Random Forest, k-Means, Genetik: Machine Learning anhand von drei Algorithmen erklärt
Maschinenlernen klingt innovativ und hat schier unendlich viele Einsatzzwecke, doch die Funktionsweise verstehen nur wenige. Sie basiert auf komplizierten mathematischen und statistischen Verfahren. Wir erklären sie Nichtmathematikern anhand von drei wichtigen Algorithmen.
Machine-Learning-Algorithmen befähigen Computer, selbstständig zu lernen. Statt eine Vielzahl von Regeln im Quellcode zu programmieren, werden dafür statistische Algorithmen verwendet. Wer Machine Learning in seinen Programmen einsetzen will, sollte als Erstes die Funktionsweise und Einsatzzwecke der jeweiligen Algorithmen kennen. Hierzu müssen Anwender allerdings nicht unbedingt die Mathematik dahinter durchdringen, obwohl das natürlich hilfreich ist. Oft reicht es, die prinzipielle Funktionsweise der Algorithmen zu verstehen, die es als fertige Bausteine in diversen Programmiersprachenbibliotheken gibt.
Das zeigen wir an Algorithmen, die die drei Hauptkategorien des Maschinenlernens repräsentieren: Supervised Learning (überwachtes Lernen), Unsupervised Learning (unüberwachtes Lernen) und Reinforcement Learning (bestärkendes Lernen). Machine-Learning-Algorithmen können anhand der Art und Weise, wie sie lernen, einer dieser drei Hauptkategorien zugeordnet werden, wie Masashi Sugiyama in seinem Buch Statistical Reinforcement Learning: Modern Machine Learning Approaches schreibt. Die meisten Algorithmen, aber nicht alle, suchen nach Korrelationen, also Beziehungen und Zusammenhängen, zwischen Input-Daten untereinander oder zwischen den Input-Daten und dem Output.
