modelleermethoden

Modellleermethoden sind Verfahren zur Schätzung oder zum Erlernen eines statistischen oder maschinellen Modells aus Daten. Ziel ist es, eine Abbildung von Eingangsdaten auf Ausgaben zu finden, die auf neuen, ungekannten Daten sinnvoll generalisiert.

Sinnvoll unterschieden werden überwachte, unüberwachte und bestärkende Lernmethoden. Überwachte Lernmethoden zielen darauf ab, aus gekennzeichneten Beispielen Vorhersagen zu treffen, etwa Regressionen oder Klassifikationen. Typische Modelle reichen von linearen und logistischen Modellen über Entscheidungsbäume, Random Forests und Gradient-Boosting bis hin zu neuronalen Netzen. Unüberwachte Lernmethoden arbeiten mit unlabeled Daten, zum Beispiel zur Clustering-Struktur oder zur Reduktion der Dimensionalität (K-Means, hierarchische Clusterung, PCA, Autoencoder). Bestärkendes Lernen befasst sich mit Agenten, die durch Interaktion mit einer Umgebung lernen, Belohnungen maximierend; Beispiele sind Q-Learning und Policy-Gradient-Methoden.

Weitere Kategorien umfassen semiüberwachtes Lernen, das teils gelabelte und teils unlabeled Daten nutzt, sowie Transfer- und Online-Lernen, bei denen bereits erlernte Modelle auf neuen Aufgaben oder fortlaufenden Daten angepasst werden. Kerntechniken sind Optimierungsmethoden wie Gradientenabstieg, Stochastic Gradient Descent und fortgeschrittene Varianten (Adam), Wahrscheinlichkeitsbasierte Ansätze (Maximum Likelihood, Bayes’sche Inferenz, MCMC), Regularisierung (L1/L2, Elastic Net, Dropout) sowie Modellselektion und Validierung (Kreuzvalidierung, AIC/BIC).

Modelle können parametrisch oder nicht-parametrisch sein und unterscheiden sich in Interpretierbarkeit, Datenbedarf und Rechenaufwand. Einsatzgebiete reichen von Wissenschaft über Wirtschaft bis zu Technik, wobei Qualität der Daten, Vermeidung von Overfitting und ethische Aspekte zentrale Herausforderungen bleiben.