sanciones por sus acciones. Algunos ejemplos incluyen: entrenamiento de un agente de AI para jugar a un videojuego, en el que recibe una recompensa positiva por avanzar de nivel y una sanción por fallar; optimización de una cadena de suministro, en donde se recompensa al agente por minimizar los costos y maximizar la velocidad de entrega, o sistemas de recomendación, donde el agente sugiere productos o contenido y recibe una recompensa por las compras y los clics.