MLMethoden

MLMethoden bezeichnet Ansätze des maschinellen Lernens, die es Computersystemen ermöglichen, Muster aus Daten zu erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein. Grundlegende Kategorien sind überwacht, unüberwacht, semiüberwacht und bestärkendes Lernen. Typische Aufgaben umfassen Vorhersage, Klassifikation, Clustering, Dimensionsreduktion und Optimierung.

Überwachte Lernmethoden nutzen gekennzeichnete Beispiele zum Trainieren. Häufige Algorithmen sind lineare bzw. logistische Regression, Support Vector Machines, Entscheidungsbäume, Random Forests und Gradient Boosting. Weitere gängige Ansätze sind k-Nearest Neighbors, Naive Bayes und neuronale Netze.

Unüberwachte Lernmethoden arbeiten mit unmarkierten Daten. Beispiele sind Clustering-Verfahren wie k-Means, hierarchische Clusterung und DBSCAN, sowie Dimensionsreduktion durch PCA, t-SNE oder UMAP. Assoziationsanalysen und Anomalieerkennung gehören ebenfalls dazu.

Bestärkendes Lernen zielt darauf ab, durch Interaktion mit einer Umgebung Policies zu erlernen, die Belohnungen maximieren. Typische Ansätze sind Q-Learning, Deep Q-Networks, Policy-Gradient-Methoden und Actor-Critic-Modelle. Semiüberwachtes Lernen kombiniert geringe Mengen gelabelter Daten mit größeren Mengen unlabeleden Daten.

Wichtige Trainingstechniken und Bewertung umfassen Bias-Varianz-Trade-off, Regularisierung (L1/L2), Kreuzvalidierung, Hyperparameter-Tuning, Frühstopp und Transferlernen. Interpretierbarkeit, Skalierbarkeit und Robustheit gegenüber Rauschen beeinflussen die Wahl der Methode.

Anwendungsfelder von ML-Methoden reichen von Bild- und Spracherkennung über Zeitreihenanalyse, Empfehlungssysteme und Betrugserkennung bis zur medizinischen Diagnostik. Die Wahl hängt von Daten, Zielsetzung, Label-Verfügbarkeit sowie Anforderungen an Genauigkeit, Erklärbarkeit und Rechenaufwand ab.