{"id":1144,"date":"2023-07-27T12:29:06","date_gmt":"2023-07-27T12:29:06","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/uberwachtes-vs-unbeaufsichtigtes-lernen\/"},"modified":"2023-07-27T12:29:06","modified_gmt":"2023-07-27T12:29:06","slug":"uberwachtes-vs-unbeaufsichtigtes-lernen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/uberwachtes-vs-unbeaufsichtigtes-lernen\/","title":{"rendered":"Eine kurze einf\u00fchrung in \u00fcberwachtes und unbeaufsichtigtes lernen"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Der Bereich des maschinellen Lernens umfasst eine riesige Menge an Algorithmen, die zum Verstehen von Daten verwendet werden k\u00f6nnen. Diese Algorithmen k\u00f6nnen in eine der folgenden zwei Kategorien eingeteilt werden:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Algorithmen f\u00fcr \u00fcberwachtes Lernen:<\/strong> Dazu geh\u00f6rt die Erstellung eines Modells, um ein Ergebnis auf der Grundlage einer oder mehrerer Eingaben abzusch\u00e4tzen oder vorherzusagen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Algorithmen f\u00fcr unbeaufsichtigtes Lernen:<\/strong> Dazu geh\u00f6rt das Finden von Strukturen und Beziehungen aus Eingaben. Es gibt keinen \u201eSupervision\u201c-Ausgang.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial werden die Unterschiede zwischen diesen beiden Arten von Algorithmen anhand mehrerer Beispiele erl\u00e4utert.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u00dcberwachte Lernalgorithmen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><sub>Ein<\/sub> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/variablen-erklarende-antworten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u00fcberwachter<\/a> <strong>Lernalgorithmus<\/strong> kann <sub>verwendet<\/sub> <sub>werden<\/sub> , wenn wir eine oder mehrere erkl\u00e4rende Variablen haben <sub>(<\/sub> X1, die Antwortvariable:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Y = <em>f<\/em> (X) + \u03b5<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dabei stellt <em>f<\/em> die systematische Information dar, die X \u00fcber Y liefert, und \u03b5 ist ein von X unabh\u00e4ngiger Zufallsfehlerterm mit einem Mittelwert von Null.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11491 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/supervise1.png\" alt=\"\u00dcberwachte Lernalgorithmen\" width=\"469\" height=\"335\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es gibt zwei Haupttypen von \u00fcberwachten Lernalgorithmen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Regression:<\/strong> Die Ausgabevariable ist kontinuierlich (z. B. Gewicht, Gr\u00f6\u00dfe, Zeit usw.)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Klassifizierung:<\/strong> Die Ausgabevariable ist kategorisch (z. B. m\u00e4nnlich oder weiblich, Erfolg oder Misserfolg, gutartig oder b\u00f6sartig usw.)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es gibt zwei Hauptgr\u00fcnde, warum wir \u00fcberwachte Lernalgorithmen verwenden:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Vorhersage:<\/strong> Wir verwenden h\u00e4ufig eine Reihe erkl\u00e4render Variablen, um den Wert einer Antwortvariablen vorherzusagen (z. B. verwenden wir <em>die Quadratmeterzahl<\/em> und <em>die Anzahl der Schlafzimmer<\/em> , um <em>den Preis eines Hauses<\/em> vorherzusagen).<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Schlussfolgerung:<\/strong> Wir k\u00f6nnten daran interessiert sein zu verstehen, wie eine Antwortvariable beeinflusst wird, wenn sich der Wert der erkl\u00e4renden Variablen \u00e4ndert (z. B. um wie viel erh\u00f6ht sich der Immobilienpreis im Durchschnitt, wenn die Anzahl der Zimmer um eins steigt?)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Je nachdem, ob unser Ziel Inferenz oder Vorhersage (oder eine Mischung aus beidem) ist, k\u00f6nnen wir unterschiedliche Methoden verwenden, um die Funktion <em>f<\/em> zu sch\u00e4tzen. Beispielsweise bieten lineare Modelle eine einfachere Interpretation, schwer zu interpretierende nichtlineare Modelle k\u00f6nnen jedoch genauere Vorhersagen liefern.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Hier ist eine Liste der am h\u00e4ufigsten verwendeten \u00fcberwachten Lernalgorithmen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Lineare Regression<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Logistische Regression<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Lineare Diskriminanzanalyse<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Quadratische Diskriminanzanalyse<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Entscheidungsb\u00e4ume<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Naiver Bayes<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Support-Vektor-Maschinen<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Neuronale Netze<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Un\u00fcberwachte Lernalgorithmen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ein <strong>unbeaufsichtigter Lernalgorithmus<\/strong> kann verwendet werden, wenn <sub>wir<\/sub> eine Liste <sub>von<\/sub> Variablen <sub>(<\/sub> X <sub>1<\/sub> , Daten) haben.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11493 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/supervise2.png\" alt=\"Un\u00fcberwachte Lernalgorithmen beim maschinellen Lernen\" width=\"278\" height=\"294\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es gibt zwei Haupttypen von unbeaufsichtigten Lernalgorithmen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Clustering:<\/strong> Mithilfe dieser Art von Algorithmen versuchen wir, \u201eCluster\u201c von <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/beobachtung-in-der-statistik\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Beobachtungen<\/a> in einem Datensatz zu finden, die einander \u00e4hnlich sind. Dies wird h\u00e4ufig im Einzelhandel verwendet, wenn ein Unternehmen Kundengruppen mit \u00e4hnlichen Kaufgewohnheiten identifizieren m\u00f6chte, um spezifische Marketingstrategien f\u00fcr bestimmte Kundengruppen entwickeln zu k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Assoziation:<\/strong> Mithilfe dieser Art von Algorithmen versuchen wir, \u201eRegeln\u201c zu finden, mit denen Assoziationen hergestellt werden k\u00f6nnen. Einzelh\u00e4ndler k\u00f6nnen beispielsweise einen Assoziationsalgorithmus entwickeln, der besagt: \u201eWenn ein Kunde Produkt X kauft, wird er mit hoher Wahrscheinlichkeit auch Produkt Y kaufen.\u201c<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Hier ist eine Liste der am h\u00e4ufigsten verwendeten unbeaufsichtigten Lernalgorithmen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Hauptkomponentenanalyse<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">K-bedeutet Clustering<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Gruppierung von K-Medoiden<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Hierarchische Klassifizierung<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">A-priori-Algorithmus<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zusammenfassung: \u00dcberwachtes oder unbeaufsichtigtes Lernen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgende Tabelle fasst die Unterschiede zwischen \u00fcberwachten und un\u00fcberwachten Lernalgorithmen zusammen:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11495 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/supervise3.png\" alt=\"\u00dcberwachtes oder unbeaufsichtigtes Lernen\" width=\"667\" height=\"273\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Und das folgende Diagramm fasst die Arten von Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen zusammen:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11503 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/supervise4.png\" alt=\"\u00dcberwachte oder unbeaufsichtigte Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen\" width=\"661\" height=\"252\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der Bereich des maschinellen Lernens umfasst eine riesige Menge an Algorithmen, die zum Verstehen von Daten verwendet werden k\u00f6nnen. Diese Algorithmen k\u00f6nnen in eine der folgenden zwei Kategorien eingeteilt werden: 1. Algorithmen f\u00fcr \u00fcberwachtes Lernen: Dazu geh\u00f6rt die Erstellung eines Modells, um ein Ergebnis auf der Grundlage einer oder mehrerer Eingaben abzusch\u00e4tzen oder vorherzusagen. 2. 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