Lernalgorithmen

Lernalgorithmen sind Verfahren, die aus Daten oder Erfahrungen Muster erkennen, Vorhersagen treffen oder Entscheidungen verbessern. In der Informatik bezeichnet der Begriff vor allem maschinelles Lernen, bei dem Modelle aus Beispielen abgeleitet und deren Generalisierung bewertet wird.

Die Hauptkategorien umfassen überwacht (supervised), unüberwacht (unsupervised), semi‑überwacht und bestärkendes Lernen. Beim überwachten Lernen werden Modelle aus gekennzeichneten Beispielen trainiert, zum Beispiel für Klassifikation oder Regression. Unüberwachtes Lernen sucht Strukturen in meist unlabeled Daten, etwa bei Clustering oder Dimensionsreduktion. Bestärkendes Lernen optimiert Sequenzen von Handlungen durch Belohnungssignale. Semi‑überwacht nutzt neben wenigen gekennzeichneten auch unmarkierte Daten.

Typische Algorithmen sind lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests, Support Vector Machines sowie neuronale Netze im überwachten Bereich; k‑Means und PCA im unüberwachten; Q‑Learning oder Deep Reinforcement Learning im bestärkenden Lernsetting. Die Auswahl hängt von der Problemstellung, der Datenmenge und der gewünschten Generalisierung ab.

Der Lernprozess umfasst Datenaufbereitung, Merkmalsextraktion, Wahl des Modells, Training, Validierung, Hyperparameteroptimierung und schließlich Modellbereitstellung. Evaluation erfolgt mit geeigneten Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall, F1, RMSE oder AUC sowie Cross‑Validation.

Wichtige Konzepte sind der Bias‑Varianz‑Tradeoff, Overfitting und Regularisierung, die Generalisierung sowie Interpretierbarkeit. Herausforderungen umfassen Datenqualität und Verzerrungen, Datenschutz, Skalierbarkeit, Robustheit und erhöhter Rechenaufwand.