MLVerfahren

ML-Verfahren bezeichnet Methoden des maschinellen Lernens, die darauf abzielen, Muster in Daten zu erkennen, Modelle zu erstellen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Characteristisch ist der iterative Prozess, bei dem aus bestehenden Daten ein Modell abstrahiert wird, das auf neue, unbekannte Beispiele generalisieren soll.

Es unterscheidet Lernparadigmen wie überwacht, unüberwacht, bestärkendes (reinforcement) Lernen und semi-überwachte Lernverfahren. Überwacht lernende Modelle nutzen gekennzeichnete Beispielpaare (Merkmale, Zielwerte) zum Training. Unüberwachte Verfahren suchen Strukturen oder Gruppen in Daten ohne Zielwerte. Bestärkendes Lernen optimiert Handlungen eines Agenten durch Belohnungen in einer Umwelt. Semi-überwacht kombiniert Elemente beider Ansätze.

Zu den gängigsten ML-Verfahren gehören lineare Modelle (lineare Regression, logistische Regression), baumbasierte Ansätze (Entscheidungsbäume, Random Forest, Gradient Boosting), Support-Vector-Maschinen, k-Nearest-Neighbors, sowie neuronale Netze. Ebenso wichtig sind Clustering-Verfahren (K-Means, DBSCAN) und Dimensionsreduktion (PCA).

Der typische Ablauf umfasst Datenerhebung und Vorverarbeitung, Feature-Engineering, Modellauswahl, Training und Hyperparameter-Tuning, Validierung (oft mittels Kreuzvalidierung) sowie Evaluation anhand geeigneter Metriken. Danach erfolgt Deployment und kontinuierliches Monitoring, ggf. Modellaktualisierung bei veränderten Daten (Concept Drift).

Anwendungsfelder reichen von Bild- und Spracherkennung über Empfehlungssysteme und Betrugserkennung bis hin zu medizinischer Diagnostik und Finanzprognosen. Bewertet werden Modelle mit Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score, ROC-AUC oder Mittlere quadratische Abweichung. Herausforderungen umfassen geringe Datenqualität, Überanpassung, Interpretierbarkeit, Datenschutz, Fairness und Skalierbarkeit. ML-Verfahren spielen eine zentrale Rolle in Forschung und Industrie und erfordern verantwortungsvollen Umgang.